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Annoy 是 Spotify?開源的高維空間求近似最近鄰的庫，在 Spotify 使用它進行音樂推薦。最鄰近搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）又稱為“最近點搜索”（Closest point search），是一個在尺度空間中尋找最近點的優化問題。
Annoy 能夠使用靜態文件作為索引，意味著可以跨進程共享索引。它還創建了大量的基于只讀文件的數據結構，這些數據結構被嵌入內存中，以便許多進程可以共享相同的數據。Annoy 的另一個好處是它試圖最小化內存占用，因此索引非常小。
特性：
- 歐幾里德距離，?曼哈頓距離，?余弦距離，?漢明距離或?點(內)積距離
- 余弦距離等價于歸一化向量的歐氏距離=sqrt(2-2*cos(u，v)
- 如果你的維度不多(比如<100)，效果會更好，即使達到 1000 個維度，它也表現得非常出色
- 內存使用量小
- 允許你在多個進程之間共享內存
- 索引創建與查找是分開的（特別是在創建樹后，就無法添加更多項目）
- 原生 Python 支持
- 在磁盤上生成索引，以便為不適合內存的大型數據集建立索引
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