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Neighborhood Graph and Tree for Indexing High-dimensional Data

大量（数百万から数千万データ）の高次元ベクトルデータ（数十～数千次元）に対して高速な近似近傍検索を可能とするコマンド及びライブラリを提供します。

ニュース

• 2019/06/26 Jaccard距離が利用可能になりました。(v1.7.6)
• 2019/06/10 PyPI NGT パッケージ v1.7.5 が利用可能になりました。
• 2019/01/17 Python NGTはPYPIからpipでインストールが可能になりました。(v1.5.1)
• 2018/12/14 [NGTQ]((../blob/master/bin/ngtq/README.m) (NGT with Quantization) が利用可能になりました。(v1.5.0)
• 2018/08/08 ONNGが利用可能になりました。(v1.4.0)

ユーティリティ

• コマンド : ngt, ngtq
• サーバ : ngtd

対応言語

• Python
• Go
• C
• C++(sample code)

ライセンス

ヤフー株式会社はApacheライセンスバージョン2.0の下で本ソフトウェアを公開致します。以下のサイトよりライセンスの内容をご確認頂けます。

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

ヤフー株式会社は本ソフトウェアが利用している技術の特許権を取得しています。ただし、本ソフトウェアを介して権利化された技術を利用する場合に限り、Apacheライセンスバージョン2.0の下で特許権が行使されることはありません。

関連文献

ONNG

• Iwasaki, M., Miyazaki, D.: Optimization of Indexing Based on k-Nearest Neighbor Graph for Proximity. arXiv:1810.07355 [cs] (2018). (pdf)

PANNG

• Iwasaki, M.: Pruned Bi-directed K-nearest Neighbor Graph for Proximity Search. Proc. of SISAP2016 (2016) 20-33. (pdf)
• Sugawara, K., Kobayashi, H. and Iwasaki, M.: On Approximately Searching for Similar Word Embeddings. Proc. of ACL2016 (2016) 2265-2275. (pdf)

ANNGT

• Iwasaki, M.: Applying a Graph-Structured Index to Product Image Search (in Japanese). IIEEJ Journal 42(5) (2013) 633-641. (pdf)
• Iwasaki, M.: Proximity search using approximate k nearest neighbor graph with a tree structured index (in Japanese). IPSJ Journal 52(2) (2011) 817-828. (pdf)

ANNG

• Iwasaki, M.: Proximity search in metric spaces using approximate k nearest neighbor graph (in Japanese). IPSJ Trans. on Database 3(1) (2010) 18-28. (pdf)

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