CS-Chord:优化聚类分离的分布式高维向量索引技术

"CS-Chord:基于聚类分离的分布式高维向量索引" 本文介绍了一种名为CS-Chord的新型分布式高维向量索引结构，它是在M-Chord的基础上进行改进的。M-Chord是一种基于P2P（对等网络）的高维向量索引方法，但其存在一个问题，即聚类边缘的向量容易与搜索圆频繁相交，导致查找区域扩大，从而降低了搜索效率。 CS-Chord的核心思想是通过聚类分离策略来优化这一问题。具体来说，它将边缘区域的高频检索向量从Chord环中分离出来，这些高频向量被集中存储在专门的服务器上，以减少不必要的搜索操作。同时，中心区域的向量仍然保持在Chord环中，这样既保证了数据的完整性和可访问性，又有效地减少了资源定位的时间，从而提高了检索效率。 实验结果显示，当查询半径设定为0.2时，CS-Chord的平均距离计算次数约为2000次，相较于M-Chord减少了约2500次，这意味着查询性能有显著提升。此外，CS-Chord的消息转发次数也大幅下降，大约降低了150次，仅达到M-Chord的50%，这进一步证明了其在通信效率上的优势。 这项工作得到了多项科研项目的资助，包括国家自然科学基金、湖南省自然科学基金、湖南省重点研发计划以及国家基金应急管理项目等。研究团队由袁鑫攀、汪灿飞、龙军等人组成，他们在信息检索和网络资源管理等领域具有深厚的理论基础和实践经验。 关键词涵盖了高维向量、聚类和分布式索引等关键概念，这些都属于数据索引和大数据处理的重要组成部分。高维向量常用于表示复杂数据，如图像、文本或音频特征，而聚类则是一种有效的数据组织和分析方法。分布式索引则是处理大规模数据的关键技术，特别是在云计算和大数据环境下，能够有效地分散存储和处理负担，提高系统性能和可扩展性。 CS-Chord是一种创新的解决方案，旨在解决高维向量索引中的效率问题，尤其适用于大规模分布式环境中的数据检索任务。通过聚类分离，它能够显著减少计算和通信开销，为高性能的数据检索提供可能。这项研究对于推动分布式数据管理和搜索引擎技术的发展具有重要的理论价值和实践意义。