龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种动态数据场景下的向量索引方法，通过构建一种基于覆盖率的混合步长索引结构HSG，提出基于HSG索引结构的近似最近邻搜索算法、基于相对距离的顶点添加算法、基于入边权重的HSG顶点删除算法，并基于覆盖率进行索引图评价和迭代优化，最后基于HSG索引结构，近似最近邻算法在动态数据流模式下实时添加、删除数据，迭代优化索引结构，实现高性能的向量索引。本发明的方法解决了当前主流算法仅支持静态数据集的文艺，能在动态数据流模式下实时添加、删除数据，且能够迭代优化索引结构，提升搜索效率和召回率，为人工智能、大数据等技术更大范围的应用提供了有效支撑，为更广泛，更大规模的向量相似度检索机制研究提供了理论参考和实践依据。
主权项：1.一种动态数据场景下的向量索引方法，具体步骤如下：S1、构建一种基于覆盖率的混合步长索引结构：混合步长图HSG；S2、基于步骤S1，在混合步长图HSG中进行近似最近邻搜索；S3、基于步骤S1，实现基于相对距离的顶点添加算法；S4、基于步骤S1，实现基于入边权重的HSG顶点删除算法；S5、基于步骤S1，基于覆盖率进行索引图评价和迭代优化；S6、基于步骤S2-S5，近似最近邻算法在动态数据流模式下实时添加、删除数据，迭代优化索引结构，实现高性能的向量索引。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种动态数据场景下的向量索引方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号