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本文針對大規模高維數據近鄰檢索中的瓶頸問題，提岀基于向量量化的一種檢索方法一簇內乘積量化樹方法。該方法運用向量量化和乘積量化的多層樹狀結構高效表征大規模高維數據集，與現有方法相比降低了索弓表空桶率;其次提岀基于貪心隊列的近鄰簇篩選方法減小了計算復雜度，加快了近鄰檢索速度;最后提出面量化方法用于近似計算候選數據集向量與査詢向量間的距離，與點量化和線量化方法相比量化誤差更小，提高了近鄰查詢準確率。本文提岀的簇內乘積量化樹算法在算子Sit和Gist描述的大規模髙維數據集上與乘積量化樹技術相比，首次召回準確率提高了57.7%，索引表空桶率降低幅度在50%以上，與局部優化乘積量化技術相比，査全率高達97%，而查詢時間卻僅需原來的1/9.實驗結果表明本文提出的基于簇內乘積量化的近鄰方法提升了近鄰檢索性能，為大規模高維數據集近鄶檢索提供了理論支持。
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