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Nmslib高维空间最近邻逼近搜索算法介绍

业务场景 上一次介绍图像搜索的基本原理,现在记录下使用的数据包的问题。查询图片先进行特征提取,使用一个向量来表示,之后使用该向量与数据库中所有的商品向量进行计算相似度指标,比如cos距离,欧式距离,汉明距离。具体的取决于向量的形式,有的先用cnn提取特征向量,可以计算其cos距离,有的提取之后对其进行哈希编码,先用汉明距离进行粗排,之后按照欧式距离进行重排。这里就面临这样的一个问题: 特征向量一般都是高维,使用暴力算法计算相似度的话会非常耗时,满足不了实际应用场景; 没有等你算完,使用者的心就哇凉哇凉的,没有耐心等待的,而使用淘宝拍立淘的时候,响应速度非常快,用户体验很好!这个时候就需要考虑使用一些快速计算的方法——ANN。 ANN 一看到ANN,第一反应应该是人工神经网络,这里是Approximate Nearest Neighbor,近似邻居算法。关于这方面的算法有很多,比如Annoy, scikit-learn ,hnswlib, nmslib等等。 几乎所有的ANN方法都是对全空间的划分,大多数使用的树模型,详细的介绍可以上网查询一下,这里介绍本人使用过的nmslib包讲解。 ...

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