FGBC-iDistance：高维索引的细粒度位码过滤技术

"FGBC-iDistance:细粒度位码过滤的高维索引" 本文介绍了一种名为FGBC-iDistance的高维索引技术，它针对高维向量检索中的距离计算问题，提出了一种更为高效的解决方案。在高维度的空间中，向量之间的距离计算是一项极其耗时的任务。为了解决这个问题，科研人员通常采用分治策略来减少计算量。iDistance算法通过锚点将向量空间分割为多个聚类子空间，以此来降低计算复杂性。而BC-iDistance则进一步利用BC码（Binary Code）将每个聚类子空间的每一维划分为两个区域。 FGBC-iDistance在此基础上提出了一个更加细粒度的区域划分方法。每个划分后的区域都对应一个细粒度位码（Fine Grained Bit Code，简称FGBC）。这种位码设计使得在过滤候选集时能够实现更高的精确度。通过FGBC码，FGBC-iDistance能够在距离计算次数上达到优化，理论上最多可以将计算次数减少到iDistance算法的\( \frac{1}{2^d} \)，其中d表示向量的维度。这表明FGBC-iDistance在减少计算次数方面至少与BC-iDistance相当，且可能更低。 实验结果显示，当范围查询的半径设定为0.08时，FGBC-iDistance的距离计算次数约为20000次，显著少于其他算法，从而降低了整体运行时间。这表明FGBC-iDistance在实际应用中具有很好的性能表现，尤其是在处理大范围查询时，能够提供更快的响应速度。 关键词所涉及的核心概念包括： 1. 距离计算：这是高维向量检索中的基础操作，通常采用欧几里得距离或其他相似度度量方法。 2. 细粒度：FGBC-iDistance的关键在于其细粒度的区域划分，这使得过滤候选集时的精度得到提升。 3. iDistance：这是一种将向量空间划分为聚类子空间的算法，为后续的优化提供了基础。 4. 范围查询：在高维空间中寻找满足特定距离条件的向量集合，FGBC-iDistance对此进行了优化。 FGBC-iDistance是一种创新的高维索引技术，通过引入细粒度位码过滤机制，有效减少了距离计算次数，提高了高维向量检索的效率，尤其适用于大数据量和高维度的场景。