“`html
Графовые методы в поиске ближайших соседей: практические решения и ценность
Графовые методы становятся все более важными в поиске данных и машинном обучении, особенно в поиске ближайших соседей (NN). Поиск ближайших соседей помогает определить ближайшие к данному запросу точки данных, что становится критически важным при работе с высокоразмерными данными, такими как текст, изображения или аудио. Приближенные методы поиска ближайших соседей (ANN) возникли из-за неэффективности точных поисков в высокоразмерных пространствах. Методы ANN, особенно графовые подходы, обеспечивают баланс между временем ответа и точностью, что делает их широко используемыми в реальных приложениях, таких как системы рекомендаций, электронной коммерции и поисковые системы на основе ИИ. Эти системы сильно зависят от своевременного и точного извлечения соответствующих данных из больших наборов данных.
Основные проблемы в поиске ближайших соседей
Одной из основных проблем в поиске ближайших соседей является необходимость объединения поиска на основе векторов с дополнительными числовыми ограничениями. Например, пользователь на платформе электронной коммерции может захотеть найти товары, похожие на определенный товар в определенном ценовом диапазоне. Традиционные методы ANN фильтруют нерелевантные данные перед поиском или осуществляют поиск без учета ограничений и фильтруют данные после. Оба подхода сталкиваются с проблемами производительности. Предварительная фильтрация может стать неэффективной для больших наборов данных, в то время как постфильтрация может вернуть много нерелевантных результатов, расходуя вычислительные ресурсы. Потребность в эффективных методах поиска, объединяющих векторное сходство и числовые ограничения, стала все более важной, особенно в системах, обрабатывающих массовые объемы данных в различных отраслях.
Преимущества метода iRangeGraph
Метод iRangeGraph представляет собой новый и эффективный подход для запросов на приближенный поиск ближайших соседей с числовыми ограничениями. Вместо предварительного вычисления графов для каждого возможного числового диапазона iRangeGraph материализует элементарные графы только для нескольких диапазонов. Эти графы могут быть использованы для динамического построения отдельного графа для любого диапазона запроса во время выполнения, что уменьшает необходимость в хранении индексов большого масштаба. Техника iRangeGraph включает в себя динамическое построение графовых индексов во время обработки запроса. Вместо того чтобы строить и хранить индекс для каждого возможного диапазона, метод конструирует эти графы по мере необходимости, используя заранее построенные элементарные графы, что позволяет экономить память и обеспечивает эффективное время ответа на запрос. iRangeGraph особенно полезен в сценариях, где числовые ограничения, применяемые к поиску, не являются очень селективными или неселективными, и где существующие методы имеют тенденцию плохо справляться. iRangeGraph способен обрабатывать запросы на приближенный поиск ближайших соседей с несколькими числовыми ограничениями, что позволяет эффективно обрабатывать запросы, включающие более одного числового ограничения.
Тестирование производительности iRangeGraph было проведено на нескольких реальных наборах данных, включая WIT-Image, TripClick, Redcaps и YouTube. Тесты показали, что iRangeGraph значительно превзошел существующие методы. При 0,9 полноте iRangeGraph достиг значительно лучшей производительности по количеству запросов в секунду (qps) по сравнению с конкурентами. Память была постоянно меньше, что является ключевым преимуществом при работе с системами большого масштаба, где хранение является критической проблемой. По сравнению с посвященными графовыми индексами, материализованными для каждого диапазона запроса, iRangeGraph был медленнее менее чем в 2 раза, потребляя при этом гораздо меньше памяти. Для запросов на приближенный поиск ближайших соседей с несколькими числовыми ограничениями iRangeGraph продемонстрировал улучшение производительности в 2-4 раза по сравнению с наиболее конкурентоспособными базовыми методами.
В заключение, iRangeGraph представляет собой новаторское и эффективное решение для запросов на приближенный поиск ближайших соседей с числовыми ограничениями. Его способность обеспечивать высокую производительность в различных сценариях запросов при существенном снижении потребления памяти делает его идеальным выбором для систем с большими объемами данных. Гибкость метода в обработке запросов с несколькими атрибутами расширяет его применимость в реальных сценариях. Исследовательские результаты подчеркивают потенциал iRangeGraph для революционизации поиска ближайших соседей, особенно для систем, управляющих высокоразмерными данными с числовыми ограничениями.
“`
