《表5 ANN＿SIFT1M上空桶率对比》

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《基于簇内乘积量化的最近邻检索方法》

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索引表空桶率可用于衡量索引结构的高效性，本文与乘积量化树技术作对比，用实验数据说明簇内乘积量化树结构设计的优越性．如表5和表6分别是各近邻方法在数据集ANN＿SIFT1M和ANN＿GIST1M上生成索引表空桶率对比．其中簇内乘积量化树结构下码本大小为k=k1·（k2·k3)P；PQT码本大小为k=（k2·k1）P．实验结果说明簇内乘积量化树作为索引结构可更有效的拟合数据集的概率分布，从而生成更均衡的索引表．与PQT相比索引表空桶率降低幅度在50%以上，而索引表的均衡性关系着近邻簇内是否包含足够的数据集向量参与重排序，所以均衡的索引表有利于提高查询准确率．