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13 种高维向量检索算法全解析!数据库顶会 VLDB 2021 论文作者干货分享

编者按: 以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据,这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题,杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」,并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。 作为连接生产和科研的桥梁,Zilliz 研究团队一直与学界保持交流、洞察领域前沿。此次,王梦召来到 Z 星,从研究动机、算法分析、实验观测和优化讨论等维度展开讲讲最新的科研成果。 以下是他的干货分享,点击这里可获得论文全文 。 高维数据检索:基于近邻图的近似最近邻搜索算法实验综述 导言 向量检索是很多 AI 应用必不可少的基础模块。近年来,学术界和工业界提出了很多优秀的基于近邻图的ANNS 算法以及相关优化,以应对高维向量的检索问题。但是针对这些算法,目前缺乏统一的实验评估和比较分析。 为了优化算法设计、进一步落地工业应用,我们完成了论文《A Comprehensive Survey and Experimental Comparison of Graph-Based Approximate ...

skyeye-report 1.1.9 发布,高性能报表引擎

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