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发明专利
已授权
一种基于近邻图索引自动构建的最近邻检索方法
📄 申请号:CN202411867225.7
📄 发布日:2026/03/20
著录项目信息
申请日
2024-12-18
公开号
CN119311700A
公开日
2025-01-14
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F16_22
IPC 分类号
G06F16_22
,
G06F16_2455
,
G06F18_21
,
G06N3_042
,
G06N3_0464
,
G06N3_0455
,
G06N3_084
,
技术画像
所属领域
信息检索
信息检索
最近邻搜索
图索引构建
应用场景
向量数据库, 推荐系统, 图像检索, 搜索引擎, 数据挖掘
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摘要
本发明公开了一种基于近邻图索引自动构建的最近邻检索方法,通过自注意力机制特征提取模块和图卷积神经网络分别提取并融合向量数据集和k近邻图的特征,使用参数性能预测模块根据特征提取器模块的输出和参数配置的拼接结果对性能指标进行预测,从而完成近邻图索引的构建。较之于现有的近邻图参数选择的方法,本发明所提出的模型能够提升近邻图参数选择的准确度和效率,且能够满足相关应用在大规模场景下的向量检索要求,优化用户的体验;同时,本发明在对向量数据集进行特征提取时,采用图神经网络进行特征提取,相较于传统的特征工程方式,使用图神经网络能够提取更丰富的特征,因此使得模型在进行近邻图参数性能预测时精度更高。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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当前第 / 件
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