介绍了 Ball-tree 空间搜索树以及 Ball*-tree 改进算法，并使用新算法解决 KNN 查询问题，结果表明 Ball*-tree 算法相较于原算法具有更高的效率。

Nov, 2015

本研究通过理论与实验结合的方法，探讨了更广泛的树类组合，以了解空间划分可以利用数据的内在低维结构的程度，对于回归、向量量化和最近邻搜索等标准统计任务的影响，并证实了随机投影树是适应数据固有维数的。

May, 2012

提出一种新的无需数据空间分割的随机化算法来避免由于数据维度过高而导致的数据检索问题，并通过理论分析和实验结果来证明这种算法在数据近似性、速度和空间效率等方面优于传统的局部敏感哈希算法（LSH）

Dec, 2015

通过与两种替代分割方法的比较，通过 对数据结构的实证分析，分析了适用于近似最近邻搜索的数据结构。结果表明，对于聚类的数据点和查询集，这些算法可以相对于标准的 kd-tree 构造提供显着改进。

Jan, 1999

本文探讨了两种影响随机投影森林中 k - 最近邻搜索 (K-NN 搜索) 性能的因素（数据点的分散性和 rpForest 中树的数量），研究表明随机投影森林的数量较大时，数据点的分散性对 K-NN 搜索影响非常有限。因此，在选择随机方向时，应使用原始 rpTree 算法，而不考虑数据点的分散性。

Feb, 2023

本研究提出了一种使用随机空间划分树自动调整索引方法超参数的算法，相较于现有方法，该算法在查询时间上表现优异，且建立速度更快。

Dec, 2018

通过统计分析，我们揭示了 k-NN 图的某些子图如何构成底层点分布簇树的一致估计量，并通过慎重选择聚类树的剪枝方式，旨在同时保证删除所有虚假的簇结构并恢复显著的簇，从而在聚类领域得到了首个有限样本的结果。

May, 2011

此篇论文调查了近邻问题的近似解决方案，如建立数据结构以实现较高的效率，并涉及到计算几何和组合几何中的相关问题。

Jun, 2018

本研究提出一种新的框架用于构建空间划分，将问题转化为平衡图划分和监督分类，并结合 KaHIP 图分区器和神经网络，实现了一种新的分区过程称为神经局部敏感哈希（Neural LSH），实验证明 Neural LSH 的分区在标准最近邻搜索（NNS）基准测试中，始终优于基于量化和树的方法，以及经典的数据无关 LSH。

Jan, 2019

提出了基于空间划分技术的差分隐私合成数据生成算法，可以保护数据隐私并生成与原始数据类似的数据，具有可解释性、透明性和可扩展性，并且在实验中表现出相比之前方法更优的效果。

Jun, 2023