Ett vanligt problem i många typer av databaser är att hämta de mest liknande matchningar till ett frågeobjekt. Att hitta dessa matchningar i en stor databas kan vara för långsamt för att vara praktiskt, särskilt i områden där objekt jämförs med hjälp av beräknings dyrt likhet (eller avstånd) åtgärder. I detta dokument föreslås en ny metod för ungefärlig hämtning av närmaste granne i sådana utrymmen. Vår metod är inbäddad-baserad, vilket innebär att den konstruerar en funktion som kartlägger objekt in i ett verkligt vektorutrymme. Kartläggningen bevarar en stor mängd av närhetsstrukturen i det ursprungliga utrymmet, och det kan användas för att snabbt få en kort lista över troliga matchningar till frågan. Den viktigaste nyheten med vår metod är att den tillsammans med inbäddningen konstruerar ett frågekänsligt avståndsmått som ska användas vid mätning av avstånd i vektorutrymmet. Termen "querysensitive" betyder att avståndsmåttet ändras beroende på det aktuella frågeobjektet. Vi rapporterar experiment med en bilddatabas med handskrivna siffror och en tidsseriedatabas. I båda fallen överträffar den föreslagna metoden befintliga moderna inbäddningsmetoder, vilket innebär att det ger betydligt bättre avvägningar mellan effektivitet och hämtningsnoggrannhet.
Slutligen, Athitsos et al. REF föreslog en metod för ungefärlig hämtning av närmaste granne genom att kartlägga objekt från det ursprungliga utrymmet till ett verkligt vektorutrymme med hjälp av en uppsättning referensobjekt.
Query-sensitive embeddings
{'venue': "SIGMOD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}