- kNN 语言模型的可控生成的风格局部性
使用外部存储器改进的最近邻语言模型，通过检索相似的语境来辅助词语预测，添加局部级别使模型能够学习如何根据相对于源文件中当前文本的位置来加权邻居，从而进一步提高模型性能。我们提出了一种新的方法，并在礼貌、正式、支持性和毒性文本数据上进行自动和 - 基于量子的边缘计算复杂系统中的多分类问题特征选择
本文提出了一种基于量子的特征选择算法 QReliefF，可有效降低算法复杂度、提高计算效率，并通过仿真实验证实了算法的可行性。
- 度量空间中 $k$-NN 规则的普适一致性及长田维度. II
证明了 KNN 法在分离式度量空间中，具有强全局一致性和普遍一致性，即使在不满足 Nagata 维度为有限维的度量空间，也能得到强全局一致性。
- N-Gram 最近邻机器翻译
本文提出了一种新颖的 $n$-gram 最近邻检索方法，可以提高机器翻译的精度并适用于 Autoregressive Translation 和 Non-Autoregressive Translation 模型，改进后的方法在 AT 和 - 机器翻译领域自适应的有效性
该论文探讨了加速最近邻机器翻译的几种方法，其中介绍了一种简单但有效的缓存策略，避免了之前出现过的类似上下文的再次检索。翻译质量和运行时间表明了这些解决方案的有效性。
- 利用深度金字塔对应关系进行子图异常检测
本文提出了一种新的基于多分辨率特征金字塔的异常图像分割方法，该方法利用最近邻方法与深度学习特征相结合，无需预训练，能够取得无监督异常检测和区分最好的效果。
- ICML最近邻与核生存分析：非渐近误差界和强一致性速率
通过建立第一个 Kaplan-Meier 基础的最近邻和核生存概率估计的不渐近误差界，我们证明了这些非参数估计的强一致性速率，并且匹配了现有条件 CDF 估计的下限；我们的证明策略还为 Nelson-Aalen 累积风险估计的最近邻和核变体 - 高维近似最近邻搜索
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。
- 过度拟合还是完美拟合？插值分类和回归规则的风险界限
本文分析局部插值方案，包括几何单纯插值算法和单一加权 k 近邻算法，在分类和回归问题中证明了这些方案的一致性或近一致性，并提出了一种解释对抗性示例的方法，同时讨论了与核机器和随机森林的一些联系。
- CVPR基于一致集最大化的遮挡感知模板匹配
提出了一种新颖的模板匹配方法，可高效处理部分遮挡，具有可证明的性能保证，并采用共识集最大化的哈希方案来处理遮挡，可显著提高匹配速度和鲁棒性。
- 使用可微分边界树学习深度最近邻表示
该论文提出了一种称为 differentiable boundary tree 的新方法，它可以学习深度 kNN 表示，以便于构建高效的、易于解释的树。
- CVPRProduct Manifold Filter: 通过核密度估计在乘积空间中进行非刚性形状对应
通过核密度估计的统计框架，我们提出了一种不依赖于形状同构的替代恢复技术，能够保证双向对应并产生更高的精度和平滑度，并在多个具有挑战性的可变形 3D 形状匹配数据集上展示其性能。
- 最近邻抵抗随机噪声标签
通过研究在随机噪声情况下的 k - 最近邻（k-NN）一致性，提出了一种鲁棒的 k-NN 方法 (RkNN)，在处理噪声标签时具有一定的纠错和分类能力。
- 探索图像描述中的最近邻方法
本文研究基于最近邻算法的图像字幕生成方法，利用自动评估指标在 MS COCO 评估服务器上进行评估，结果表明该方法与最近的一些新颖生成方法相同，但人类研究表明生成新颖字幕的方法仍优于最近邻方法。
- 流形上的簇树
本文研究在或靠近平滑 $d$ 维流形 $M$ 上的密度 $f$ 的聚类树的估计问题，通过分析最近由 Chaudhuri 和 Dasgupta 提出的基于 $k$ 近邻的算法的修改版本，得出了这个方法的收敛率只依赖于流形维度 $d$ 而不是环 - 贪心特征选择用于子空间聚类
本文研究使用正交匹配追踪（OMP）算法的 EFS 解决子空间中稀疏算法问题与 NN 算法方法的差异问题。通过实证研究，证明在数据集的子空间抽样稀疏的情况下，与 NN 方法相比，稀疏恢复方法具有更显著的优势，且 OMP 可被用于在一些 NN - 最近邻技术调查
该研究论文讨论了最近邻（NN）技术在模式识别、文本分类、目标识别等领域的应用。文中介绍了结构无关和结构相关技术，如加权 kNN，基于模型的 kNN 等结构无关技术以及 k-d 树，球树，主轴树，最近特征线，可调 NN 等结构相关算法，并提出 - 封闭流形上第 k 近邻距离的可扩展性普适性
本文研究了平面和曲面上的最近邻距离，发现对于平面上的情况，最近邻距离的依赖于 k 和 N 是分离的；对于曲面的情况，平均最近邻距离是拓扑不变量，且与曲面的具体形状无关，文中也研究了高维情况，并使用 Regge calculus 进行了解释。