山东大学学报(理学版)

作者：邵伟,朱高宇,于雷,郭嘉丰

单位：1. 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室, 北京 100190；2. 中国科学院大学计算机科学与技术学院, 北京 100049

关键词：高维数据,数据降维,检索算法,近似最近邻检索,

基金：国家重点研发计划资助项目(2022YFB2404200)

目前大多研究通过一些降维方法将高维向量转化为低维向量表示，再应用相关向量检索优化技术实现快速相似性检索，从而提高大模型应用表现。当前针对高维数据的降维方法繁多分散，在不同的研究背景下所采用的降维方法不尽相同，同样地，在向量检索技术上也存在大量不同的检索思路与优化方法。通过综述近期的降维和检索算法的主要思路及其优化方法，有助于产生二者之间的启发性联系，支撑后续高维向量检索优化算法研究的展开和深入。

来源：2024年第7期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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