【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据库和数据挖掘，具体涉及一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法。
技术介绍
1、最近邻搜索是高维空间检索的基础，对模式识别、信息检索、推荐系统和向量数据库管理等多个领域产生了深远影响。现有技术中，基于图的方法无疑展现出了其在查询精确度和效率上的优势；然而，尽管其性能较好，这类方法却不得不面对构建成本高与动态数据更新复杂的双重挑战，限制了其在不断变化的实际场景中的广泛应用。
2、近年来，学术界和工业界进行了诸多探索，尝试将图方法与哈希、量化及树方法等相结合，以应对这些问题；尽管这些努力在一定程度上缓解了部分问题，但这些索引结构占用存储空间大、数据更新慢，依然是制约技术进一步发展的关键因素。因此，如何设计一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法，实现轻量级索引构建和动态实时更新，并支持高效通用的最近邻搜索，已经成为学术界和工业界的亟待解决的难题。例如，在推荐系统和电商平台上，众多商品信息(包括图片、文本、商品信息等)可能被表示为高维向量集，平台需要在商品向量集合中进行最近邻搜索，找到与用户常...
【技术保护点】
1.一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法，其特征在于：所述步骤（1）的具体实现过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法，其特征在于：所述步骤（2）中对于待插入的向量对象，实现树-图结构动态插入的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法，其特征在于：所述步骤（2）中对于待删除的向量对象，实现树-图结构动态删除的具体过程如下：
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