HNSW：图索引算法是什么

HNSW（Hierarchical Navigable Small World graphs），即分层可导航小世界图，是一种基于图的近似最近邻搜索算法（Approximate Nearest Neighbor, ANN），在工业界具有极大的影响力，尤其在处理大规模数据和高维数据时表现出色 217。HNSW算法以其超快的搜索速度和优秀的召回率而受到广泛应用 218。 HNSW算法的工作原理基于两个关键技术：概率跳表（Probability Skip List）和可导航小世界图（Navigable Small World Graphs）。概率跳表由William Pugh在1990年提出，它结合了排序数组的快速搜索能力和链表的便捷插入操作 217。可导航小世界图则是在2011至2014年间的几篇论文中首次引入，其设计思想是构建一个结合长距离链接和短距离链接的接近图，以降低搜索时间复杂度 217。 HNSW算法的实现涉及到图的构建和搜索两个主要过程。在图构建阶段，向量逐个插入，并通过设定的层数（L）和层乘数（m_L）确定插入层级。搜索过程中，HNSW利用图的层次结构，从顶层开始，通过贪婪路由逐步逼近目标，直至在底层找到局部最小值 217。 HNSW算法在实际应用中表现出色，例如在推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。它能够实现高效的用户和商品匹配、快速相似图像匹配以及快速相似文本匹配 221。 然而，HNSW算法也存在一些挑战，如对内存的高需求和计算效率问题。为了提高内存利用率和搜索速度，可以采用一些策略，比如使用积量化（PQ）压缩向量，或在HNSW索引中集成倒排文件（IVF）等 217。 总的来说，HNSW算法是一种强大的工具，适用于需要高效近似最近邻搜索的场景。尽管它在构建和参数调优方面可能较为复杂，但其优越的性能使得这些投入是值得的 221。