基于距离的相似最近邻搜索算法研究

• 作者: 姜大光 孙贺娟 易军凯
• 来源期刊: 北京化工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 相似最近邻搜索(ANN)算法 VP树 优化的VP森林(OVF)算法 剪枝方法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 机电工程和信息科学
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3485字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2017.05.015

摘要

为了提高相似最近邻搜索(ANN)算法的精度,提出了一种在度量空间下基于距离的相似最近邻搜索算法一优化的VP森林(OVF)算法.在传统VP树(VT)算法的基础上,首先采用改进的选择优势点的方法,通过从数据集采样优势点候选集,对其进行评估,选取其中区分度大的点作为优势点;然后提出构建多棵VP树的新方法,改进距离优势点远的子树中最近邻不紧凑问题;接着提出使用优先队列与剪枝搜索方法结合的新搜索方法查找最近邻,减少了很多不必要的距离计算.最后通过实验结果表明,本文方法在数据维度、数据集大小、返回不同邻居个数、不同的距离函数及建树个数方面精度有了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜大光	北京化工大学信息科学与技术学院	9	32	4.0	5.0
2	易军凯	北京化工大学信息科学与技术学院	44	107	6.0	7.0
3	孙贺娟	北京化工大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0