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基于Annoy的语义泛化-模块化进阶标准
相对于已实现的语义泛化模块，我们期望它应具备以下特征和功能： 拥有初始化方法例如load，用来从本地加载索引文件，为后续的查询做准备。（1） 该方法可以指定参数path，加载指定的索引文件，不指定则为默认的本地文件。（1.1） 拥有查询接口search，该接口有以下特征和功能（2） 接收关键词keyword向量快速检索方法总结——KDtree/Balltree/Annoy/NSW/HNSW
文章目录 导语线性扫描KDTree构造检索特点 BallTree构造检索特点 Annoy构造检索特点 NSW构造检索 HNSW构造查找 导语 为什么要用向量快速检索呢？因为实际上现在各家公司主召回都会使用向量化召回，但是工业界数据规模太大，精确的近邻搜索太过困难，研究随之转向了在精确性和搜Annoy 近邻算法
Annoy 随机选择两个点，以这两个节点为初始中心节点，执行聚类数为2的kmeans过程，最终产生收敛后两个聚类中心点二叉树底层是叶子节点记录原始数据节点，其他中间节点记录的是分割超平面的信息 但是上述描述存在两个问题：（1）查询过程最终落到叶子节点的数据节点数小于 我海量数据查找——Annoy算法
前言 一旦文档变成这种稠密向量形式，那如何从海量文本中快速查找出相似的Top N 文本呢? 这就不得不提到一个海量数据相似查找算法——Annoy算法。 算法原理 建立索引 Annoy的目标是建立一个数据结构，使得查询一个点的最近邻点的时间复杂度是次线性。Annoy 通过建立一个二叉树来