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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种面向近似最近邻搜索的近邻图更新方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117150082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311078258.9，技术领域涉及：G06F16/90；该发明授权一种面向近似最近邻搜索的近邻图更新方法是由杨晓春;张运哲;佟帅辰;王斌;闻英友;吕振辽设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向近似最近邻搜索的近邻图更新方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向近似最近邻搜索的近邻图更新方法，涉及数据查询技术领域。该方法首先根据向量数据库系统内的数据序列，构建近邻图及其反向图；并删除近邻图中过期顶点及其连接边；然后补偿过期顶点的前驱邻居顶点的出度；基于最小角度最大化的边选择策略进行边的选择；并补偿过期顶点的后继邻居顶点的入度；同时对插入的新顶点进行二次细化；最后基于历史查询优化近邻图结构。该方法消除了因更新带来的性能下降的问题，支持流式更新，避免了因更新而重建近邻图，这增大了向量数据库的适用范围。

本发明授权一种面向近似最近邻搜索的近邻图更新方法在权利要求书中公布了：1.一种面向近似最近邻搜索的近邻图更新方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：根据向量数据库系统内的数据序列，构建近邻图G及其反向图G′；所述向量数据库系统中存储图像、视频或文本数据； 步骤2：删除近邻图中过期顶点及其连接边； 步骤3：补偿过期顶点的前驱邻居顶点的出度； 首先在近邻图中获取过期顶点的所有前驱邻居顶点，其次，对于过期顶点的每个前驱邻居顶点，通过贪婪算法获取距离该前驱邻居顶点最近的l个顶点及其一阶邻域作为候选邻居集合，并按照距离利用优先队列对l个顶点进行升序排列，得到优先队列； 步骤4：基于最小角度最大化的边选择策略进行边的选择； 在边的选择阶段，首先使用二分算法，选择一个角度阈值；其次，从优先队列中依次取出距离最近的候选邻居，并计算顶点间的夹角；如果从优先队列中选择的顶点与近邻图中已经存在的邻居的最小夹角大于阈值，则将该顶点添加到邻居集合中；如果在该角度阈值上，不能选取设定数量的邻居顶点，这可能导致在某些方向上没有邻居；此时，应该减小角度阈值，并重新选取邻居顶点；如果在该角度阈值上，已经选取了设定数量的邻居，记录下当前角度阈值；此时，应该增大角度阈值，并重新选择邻居顶点；若增大角度后，仍能够选取设定数量的邻居，则说明角度阈值太小；否则，当前角度阈值即为最佳角度阈值；最后，输出在最佳角度阈值下产生的邻居顶点集合； 步骤5：补偿过期顶点的后继邻居顶点的入度； 将过期顶点的后继邻居顶点增加入度的问题，在反向近邻图中转化为了过期顶点的前驱邻居顶点增加出度的问题；具体来说，将反向图中的过期顶点的所有出度小于阈值的前驱邻居顶点视为新顶点重新插入到反向图中，并按照阈值确定新顶点的邻居个数；反向图所选择的邻居顶点的入度不能超过近邻图的最大出度限制； 步骤6：对插入的新顶点进行二次细化； 所述的对插入的新顶点进行二次细化，即新插入的顶点到达设定数目之后，基于所有顶点为所有新插入的顶点重新选择邻居，进一步改善近邻图结构； 步骤7：基于历史查询优化近邻图结构。

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