[发明专利]在线检索方法和系统

说明书

公开了一种在线检索方法和系统。该方法包括：基于查询操作构造查询点；在方向导航图中寻找方向最接近所述查询点的邻居点；以及基于所述寻找方向最接近所述查询点的邻居点的操作，确定距离所述查询点最近的至少一个返回点。本发明通过在方向向量的基础上引入方向导航图的概念，利用方向导航图可以对邻居进行方向剪枝的属性，大幅提升了图检索效率，使其能够适应更大数据规模，更高数据维度的在线检索应用场景。

技术领域

本公开涉及检索和推荐领域，尤其涉及一种在线检索方法和系统。

背景技术

近年来，在搜索和推荐相关领域，向量检索应用越发广泛，在向量检索领域一个重要的研究方向是Approximate k-Nearest Neighbor Graph(kNN Graph)的近邻检索，即Approximate Nearest Neighbor Search(ANNS)近邻检索问题。特别是在高维和大规模的数据场景下，如何提升图的检索效率一直是图检索领域的研究热点。

现有近邻检索的优化往往集中于原始kNN的构造上。但在常规kNN中，图中顶点的度越高，检索性能越差，为此无法满足大规模高效检索，尤其是在线检索的需求。

为此，需要一种改进的检索，尤其是在线检索方案。

发明内容

本公开要解决的一个技术问题是提供一种在线检索方案，该方案通过在方向向量的基础上引入方向导航图的概念，利用方向导航图可以对邻居进行方向剪枝的属性，大幅提升了图检索效率，使其能够适应更大数据规模，更高数据维度的在线检索应用场景。

根据本公开的第一个方面，提供了一种在线检索方法，包括：基于查询操作构造查询点；在方向导航图中寻找方向最接近所述查询点的邻居点；以及基于所述寻找方向最接近所述查询点的邻居点的操作，确定距离所述查询点最近的至少一个返回点。

根据本公开的第二个方面，提供了一种检索系统，包括多个客户端和在线检索服务器，所述客户端用于：发送查询操作；获取查询操作的返回内容，所述在线检索服务器用于：基于所述客户端发送的查询操作构造查询点；基于所述查询点，在载入的方向导航图中通过查找方向最接近所述查询点的邻居点，确定距离所述查询点最近的至少一个返回点；基于所述至少一个返回点，查询对应的返回信息；以及将所述返回信息作为所述查询操作的结果返回给客户端。

根据本公开的第三个方面，提出了一种内容推荐方法，包括：基于推荐操作构造查询点；在方向导航图中寻找方向最接近所述查询点的邻居点；以及基于所述寻找方向最接近所述查询点的邻居点的操作，确定距离所述查询点最近的至少一个返回点。

根据本公开的第四个方面，提出了一种检索方法，包括：基于查询操作构造查询点；在方向导航图中寻找方向最接近所述查询点的邻居点；以及基于所述寻找方向最接近所述查询点的邻居点的操作，确定距离所述查询点最近的至少一个返回点。所述检索方法可以包括离线检索方法。

根据本公开的第五个方面，提出了一种检索方法，包括：所述客户端获取查询操作的返回内容，其中，通过方向导航图模型寻找方向最接近基于所述查询操作构造的查询点的邻居点来确定所述返回内容；以及向服务器发送针对所述返回内容的反馈，其中，所述反馈用于优化所述方向导航图模型。

由此，本发明通过深入分析图结构的特点，利用机器学习算法与图索引结构结合，训练得到一种新的低维空间方向导航图，用于进行在线检索剪枝优化。本发明通过神经网络模型进行降维并结合方向导航图对邻居进行方向剪枝，大幅提升了图检索效率，使其能够适应更大数据规模，更高数据维度的在线检索应用场景。

附图说明

通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了近邻图搜索的一个例子。