本文详细评估了 16 种不同算法在 20 个不同数据集、多个评估指标和不同查询工作负载下的性能表现，并提出了一种新的方法以提高查询效率和召回率。

Oct, 2016

本文综述了 13 个代表性的基于图的近似最近邻搜索算法，通过新的分类和细粒度的流程进行了比较分析和实验评估。该研究提供了优化算法的原则并设计了一种优化方法，可以优于现有的基于图的近似最近邻算法。同时还提供了关于有前途的研究方向和适合不同领域从业者使用的算法的经验建议。

Jan, 2021

通过使用两种向量距离矩阵和反向领先节点发现策略，我们提出了一种忠实且并行的密度峰值聚类方法，该方法能够在聚类大规模欧几里得数据时显示出优越的准确性，并且能够聚类非欧几里得数据，例如在社区检测中。

Jun, 2024

本文提出了一组基于可扩展性的原则度量 ANNS 算法的评估标准，包括并行性能、建树时间、性能随数据集增加的扩展性以及机器无关的度量方法等，并优化了四种基于图的算法，提供了一种通用的无锁的递增 ANNS 图算法框架来应对现代应用所需的更高难度的准确性评价

May, 2023

本文提出了一种基于 KNN 图的近似最近邻搜索算法 EFANNA，通过提供 NN 扩展的良好初始化方式，很好地解决了收敛到局部最优解和 K 近邻图构建耗时问题。实验证明，EFANNA 算法在近似最近邻搜索和 K 近邻图的构建两个方面均优于现有的算法，是目前最快的算法，同时已在 Github 上发布了 EFANNA 库。

Sep, 2016

本研究提出基于 Product Quantization 的两层向量量化树的 ANN 搜索新方法，在 GPU 实现方面取得了比 CPU 更高的性能表现，适用于视频中循环关闭等对时间敏感的高维问题。

Feb, 2017

通过使用现代硬件的高性能能力，我们的方法在构建接近图时，构建时间比 HNSW 快 2.2~27 倍；在大批量查询吞吐量方面，在 90% 至 95% 召回范围内，我们的方法比 HNSW 快 33~77 倍，并且比 GPU 的最新实现快 3.8~8.8 倍；对于单个查询，在 95% 召回率时我们的方法比 HNSW 快 3.4~53 倍。

Aug, 2023

通过引入具有概率保证的方法，该研究旨在增强基于图的最近邻搜索中的路由，提出了 PEOs，一种有效地确定图中应考虑的邻居进行准确距离计算的新方法，实验证明其在常用图索引（HNSW）上可以提高吞吐量 1.6 到 2.5 倍，并且其效率始终比最先进的路由技术提高 1.1 到 1.4 倍。

Feb, 2024

本文提出了一种名为 SPANN 的内存磁盘混合索引和搜索系统，它采用倒排索引方法论，将单元点存储在内存中，较大的单元列表存储在磁盘中，采用分层平衡聚类算法来平衡单元列表的长度，采用查询感知方案动态修剪不必要的单元列表查询，实验证明该系统相较于现有的近似最近邻搜索（ANNS）解决方案 DiskANN 在处理数十亿数据集时，可以用相同的内存成本实现同样的召回率质量，并且速度快 2 倍以上 。

Nov, 2021

本文提出了一种名为 Constrained Approximate Nearest Neighbors (CANN) 的近似 K 最近邻联合解决方案，该方案只使用局部特征进行跨几何和外观空间的 K 最近邻检索以提高视觉定位的性能，并且在公共定位基准测试中成功地优于现有方法。

Jun, 2023