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使用排列前缀进行高效和可扩展的近似相似性搜索( Use of permutation prefixes for efficient and scalable approximate similarity search )
A Esuli approximate similarity search metric space scalability
我们提出了置换前缀索引（该工作是在波士顿举行的2009年LSDS-IR研讨会上提出的Esuli(2009b)的修订和扩展版本）（PP-Index）,一种支持高效近似相似性搜索的索引数据结构。PP索引属于基于置换的索引家族,它基于用“其周围世界的视图”来表示任何被索引对象,即一组参照对象的元素的列表,这些元素按它们相对于被索引对象的距离顺序排序。在其基本公式中，PP指数强烈地偏向于效率。我们展示了如何通过采用两种具有良好并行化特性的“助推”策略：多索引搜索和多查询搜索来轻松地使效率达到最佳水平。我们研究了PP-Index的效率和有效性特性，实验对象的大小高达1亿个，在一个非常高维的相似性空间中表示。
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