基于图的近邻搜索：前景与局限
信息检索
2019-06-19 v5 计算机视觉与模式识别
数据结构与算法
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摘要
近来，基于图的近邻搜索在大规模检索任务上变得越来越流行。此类方法的吸引力在于其相对于大多数已知近邻搜索方法的优越性能，以及对各种度量的通用性。本文研究了在基于图的方法中作为关键步骤所采用的两种策略的作用，即层次化结构与图多样化。我们发现层次化结构未能实现原论文所声称的“好得多的对数复杂度缩放”，尤其是在高维情形下。此外，我们发现，在图多样化之后，借助扁平 k-NN 图可取得与带层次化结构相近的高搜索速度效率。最后，我们指出大多数基于图的搜索方法所面临的困难直接关联于“维度灾难”。
引用
@article{arxiv.1904.02077,
title = {Graph based Nearest Neighbor Search: Promises and Failures},
author = {Peng-Cheng Lin and Wan-Lei Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.02077},
year = {2019}
}