SLSB-forest：优化高维数据的近似k近邻查询

"SLSB-forest是针对高维数据的近似k近邻查询提出的一种新的索引结构，它结合了局部敏感散列（LSH）和B-tree，旨在解决LSH方法中数据桶分布不均和无法准确计算查询范围的问题。文章中提到了两种查询算法，分别是快速查找和准确率优先查找，并通过理论分析和实验验证了这些方法在查找过程中的动态变化特性。" 在高维数据处理领域，近似k近邻查询（Approximate k-Nearest Neighbor,简称AKNN）是一项重要的任务，它寻找与查询点最接近的k个数据点，常用于推荐系统、图像检索和机器学习等领域。然而，随着数据维度的增加，经典的搜索方法如线性扫描变得效率低下。为了解决这一问题，局部敏感散列（Local Sensitive Hash, LSH）应运而生。LSH是一种数据索引技术，它将高维数据映射到低维空间，使得相似的数据更可能被映射到相同的哈希桶，从而快速找到可能的近邻。 然而，LSH存在两个主要问题：一是数据在哈希桶中的分布可能不均匀，导致部分桶过于拥挤，而其他桶则空置；二是无法精确地确定查询时应该搜索的哈希桶范围，这直接影响了查询效率和结果的准确性。为了解决这些问题，SLSB-forest（Supporting Large Scale Bucket的缩写）被设计出来。SLSB-forest结合了LSH和B-tree的优势，LSH用于初步筛选，B-tree则用于进一步的索引和排序，使得数据在桶内保持相对均衡，同时能够动态调整查询范围，提高查询效率。 在SLSB-forest中，提出的快速查找算法着重于速度，适用于对实时性要求高的场景，而准确率优先查找算法则更注重返回结果的精度。这两种查询策略通过理论分析和实验测试，证明了它们能够在查找过程中有效地处理查询范围的变化，适应数据动态更新的需求。 SLSB-forest是高维数据环境下优化近似k近邻查询性能的有效手段，它通过结合不同的数据结构和算法策略，解决了传统LSH方法的局限性，提高了查询效率和结果质量。对于处理大规模高维数据集的应用，SLSB-forest提供了一种值得考虑的解决方案。