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上传时间: 2019-05-17
详细说明： 微软将强大的最近邻搜索算法开源: 空间分区树和图（SPTAG）算法，该算法允许用户充分利用学习模型在以毫秒为单位时间内智能搜索数十亿条信息。 我们每个人每天都在享受各种在线服务（在线搜索、新闻推荐等）所带来的种种便利。这些服务的背后隐藏着庞大的、需要计算机实时处理的数据。例如，在图像搜索领域，面对给定的一幅查询图像，系统要从庞大的数据库里（比如包含百万、千万甚至上亿图像）快速找出相似的图像；而在新闻推荐中，计算机也需要根据用户画像，从大量的新闻中找到最相关的新闻推荐给用户。 想要从海量数据中快速找到有效数据离不开最近邻搜索算法。最近邻搜索是计算机视觉、机器学习、多媒体搜索、计算几何等领域里非常基础、也是非常重要的问题。目前主要有两种减少搜索时间的方法：基于 哈希的近似最近邻搜索的方法通过设计和优化哈希函数，减少计算的次数，从而缩短搜索时间。基于量化的近似最近邻搜索方法则通过聚类把向量集聚成若干类，每类里面的向量用对应的类中心来近似。
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