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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种结合硬盘与内存的近邻图向量检索方法及装置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：CN115408545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211082182.2，技术领域涉及：G06F16/51；该发明授权一种结合硬盘与内存的近邻图向量检索方法及装置是由徐小良;倪炯康设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合硬盘与内存的近邻图向量检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合硬盘与内存的近邻图向量检索方法及装置，先根据数据集中的各个特征向量计算距离并构建近邻图，接着将其按4K对齐的方式优化其存储并保存在硬盘中且在内存中释放资源，接着根据保存在硬盘中的近邻图的结构信息计算采样集，再构建采样集对象的近邻图作为采样近邻图。接着使用查询向量在采样近邻图上执行最近邻搜索得到初步较相似的查询目标集，最后以得到的较相似的查询目标集作为硬盘中近邻图的初始解，执行最近邻搜索得到最相似的查询目标。本发明在保证精度的情况下，减少大规模数据搜索过程中的内存占用，和提高了搜索的效率。

本发明授权一种结合硬盘与内存的近邻图向量检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种结合硬盘与内存的近邻图向量检索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取向量数据集S,根据向量数据集S中的各个向量之间的相似度距离构建近邻图G S2，根据近邻关系按4K对齐方式调整近邻图G的存储结构并保存在硬盘中，得到近邻图G1； S3，对近邻图G1进行采样处理，得到向量数据集S的采样数据集M； S4，根据采样数据集M中的各个向量之间的相似度距离构建采样近邻图N； S5，获取查询对象的特征向量作为查询向量V，在S4中所述采样近邻图N上查询得到最接近查询向量V的C个对象； S6，将所述S5中得到的C个对象作为候选对象集，在S2中所述的近邻图G1中进一步查询得到最接近查询向量V的K个参照对象，输出所述K个参照对象作为向量检索的结果； 所述步骤S2中按所述4K对齐方法调整所述近邻图G的具体方法，包括以下步骤： S2.1，计算按邻接表存储的近邻图G中的单个节点所需的磁盘空间SZ，计算方式为： SZ＝T1D+4P+4 其中，T1为单位数据类型所占用的空间，D为向量数据的维度，P为近邻图每个节点的连边上限；其中，近邻图G中的每个节点包括：与当前节点唯一对应的向量、当前节点的邻居节点编号以及当前节点本身的编号； S2.2，遍历近邻图G中所有未被选择过的节点x，计算在一个4K块内能存放的节点x的节点规模n，具体计算方式为: 若n0，则将x和距离x最近且未被选择过的x的邻居点存放在同一个4K块中，并将这些点标记为已选择；若n＝0，则单独将节点x存放在个连续的4K块中，并将x标记为已选择； S2.3，当近邻图G中的所有点都被标记为已选择，将近邻图G所占内存释放。

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