摘要：
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摘要：
KD 树的缺点： 1. kd 树适合实例数远大于向量维度的情况，当实例数和向量维度相当时，查询复杂度几乎是线性的 2. kd 树划分的区域是一个个矩形其余，而在查找最近节点时是以球形区域判断的，导致查找效率有损 Ball tree改进了区域划分方法，直接用球形区域去划分 Ball tree 构建 1 阅读全文
摘要：
相似向量的召回是推荐系统中召回阶段中非常重要的一个步骤，便利所有向量的召回方法性能太差，KD树先对向量空间进行了切分，只需要检索部分向量空间就可以获得检索结果，大大加快了检索效率。 如果实例点是随机分布的，kd树的时间复杂度是O(logN) KD 树的构造 1. 选择切分向量空间的维度，常用的有两种 阅读全文