基于导向性分散伸展图的高效近似最近邻搜索
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究内容与贡献 | 第15页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 相关工作概述 | 第17-30页 |
| 2.1 问题定义 | 第17-18页 |
| 2.2 研究前提 | 第18-19页 |
| 2.3 基于非图结构的近似最近邻搜索算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于树结构的算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于哈希的算法 | 第20页 |
| 2.3.3 基于空间量化的算法 | 第20-21页 |
| 2.3.4 总结与讨论 | 第21页 |
| 2.4 基于图结构的近似最近邻搜索算法 | 第21-29页 |
| 2.4.1 德劳内图 | 第23-24页 |
| 2.4.2 相对近邻图RNG | 第24-26页 |
| 2.4.3 可通航小世界网络NSWN | 第26-27页 |
| 2.4.4 随机化近邻图RANG | 第27-28页 |
| 2.4.5 单调搜索网络MSNET | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 MRNG算法介绍与分析 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 单调路径与单调搜索网络MSNET | 第31-33页 |
| 3.3 单调相对近邻图MRNG | 第33-36页 |
| 3.4 MRNG的构建算法 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 NSG算法介绍与分析 | 第38-45页 |
| 4.1 设计思想与构建算法 | 第38-42页 |
| 4.1.1 设计思想 | 第38-39页 |
| 4.1.2 算法实现 | 第39-42页 |
| 4.2 时间复杂度分析 | 第42-43页 |
| 4.2.1 构建时间复杂度 | 第42-43页 |
| 4.2.2 搜索时间复杂度 | 第43页 |
| 4.3 分布式搜索系统设计方案 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验与分析 | 第45-62页 |
| 5.1 数据集 | 第45-46页 |
| 5.2 对比算法 | 第46-48页 |
| 5.3 实验环境 | 第48-49页 |
| 5.4 百万级数据实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 图结构算法优势分析 | 第49-50页 |
| 5.4.2 NSG算法对比验证与分析 | 第50-52页 |
| 5.4.3 其他结论与分析 | 第52-53页 |
| 5.5 NSG算法时间复杂度验证 | 第53-58页 |
| 5.5.1 索引构建时间复杂度 | 第55-56页 |
| 5.5.2 搜索时间复杂度 | 第56-58页 |
| 5.6 亿级数据实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 5.6.1 NSG性能对比测试 | 第58-60页 |
| 5.6.2 分布式搜索系统可行性验证 | 第60页 |
| 5.6.3 分析与结论 | 第60-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
