PUFFINN：无参数且普适快速的近邻查找
数据结构与算法
2019-07-01 v1 计算几何
摘要
我们提出 PUFFINN，一种基于 LSH 的无参数索引，用于在概率保证下求解 近邻问题。所谓无参数，是指用户仅需指定索引应使用的内存量以及应达到的结果质量。该索引结合了文献中已知的若干启发式思想。通过对查询算法做微小调整，我们使这些启发式方法变得严格。我们在真实世界和合成输入上进行了实验，以评估实现选择，并表明该实现在满足质量保障的同时，与其他最先进的近邻搜索方法具有竞争力。我们描述了一种新颖的合成数据集，该数据集对几乎所有现有的近邻搜索方法都难以求解，而 PUFFINN 显著优于先前的方法。
引用
@article{arxiv.1906.12211,
title = {PUFFINN: Parameterless and Universally Fast FInding of Nearest Neighbors},
author = {Martin Aumüller and Tobias Christiani and Rasmus Pagh and Michael Vesterli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.12211},
year = {2019}
}
备注
Extended version of the ESA 2019 paper