Комбинирование методов обхода графов и с локальным product-quantization

В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии решений, задача поиска ближайшего соседа (Nearest Neighbor Search, NNS) становится всё более актуальной. NNS — это задача нахождения среди всех элементов множества тех, которые наиболее близки к заданному элементу, обычно измеряемому с помощью некоторой метрики расстояния. Эта задача имеет огромное значение для многих приложений, включая рекомендательные системы, биоинформатику, обработку изображений и текста, реляционные базы данных и так далее. С развитием технологий объемы данных увеличиваются в геометрической прогрессии, что делает поиск ближайших соседей еще более актуальной задачей. В современных приложениях, использующихся для подбора рекомендаций в интернет-магазинах, обработки большого объема изображений и видео, анализа социальных сетей, часто требуется работа с высокоразмерными пространствами, где прямое применение классических методов поиска становится неэффективным и вычислительно затратным. В данной работе представлен метода комбинирования методов обхода графов с кластеризацией по принципу product quantization (PQ) для ускорения и улучшения эффективности поиска ближайшего соседа. Такой подход позволяет быстро локализовать пространство поиска с помощью PQ и начать обход графа из наиболее вероятной местности, где находятся наиболее близкие объекты к заданному элементу.