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Milvus学术直播间|基于近邻图的高维向量近似最近邻检索算法实验综述

2021年9月7日 19:00 ~ 2021年9月7日 20:00
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    Paper reading 直播是由 Milvus 社区发起的学术直播间,分享业内前沿学术论文,与大家交流人工智能与数据库领域最新研究方向。

    本期论文分享,我们邀请到了杭州电子科技大学的计算机硕士王梦召,与大家分享他今年发布在数据库顶会 VLDB 的论文 “A comprehensive survey and experimental comparison of graph-based approximate nearest neighbor search”

    对本期主题感兴趣的小伙伴,记得在下方预约我们9月7日(周二)晚7点的直播哦!


    ●直播信息 ●

    “A comprehensive survey and experimental comparison of graph-based approximate nearest neighbor search” 被数据库领域国际顶级会议VLDB2021收录。

    这篇论文首次实验综述了近十年来提出的十几种有代表性的基于近邻图的近似最近邻搜索算法,提供了一些新的发现和优化算法的有用准则,同时设计了一种新的近邻图算法,达到了当前最优的综合性能。

    这篇论文帮助我们挖掘算法核心起作用的部分,并提供一些有希望的研究方向的经验推荐,方便不同领域的实践者选择最合适的算法。

    论文名称:A comprehensive survey and experimental comparison of graph-based approximate nearest neighbor search

    论文链接:arxiv.org/pdf/2101.1263

    分享提纲:

    1/ 为什么近邻图ANNS算法需要一个实验综述

    2/ 近邻图ANNS算法宏观和微观分析

    3/ 近邻图ANNS算法全面实验评估

    4/ 讨论总结

    ● 嘉宾介绍 ●

    王梦召,就读于杭州电子科技大学计算机专业。主要关注基于近邻图的向量相似性检索、多模态检索等研究内容,并在相关方向申请发明专利三项,发表论文两篇,包括数据库顶会VLDB和SCI一区top期刊KBS。日常爱好包括弹吉他,打乒乓球,跑步,看书。个人主页https://mzwang.top,Github链接 https://github.com/whenever5225



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    Zilliz 是向量数据库系统领域的开拓者和全球领先者,研发面向 AI 生产系统的向量数据库系统。Zilliz 以发掘非结构化数据价值为使命,致力于打造面向 AI 应用的新一代数据库技术,帮助企业便捷地开发 AI 应用。Zilliz 的产品能显著降低管理 AI 数据基础设施的成本,帮助 AI 技术赋能更多的企业、组织和个人。

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