检索结果-南通市图书馆

计算机工程与科学 2024年第7期46卷 1193-1201页

作者：华悦琳周晓磊范强王芳潇严浩南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044 国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007 国防科技大学大数据与决策实验室湖南长沙410073

学习索引是破解海量高维数据近似最近邻搜索问题的关键。然而,现有学习索引技术结果仅局限于单个分区中,且依赖于近邻图的构建。随着数据维度和规模的增长,索引难以对分区边界数据进行精确判断,并且构建时间复杂度增大,可扩展性难以保... 详细信息

学习索引是破解海量高维数据近似最近邻搜索问题的关键。然而,现有学习索引技术结果仅局限于单个分区中,且依赖于近邻图的构建。随着数据维度和规模的增长,索引难以对分区边界数据进行精确判断,并且构建时间复杂度增大,可扩展性难以保障。针对上述问题,提出了基于分区层次图的学习索引方法PBO-HNSW。该方法对分区边界数据进行重新分配,并行构建分布式图索引结构,从而有效应对近似最近邻搜索问题所面临的挑战。实验结果表明,该方法能够在百万级海量高维数据上实现毫秒级的索引构建。当召回率为0.93时,PBO-HNSW方法构建时间仅为基线方法的36.4%。

关键词：近似最近邻搜索学习索引层次可导航小世界图分区学习索引结构

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