【技术实现步骤摘要】
一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法
本专利技术实施例涉及机器学习算法
，具体涉及一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法。
技术介绍
最邻近搜索又称为"最近点搜索"，是一个在尺度空间中寻找最近点的优化问题。在尺度空间M中给定一个点集S和一个目标点q∈M，在S中找到距离q最近的点。很多情况下，M为多维的欧几里得空间，距离由欧几里得距离或曼哈顿距离决定。当数据集规模增长时，构建搜索数据结构的时间大大增加，现有的最邻近搜索算法仅适用于规模较小的基础数据集，不适用于大规模的基础数据集。且占用较多的主机内存，例如HNSW算法建立一系列的图层，上层由底层的数据采样得到，这加快了搜索速度，但同时消耗了更多的内存空间。另外，当换用其他相似度计算方式时，需要对现有的搜索数据结构进行较多的修改工作。未使用并行加速技术以及部分算法由于使用了全局变量，导致无法充分利用多核并行计算，无法缩减构建和搜索的时间。介于上述问题，设计一种新的算法很有必要。
技术实现思路
为此，本专利技术实施例提供一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法，以解决现有最邻近搜索算法技术不适用于大规模数据集，构件搜索...
【技术保护点】
1.一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法，其特征在于，所述最邻近搜索算法的步骤包括：选取图作为搜索数据结构；依据K近邻估计算法将搜索数据结构中每个节点与其最近的K个邻点连接起来；依据K近邻估计算法构建单调搜索网络，并将所述单调搜索网络以二进制文件保存；将搜索数据结构中每个节点的邻点数量设为相同值；从中心节点出发沿着单调搜索网络的单调路径执行搜索任务。
【技术特征摘要】
1.一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法，其特征在于，所述最邻近搜索算法的步骤包括：选取图作为搜索数据结构；依据K近邻估计算法将搜索数据结构中每个节点与其最近的K个邻点连接起来；依据K近邻估计算法构建单调搜索网络，并将所述单调搜索网络以二进制文件保存；将搜索数据结构中每个节点的邻点数量设为相同值；从中心节点出发沿着单调搜索网络的单调路径执行搜索任务。2.如权利要求1所述的一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法，其特征在于，所述图由节点的集合组成，节点之间由弧线连接形成具有多层结构的搜索数据结构，所述搜索数据结构具有单调性。3.如权利要求1所述的一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法，其特征在于，所述构建单调搜索网络采用边选择策略，且构建单调搜索网络的时间复杂度为其中d为数据维度，c为常数。4.如权利要求3所述的一种基于局部单调图模型的最邻近搜索算法，其特征在于，所述边选择...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈诗昱，刘闯，
申请(专利权)人：第六镜科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51
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