最近邻搜索 ( NNS ) 作为 邻近搜索(proximity search) 的一种形式,是在给定集合中找到与给定点最接近(或最相似)的点的优化问题(optimization problem)。相似度通常用不相似函数表示:对象越不相似,函数值越大。
一旦搜索过程到达最底层且没有更多有希望的节点可以访问,从优先队列中检索对应节点的向量。 计算\mathbf{q} 与这些候选向量的精确距离,并对这些距离进行排序。 返回距离最小的 K 个向量作为 \mathbf{q} 的最近邻,其中 K 是请求的最近邻数量。 HNSW 通过利用小世界特性,实现在层次图中的快速、定向移动,平衡每个...
Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）由Spotify公司开发。在音乐推荐等场景中，需要处理大规模的音频特征向量，进行高效的最近邻搜索。传统的精确最近邻搜索算法在处理大规模数据时效率低下，无法满足实时性要求，因此Spotify开发了Annoy来解决这一问题。Annoy以开源形式发布后，因其高效的近似最近邻搜索能力受到了...
近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor Search，ANNS）是一种在高维向量空间中寻找与给定查询向量相近向量的技术。在精确的最近邻搜索（NNS）中，目标是找到距离查询向量最近的一个或多个向量。然而，随着数据维度的增加和数据规模的扩大，精确搜索在计算上变得非常昂贵。ANNS通过牺牲一定的精度来换取搜索速度的大幅...
有了算法的助力，这个过程得以高效且精准地完成。科学家们利用Voronoi图来解决低维最近邻问题，并引入局部敏感哈希（LSH）来处理高维数据。这种通用算法不仅在高维数据的最近邻搜索中表现出色，还首次实现了跨距离尺度的应用。科学家们发现了扩展图的特性给搜索带来的挑战，扩展图的广泛联系性使得断连与某点的联系变得...
最近邻搜索,不仅属于机器学习基础理论KNN的范畴,并且在实际工作比如 召回ANN 检索中也经常用到,如果小明当初能早些看到并行世界中我总结的这篇文章,肯定会有不一样的结果。这次我们就先来总结下 最近邻算法(NN)中的KD树的相关知识点。 问题的产生 最近邻搜索(Nearest Neighbor Search)是指在一个确定的距离度量和一...
最近邻搜索(Nearest Neighbor Search)也称作最近点搜索,是指在一个尺度空间中搜索与查询点最近点的优化问题。最近邻搜索在很多领域中都有广泛应用,如:计算机视觉、信息检索、数据挖掘、机器学习,大规模学习等。其中在计算机视觉领域中应用最广,如:计算机图形学、图像检索、复本检索、物体识别、场景识别、场景分类、姿势评...
最近邻搜索(NNS) 作为邻近搜索(proximity search)的一种形式,是在给定集合中找到与给定点最接近(或最相似)的点的优化问题(optimization problem)。相似度通常用不相似函数表示:对象越不相似,函数值越大。 形式上,最近邻(NN)搜索问题定义如下:给定空间M中的一组点S和查询点q∈M,找到S 中与q的最近点。唐纳德·...
我们可以用下面的方式定义最近邻搜索(NNS)问题:在一个度量空间X给定一组点P=p1,p2,…,pn,这些点必须通过以下方式进行预处理,给第一个新的查询点q属于X,快速在P中找到距离q最近的点,即最近邻搜索问题。 最近邻搜索的问题是在很多应用领域是一个重大问题,如图像识别、数据压缩、模式识别和分类、机器学习、文档检...
HNSW是一种强大而高效的近似最近邻搜索算法,它通过构建层次化的图结构,实现了快速、可扩展和灵活的搜索功能。在实际应用中,我们可以利用HNSW解决各种问题,如推荐系统、图像识别和文本语义分析等。虽然HNSW的原理相对复杂,但通过本文的介绍,相信读者已经对其有了初步的了解。如果你对HNSW感兴趣,不妨深入研究一下它的具体...