浅谈实值向量的近邻检索方案

摘要：

人工智能的飞速发展需要依靠大规模的数据,作为一个重要的无监督场景,如何从海量的数据中寻找最相近的部分数据受到广泛关注.数十年的研究表明,树形索引、哈希散列与近邻图三类方案能够保证次线性的检索时间.该文介绍了针对实值向量的近邻检索问题的定义,并对三类方案中主流的方法及其发展过程进行梳理.

关键词：近邻检索、树形索引、哈希散列、近邻图

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：27-29