近似近邻库
n2的Python项目详细描述
n2-近似^ {STR 1 } $n<强> eSimult^ {STR 1 } $n<强> 8bOO/p>
importnumpyasnpfromn2importHnswIndexN,dim=10240,20samples=np.arange(N*dim).reshape(N,dim)index=HnswIndex(dim)forsampleinsamples:index.add_data(sample)index.build(m=5,n_threads=4)print(index.search_by_id(0,10))# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
介绍
N2是一个近似最近邻域算法库 C++（包括Python／GO绑定）。n2提供更快的搜索速度 在建模大型数据集时比其他实现更快。另外，氮气 支持多核CPU进行索引构建。
背景
有很大的近似最近邻域库，如 annoy和nmslib，但它们没有完全满足 处理Kakao的数据集。因此，我们决定建立一个图书馆 这提高了可用性，并在nmslib的基础上执行得更好。以及 最后，我们向世界释放氮气。
功能
- 高效的实施。n2是一个轻量级的库，即使使用大型数据集也能运行得更快。
- 支持多核CPU建立索引。
- 默认情况下，支持用于处理大型索引文件的mmap功能 很有效率。
- 支持python/go绑定。
参考文献
-
有效和稳健的近似最近邻搜索
《层次通航小世界图》于。A.马尔科夫，D.A.
Yashunin（可在ARXIV：^ {A9}）
- nmslib:https://github.com/searchivarius/NMSLIB
- 烦恼：https://github.com/spotify/annoy
许可证
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