Falconn++: A Locality-sensitive Filtering Approach for Approximate Nearest Neighbor Search

要約

Falconn ++を紹介します。これは、角距離での近似最近傍探索のための新しい局所性に敏感なフィルタリング（LSF）アプローチです。
Falconn ++は、クエリを実行する前に、任意のハッシュバケット内の潜在的な遠方のポイントを除外できます。これにより、他のハッシュベースのソリューションと比較して、より高品質の候補が得られます。
理論的には、Falconn ++は、角距離での最適な局所性鋭敏型ハッシュスキームであるFalconnよりも漸近的にクエリ時間の複雑さを低くします。
経験的に、Falconn ++は、多くの実際のデータセットでFalconnよりも高いリコール速度のトレードオフを実現します。
Falconn ++は、高度な検索リコール体制に関するグラフベースのソリューションの効率的な代表であるHNSWとも競合します。

要約(オリジナル)

We present Falconn++, a novel locality-sensitive filtering (LSF) approach for approximate nearest neighbor search on angular distance. Falconn++ can filter out potential far away points in any hash bucket before querying, which results in higher quality candidates compared to other hashing-based solutions. Theoretically, Falconn++ asymptotically achieves lower query time complexity than Falconn, an optimal locality-sensitive hashing scheme on angular distance. Empirically, Falconn++ achieves a higher recall-speed tradeoff than Falconn on many real-world data sets. Falconn++ is also competitive against HNSW, an efficient representative of graph-based solutions on high search recall regimes.

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