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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于树‑图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法，包括：获取高维空间向量集合，为所有向量对象构建全局树索引，并基于树索引的中间层级构建轻量化的层次图索引，完成树‑图结构的构建；获取待插入和待删除的向量对象，更新全局树索引和轻量级层次图索引，完成树‑图结构的动态插入和删除；利用树‑图结构进行高维空间向量对象的近似最近邻搜索或精确最近邻搜索，得到给定查询向量对象的k‑近邻对象。本发明能够显著降低索引构建成本，灵活地应对实时数据更新，并支持高效且通用的高维空间向量最近邻搜索。
主权项：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：（1）获取高维空间向量集合，为集合中的所有向量对象构建全局树索引，并为全局树索引的第一层构建轻量级层次图索引，完成树-图结构的构建；（2）获取待插入和待删除的向量对象，更新全局树索引和轻量级层次图索引，实现树-图结构的动态插入和删除；（3）利用树-图结构进行高维空间向量对象的近似最近邻搜索或精确最近邻搜索，得到给定查询向量对象的k-近邻对象。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索方法
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