一种基于近邻图索引自动构建的最近邻检索方法

本发明公开了一种基于近邻图索引自动构建的最近邻检索方法，通过自注意力机制特征提取模块和图卷积神经网络分别提取并融合向量数据集和k近邻图的特征，使用参数性能预测模块根据特征提取器模块的输出和参数配置的拼接结果对性能指标进行预测，从而完成近邻图索引的构建。较之于现有的近邻图参数选择的方法，本发明所提出的模型能够提升近邻图参数选择的准确度和效率，且能够满足相关应用在大规模场景下的向量检索要求，优化用户的体验；同时，本发明在对向量数据集进行特征提取时，采用图神经网络进行特征提取，相较于传统的特征工程方式，使用图神经网络能够提取更丰富的特征，因此使得模型在进行近邻图参数性能预测时精度更高。