Grunnleggende konsepter
本文提出了一種新穎的近似最近鄰搜尋框架「子空間碰撞(SC)」,並基於此框架設計了一種名為 SuCo 的高效且精確的 ANN 搜尋方法。SuCo 透過在每個子空間中對資料點進行聚類並使用倒排多索引 (IMI) 來減少聚類複雜度,從而構建輕量級索引。
Sammendrag
子空間碰撞:一個適用於高維度近似最近鄰搜尋的高效且精確的框架
Jiuqi Wei, Xiaodong Lee, Zhenyu Liao, Themis Palpanas, and Botao Peng. 2025. Subspace Collision: An Efficient and Accurate Framework for High-dimensional Approximate Nearest Neighbor Search. In Proceedings of ACM Conference on Management of Data (SIGMOD ’25). ACM, New York, NY, USA, 17 pages. https://doi.org/XXXXXXX.XXXXXXX
本研究旨在解決高維度歐氏空間中近似最近鄰 (ANN) 搜尋的問題,並提出一個在索引和查詢效能方面都表現良好的 ANN 方法,同時為結果的品質提供嚴格的理論保證。