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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于分区层次图的海量高维数据学习索引构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116992091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310888615.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于分区层次图的海量高维数据学习索引构建方法是由周晓磊;严浩;范强;王芳潇;张骁雄;华悦琳;陆斌设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分区层次图的海量高维数据学习索引构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于分区层次图的海量高维数据学习索引构建方法，属于学习索引构建技术领域。本发明的步骤包括：确定数据集和聚类分区个数；基于数据集和聚类分区个数，利用k‑means*算法对数据集中的数据进行分区；当数据集中所有的数据点分区完成后，利用并行计算框架在每个分区中同时构建HNSW图，得到分区相似性图索引结构；基于分区相似性图索引结构，利用邻近查询方法对海量高维数据进行查询。本发明通过将超大规模的数据空间划分为若干个子空间，并对各簇边缘的数据点进行重新分配，利用并行计算框架在多个分区中同时构建HNSW图，从而有效融合基于分区学习的方法和基于图的方法优势，提升索引构建的效率及精度。

本发明授权基于分区层次图的海量高维数据学习索引构建方法在权利要求书中公布了：1.基于分区层次图的海量高维数据学习索引构建方法，其特征在于，包括： 确定数据集和聚类分区个数；所述聚类分区个数确定步骤包括： 选择聚类分区数量的范围； 对聚类分区数量范围内的每个值运行k-means*算法，并计算对应的畸变程度avgSSE； 将每个值对应的畸变程度avgSSE绘制成图标，利用“肘部法”对畸变程度聚类进行评估，进而确定聚类分区个数； 基于数据集和聚类分区个数，利用k-means*算法对数据集中的数据进行分区；所述k-means*算法的步骤包括： 遍历数据集X中的每一个数据点，计算数据点到每个质心的距离并进行比较得到最小距离，并将与数据点距离最短的质心所在的片区记为分区； 计算数据点到每个质心的距离与最小距离的差值，记为； 若距离小于阈值，则证明数据点为分区与分区j的边界数据，则将数据点同时分配给分区与分区j； 若距离大于等于阈值，则证明数据点不在各个分区的边界上，则将数据点分配给分区； 当数据集中所有的数据点分区完成后，利用并行计算框架在每个分区中同时构建HNSW图，得到分区相似性图索引结构； 基于分区相似性图索引结构，利用邻近查询方法对海量高维数据进行查询。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市秦淮区后标营18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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