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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基于近邻图的向量检索方法及设备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：CN119917705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510397237.6，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权一种基于近邻图的向量检索方法及设备是由徐小良;李灿设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近邻图的向量检索方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于近邻图的向量检索方法及设备，涉及向量检索领域，该方法包括根据向量数据集，采用非中心性卡方分布的积分函数，确定每一向量在整个向量数据集中的中枢性程度；根据所有向量的中枢性程度，得到中枢性程度集合；根据向量数据集中各个向量之间的相似度距离及，采用渐进式添加向量的方法，构建近邻图；对进行向量中枢性程度遍历计算；基于中枢性程度集合，对近邻图进行调优裁边操作，得到最终结果近邻图；以查询对象的特征向量作为查询向量，在上进行搜索，得到向量检索结果。本申请能够提高基于近邻图的向量检索的精度和效率。

本发明授权一种基于近邻图的向量检索方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于近邻图的向量检索方法，其特征在于，所述基于近邻图的向量检索方法包括： 获取向量数据集的数据分布情况；所述向量数据集中均值中心为；所述向量数据集为专利摘要特征对应的向量数据集，为向量个数，为向量维度； 确定第个向量到均值中心的距离； 确定全部向量到均值中心的距离的排序； 将排序映射到在自由度为和非中心性参数为的非中心性卡方分布的积分函数的有意义的取值区间内，得到映射值； 根据映射值，采用非中心性卡方分布的积分函数确定每一向量在整个向量数据集中的中枢性程度； 根据所有向量的中枢性程度，得到中枢性程度集合； 根据向量数据集中各个向量之间的相似度距离以及中枢性程度集合，采用渐进式添加向量的方法，构建近邻图； 遍历近邻图，统计每个向量被近邻图中其他向量选为邻居的次数，并作为向量在近邻图中的入度，记为； 根据入度最小值和入度最大值，将所有向量的入度的值域均匀分为个区间； 令被分配到第区间的向量个数为，采用经验累积分布函数确定向量在近邻图中的中枢性程度； 遍历所有向量，得到更新后的中枢性程度集合，用于表征近邻图的中枢性近邻关系； 基于更新后的所有向量的中枢性程度集合，对近邻图进行调优裁边操作，得到最终结果近邻图； 以查询对象的特征向量作为查询向量，在最终结果近邻图上进行搜索，得到向量检索结果。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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”。