8、动态高维数据的高效 kNN 连接

动态高维数据的高效 kNN 连接

在处理高维数据时，kNN（k-Nearest Neighbors）连接是一个重要的问题。传统的 kNN 连接技术在处理动态高维数据时存在一些局限性，例如在更新数据时需要重新计算所有用户的 kNN，这会导致计算成本很高。为了解决这些问题，人们提出了一些优化方法。

1. 现有 kNN 连接技术

• VA-File、iMinMax、LSH、LSHI ：这些技术通常可以提高高维数据集的 kNN 性能。
• MuX、Gorder、iJoin ：这些 kNN 连接技术采用嵌套循环搜索策略处理高维数据集。MuX 和 iJoin 使用索引嵌套循环连接技术，而 Gorder 是块嵌套循环连接方法。不过，它们是在静态数据集上操作，更新时需要对所有用户进行 kNN 计算，成本高昂。
• kNN Join+ 技术 ：使用了 RkNN 连接表、kNN 连接表、iDistance 和 Sphere 树四种数据结构。iDistance 用于查找新插入点的 kNN，Sphere 树用于查找 RkNN。该技术还开发了共享查询优化策略，但基于磁盘的方法难以满足实时要求。
• HDR-tree 和 HDR*-tree ：用于连续 kNN 连接。HDR Tree 利用 PCA 和聚类方法进行降维，HDR -Tree 采用随机投影方法。实验结果表明，HDR Tree 速度更快但准确性较低。

2. HDR Tree