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在圖像搜索的場景中，由于搜索請求的隨機性，為了提高搜索速度，搜索算法運行時需要把整個數據集預先載入到運行內存。由于運行內存價格遠高于同容量的硬盤價格，降低運行內存自然可以大大降低圖像搜索服務的成本，但如果直接對數據進行壓縮，往往會極大地損失搜索精度。在這種情況下，文中提岀了一種基于圖像內容特征的分抉式圖像搜索框架。先利用神經網絡的方法來預先提取圖片特征，在不對特征進行量化壓縮的前提下，采用一種啟發式的聚類方法對數據進行分塊，同時保證毎個數據塊的數據之間有一定的相似性。對于每個數據塊，采用基于圖結構的HNSW算法來構建索引子圖以加速圖片查詢。在該框架下，通過控制查詢時訪問的數據塊的個數，可以在保證精度的前提下大大減少算法所需要的運行內存容量。
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