ANN（Approximate Nearest Neighbor）简介

简介（Introduction）:

ANN（Approximate Nearest Neighbor）是一种用于在大规模数据集中寻找最近邻居的算法。它的目标是在尽可能短的时间内找到与给定查询点最近的数据点，而不一定是确切的最近邻。为了达到这个目标，ANN使用了一些启发式方法，例如剪枝和近似搜索，来加速最近邻搜索的过程。虽然ANN不像暴力线性搜索那样能够100%找到最近点，但它的速度非常快，因此在需要快速处理大量数据的场合下被广泛应用。

工业界中常用的Approximate Nearest Neighbor搜索算法可以分为以下几类：

基于哈希（Hashing）的ANN算法：这类算法通常使用哈希技术将数据点映射到低维空间中，然后在这个低维空间中进行近似最近邻搜索。常见的哈希方法包括Locality Sensitive Hashing (LSH)。
基于树结构（Tree-based）的ANN算法：这类算法通常使用树结构来组织数据，例如KD-Tree，Ball-Tree和Annoy等。它们通过递归地划分数据空间，将数据点存储在树节点中，并使用剪枝和近似搜索等技术来加速近似最近邻搜索。
基于矢量量化方法（vector quantization）的ANN算法：将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。在矢量量化编码中，关键是码本的建立和码字搜索算法。比如常见的聚类算法，就是一种矢量量化方法。常见的方法有PQ（Product Quantization) 以及其衍生OPQ（Optimized Product Quantization) 等。
基于图（Graph-based）的ANN算法：这类算法通常使用图结构来表示数据点之间的关系，并使用图搜索等技术来进行近似最近邻搜索。常见的方法包括Hierarchical Navigable Small World (HNSW)，k-NN Graph和Graph Navigation等。
基于深度学习（Deep Learning）的ANN算法：这类算法通常使用深度学习技术来学习数据点的表示，并在学习好的表示空间中进行最近邻搜索。常见的方法包括Product Quantization Networks (PQN)和Deep Quantization Network (DQN)等。

这些ANN算法在工业界得到广泛的应用，它们各自有不同的优缺点和适用场景，可以根据具体的需求进行选择。

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