Aggregaterad likhetssökning, alias. aggregera närmaste granne (Ann) fråga, hittar många användbara tillämpningar i rumsliga och multimedia databaser. Eftersom en grupp Q av M frågeobjekt, det hämtar mest (eller top-k) liknande objekt till Q från en databas P, där likheten är en aggregation (t.ex., summa, max) av avstånden mellan det hämtade objektet p och alla objekt i Q. I detta dokument föreslår vi en ökad flexibilitet i frågedefinitionen, där likheten är en aggregation över avstånden mellan p och någon undergrupp av objekt i Q för vissa stöd 0 <  och ≤ 1. Vi kallar denna nya definition flexibel aggregerad likhet (Fann) sökning, som generaliserar Ann problemet. Därefter presenterar vi algoritmer för att svara på frågor från Fann exakt och ungefärligt. Våra approximationsalgoritmer är särskilt tilltalande, som är enkla, mycket effektiva, och fungerar bra i både låga och höga dimensioner. De returnerar också nära optimala svar med garanterade konstant-faktor approximationer i alla dimensioner. Omfattande experiment på stora verkliga och syntetiska dataset från 2 till 74 dimensioner har visat sin överlägsna effektivitet och hög kvalitet.
E exible aggregat närmaste granne (FANN) fråga REF är en generalisering av GNN fråga.
Flexible aggregate similarity search
{'venue': "SIGMOD '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}