申请号：CN202411452938.7

当前权利人：浙江大学 

摘要: 本发明公开了一种基于树- 图结构的高维空间向量动态最近 邻搜索方法，包括：获取高维空间向量集合，为所有向量对象构建全 局树索引，并基于树索引的中间层级构建轻量化的层次图索引，完成 树- 图结构的构建；获取待插入和待删除的向量对象，更新全局树索 引和轻量级层次图索引，完成树- 图结构的动态插入和删除；利用树 - 图结构进行高维空间向量对象的近似最近邻搜索或精确最近邻搜 索，得到给定查询向量对象的k- 近邻对象。本发明能够显著降低索 引构建成本，灵活地应对实时数据更新，并支持高效且通用的高维空 间向量最近邻搜索。

主权利要求: 1.一种基于树-图结构的高维空间向量动态最近邻搜索 方法，包括如下步骤： （1）获取高维空间向量集合，为集合中的所 有向量对象构建全局树索引，并为全局树索引的第一层构建轻量级层 次图索引，完成树-图结构的构建； （2）获取待插入和待删除的向 量对象，更新全局树索引和轻量级层次图索引，实现树-图结构的动 态插入和删除； （3）利用树-图结构进行高维空间向量对象的近似 最近邻搜索或精确最近邻搜索，得到给定查询向量对象的k-近邻对象。