递归Δ-tree的高效高维KNN查询算法：深度优先搜索优化

本文主要探讨了"基于Δ-树的递归深度优先KNN查询算法"这一高级工程技术领域的论文。该算法针对高维数据的主存K最近邻查询问题进行了创新设计。Δ-树是一种高效的高维数据结构，它在空间划分上采用了多级索引，特别适合处理大规模数据集中的查询任务。 核心思想是通过递归调用和深度优先搜索策略来遍历Δ-树。首先，查询过程从根节点开始，然后按照深度优先的方式向下探索，直到找到距离查询点最近的叶子节点。这些叶子节点代表了潜在的KNN候选点。在每个节点，算法会计算其与查询点的距离，根据预先设定的修剪距离（pruning distance），筛选出可能的K个最接近的点。通过这种方式，算法可以避免不必要的计算，显著减少查询时间。 相比于传统的KNN查询算法，这种递归深度优先的方法能够更好地控制搜索范围，减少了无效的比较和计算，从而提高了查询效率。作者刘艳和郝忠孝，分别来自哈尔滨理工大学、长春大学和哈尔滨工业大学，他们在文中详细阐述了算法的实现细节、性能优化以及实验结果，这些结果表明新算法在实际应用中显示出优越的查询速度和性能提升。 关键词包括：高维索引、主存、K最近邻查询、深度优先搜索。这些关键词反映了论文的核心研究内容和技术路径。这篇论文为高维数据的实时KNN查询提供了一种有效且高效的解决方案，对于数据库管理和机器学习等领域具有重要的理论和实践价值。