ANN: Approximate Nearest Neighbors（近似最近邻分类算法）下载

weixin_39820780 2020-02-15 08:30:20
由国外著名大学编写的非常有效近似最近邻分类算法，可直接使用，也可作为学习
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ANN: Approximate Nearest Neighbors（近似最近邻分类算法）
由国外著名大学编写的非常有效近似最近邻分类算法，可直接使用，也可作为学习
FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）
Flann库 FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库。
近似最近邻分类算法（ANN）原理与应用
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 近似最近邻（Approximate Nearest Neighbors，ANN）算法在机器学习与数据挖掘中极为关键，尤其在处理大规模高维数据时，其通过牺牲部分精确性来换取更高的搜索效率 。 ANN算法的核心在于借助索引结构减少不必要的距离计算。常见的索引结构有kd树、球树、M-Tree和基于哈希的方法如LSH。kd树是一种适用于欧几里得空间的二叉树结构，通过按坐标轴划分数据，将数据分布均匀化，从而加速查找 。球树则是一种非平衡多叉树，其节点代表超球体，能较好地适应数据分布的不均匀性 。M-Tree以超球体为基本单元构建树状结构，用于高效空间查询 。LSH通过设计概率哈希函数，使相似数据点更可能被哈希到同一桶中，从而减少候选对数量 。 ANN算法在多个领域都有广泛应用。在推荐系统中，它能通过寻找用户行为的近似最近邻，预测用户喜好并进行个性化推荐 。在图像检索领域，ANN可用于快速找到与目标图像最相似的图像 。此外，它还被应用于自然语言处理（如文档相似度计算）、社交网络分析和生物信息学等领域 。 对于初学者，建议先从kd树和球树学起，再逐步深入到M-Tree和LSH等复杂方法 。在实现方面，可借助Annoy、Faiss、FLANN等开源库，这些库提供了高效的接口和预训练模型，方便直接使用或二次开发 。
Python利用Faiss库实现ANN近邻搜索的方法详解
Embedding的近邻搜索是当前图推荐系统非常重要的一种召回方式，通过item2vec、矩阵分解、双塔DNN等方式都能够产出训练好的user embedding、item embedding，对于embedding的使用非常的灵活： 输入user embedding，近邻搜索item embedding，可以给user推荐感兴趣的items 输入user embedding，近邻搜搜user embedding，可以给user推荐感兴趣的user 输入item embedding，近邻搜索item embedding，可以给item推荐相关的items 然而有一个工程问题，一旦u
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