基于角相似性的高效k-近邻搜索算法：BA-KNNS性能优化

本文档深入探讨了一种新颖的k-最近邻搜索算法（BA-KNNS），针对高维空间中的应用问题，特别是那些强调角相似性而非传统的欧氏距离的场景。在当前的k-最近邻搜索（KNNS）方法中，许多算法主要依赖于欧氏距离来构建索引和进行搜索，这在处理非线性或角度相关度较高的数据时可能效率低下。 BA-KNNS算法的核心创新在于提出了基于角相似性的数据索引结构（BA-Index）。这个索引结构巧妙地利用了中心线和参照线的概念，将数据组织成一系列的壳-超圆锥体结构。这种组织方式不仅考虑了数据点之间的角度关系，还实现了线性存储，从而提高了搜索效率。在实际操作中，该算法首先确定查询对象在空间中的位置，通过一条从原点到查询对象的直线作为中心线，构建一个特定的超圆锥体进行搜索。 与传统KNNS算法相比，BA-KNNS在处理角相似性问题上展现出了优越的性能。实验结果明确证实了这一点，BA-KNNS在处理相同任务时，能够在更短的时间内找到最接近的k个邻居，且搜索精度更高。这对于在如图像识别、推荐系统等领域，尤其是在处理复杂形状或方向性特征的数据时，具有显著的优势。 本文的研究对于提升k-最近邻搜索算法的灵活性和适应性具有重要意义，为高维空间中的角相似性搜索提供了一种有效的解决方案。此外，作者还介绍了两位研究人员——余小高和余小鹏，他们分别是湖北经济学院副教授和武汉工程大学的博士后，他们的研究领域分别为数据挖掘和信息资源共享，这表明了该算法在学术界得到了一定的关注和支持。 这篇论文通过对角相似性k-最近邻搜索算法的创新设计和实验验证，推动了高维空间数据处理技术的发展，为实际应用提供了理论依据和技术支持。