我正在尝试为最近邻搜索应用程序设计一个好的设计。这与这个问题有些相似:
Saving and incrementally updating nearest-neighbor model in R
在我的例子中，这将是在 Python 中，但要点是当新数据出现时，模型/索引必须更新的部分。我目前正在玩 scikit-learn neighbors module但我不认为它很合适。
应用的目标:
用户提出查询，然后将显示现有数据集中的 n 个(可能固定为 5 个)最近邻。对于此步骤，来自 sklearn 的搜索结构会有所帮助，但在添加新记录时必须重新生成。此外，这是第一个 ste，每个查询发生 1 次，因此与 2-3 秒相比可能有点“慢” “立即”。
然后用户可以单击其中一条记录并查看该记录的最近邻居等。这意味着我们现在处于现有数据集中，并且 NN 可以预先计算并存储在 redis 中(目前有 20 万条记录，但可以扩展到百万分之一或第一亿)。这样浏览应该很快。
但在这里我会面临同样的问题，即如何更新预先计算的数据而不必对距离矩阵进行完整的重新计算，尤其是因为新记录很少(比如每周 100 条)。
是否存在用于可更新神经网络搜索的工具、方法或算法？
编辑 4 月 3 日:
正如许多地方指出的那样，KDTree 或 BallTree 并不真正适合高维数据。我已经意识到，对于具有 20 万条记录和 512 维的小数据集的概念验证，暴力破解根本不会慢很多，大约 550 毫秒对 750 毫秒。
但是对于数百万以上的大数据集，这个问题仍然没有解决。我看过 datasketch LSH Forest，但在我的情况下，这似乎不够准确，或者我用错了。将就此提出一个单独的问题。
最佳答案
您应该研究 FAISS 及其 IVFPQ 方法 你可以做的是为每次更新创建多个索引并将它们与旧索引合并
关于scikit-learn - 可更新的最近邻搜索，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49529193/