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Vāmana
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新研究揭示向量搜索可扩展性的亚线性幂律
一篇新发表在arXiv上的论文引入了“亚线性幂律”来描述图基向量搜索的可扩展性。研究人员发现，当数据集大小（N）相对于内在维度较小时，搜索成本随N^c（其中c小于1）增长。随着数据集变大且内在维度增加，这种行为会转变为亚多项式增长。该论文提供了一个统一的理论和预测模型，用于权衡搜索成本、插入成本和召回率。
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新方法改进了数据流失下的图近似最近邻（ANN）索引修复
研究人员开发了一种新的图近似最近邻（ANN）索引修复方法，该索引容易因删除而损失召回率。所提出的方法基于可导航性退化信号触发局部边修复，而不是固定计划。发现在突发性数据流失条件下，与固定周期修复相比，这种信号触发的修复方法在保持尾部召回率方面更有效，尤其是在修复预算有限的情况下。该研究还引入了一个预算匹配的评估协议和一个可复现的数据流失-修复工具。