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本文針對大規(guī)模高維數(shù)據(jù)近鄰檢索中的瓶頸問題，提岀基于向量量化的一種檢索方法一簇內(nèi)乘積量化樹方法。該方法運用向量量化和乘積量化的多層樹狀結(jié)構(gòu)高效表征大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集，與現(xiàn)有方法相比降低了索弓表空桶率;其次提岀基于貪心隊列的近鄰簇篩選方法減小了計算復(fù)雜度，加快了近鄰檢索速度;最后提出面量化方法用于近似計算候選數(shù)據(jù)集向量與査詢向量間的距離，與點量化和線量化方法相比量化誤差更小，提高了近鄰查詢準(zhǔn)確率。本文提岀的簇內(nèi)乘積量化樹算法在算子Sit和Gist描述的大規(guī)模髙維數(shù)據(jù)集上與乘積量化樹技術(shù)相比，首次召回準(zhǔn)確率提高了57.7%，索引表空桶率降低幅度在50%以上，與局部優(yōu)化乘積量化技術(shù)相比，査全率高達(dá)97%，而查詢時間卻僅需原來的1/9.實驗結(jié)果表明本文提出的基于簇內(nèi)乘積量化的近鄰方法提升了近鄰檢索性能，為大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集近鄶檢索提供了理論支持。
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