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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利一种基于最优空间分解的乘积量化近邻检索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：CN115292537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210423082.5，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权一种基于最优空间分解的乘积量化近邻检索方法是由张仕;陈伟林设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最优空间分解的乘积量化近邻检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于最优空间分解的乘积量化近邻检索方法，包括：获取样本数据集；求解样本数据集的空间分解最优解；按空间分解最优解将样本数据集分解至M个子空间，并分别在各子空间内进行聚类分析，得到若干个簇；以簇质心为索引，构建倒排序表；获取待检索数据；按所述空间分解最优解将检待索数据分解至M个子空间，并分别在各子空间内检索若干个最接近簇；计算所述若干个最接近簇的笛卡尔积，得到若干个候选编码集；根据所述多个候选编码集，查询倒排序表得到检索结果集。本发明将乘积量化的空间划分问题转化为一个使各子空间数据分布体积平衡的空间分解问题，实现了空间的合理划分，有效降低量化误差，提高检索精度。

本发明授权一种基于最优空间分解的乘积量化近邻检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最优空间分解的乘积量化近邻检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取样本数据集； 求解样本数据集的空间分解最优解，具体步骤为： 以分解后各子空间内数据维度的方差乘积平方根的累加值最小为目标，构建目标函数；目标函数以公式表达为： ； 式中，，表示第子空间内数据X’s维度的方差乘积平方根；M表示子空间总数； 求解所述目标函数，得到所述空间分解最优解，具体步骤为： A1、每次循环选取样本数据集中第t维度和第D+1-t维度分配至SRVP值最小的子空间并更新该子空间的SRVP值，直至该子空间内维度数量等于DM； A2、重复步骤A1，直至所有维度都被分配至子空间； 其中，M个子空间定义M个空集列表，列表与子空间一一对应； 按所述空间分解最优解将样本数据集分解至M个子空间，并分别在各子空间内进行聚类分析，得到若干个簇；以簇质心为索引，构建倒排序表； 获取待检索数据； 按所述空间分解最优解将检待索数据分解至M个子空间，并分别在各子空间内检索若干个最接近簇；计算所述若干个最接近簇的笛卡尔积，得到若干个候选编码集； 根据所述候选编码集，查询倒排序表得到检索结果集。

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福建师范大学，其通讯地址为：350117 福建省福州市闽侯县上街镇学府南路8号福建师范大学旗山校区；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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