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ElasticSearch学习篇11_ANNS之基于图的NSW、HNSW算法
前言 往期博客ElasticSearch学习篇9_文本相似度计算方法现状以及基于改进的 Jaccard 算法代码实现与效果测评_elasticsearch 文字相似度实现方法-CSDN博客 根据论文对文本相似搜索现状做了一个简要总结,然后对论文提到的改进杰卡德算法做了实现,并结合业务场景测评,另外对其他两种改进杰卡德算法做了测评总结适用的业务场景。 面对多维数据,空间紧邻搜索被应用在多种场景的
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HNSW算法
From: HNSW算法(nsmlib/hnswlib)-CSDN博客HNSW算法的基本原理及使用 - 知乎 HNSW是一种广泛使用的ANN图索引结构,包括DiskANN、DF-GAS、SmartSSD等。本文档主要总结HNSW的结构与工作流程,便于后期研究其工作流程在迁移到CSD中存在的I/O问题 数据结构 HNSW在内存中的结构如下图所示。最下层是0层,越往上层数越大。除了0层外,上层
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推荐算法:HNSW【推荐出与用户搜索的类似的/用户感兴趣的商品】
HNSW算法概述 HNSW(Hierarchical Navigable Small Word)算法算是目前推荐领域里面常用的ANN(Approximate Nearest Neighbor)算法了。其目的就是在极大量的候选集当中如何快速地找到一个query最近邻的k个元素。 要找到一个query的k个最近邻元素,一个朴素的思想就是我去计算这个query和所有的总量N 个候选元素的距离,然后选
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