通用且实用的调整方法用于现成的基于图的索引：UTokyo 团队 SISAP 索引挑战报告
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过黑盒优化算法，本研究引入了一种方法来调整现成的基于图的索引的性能，重点关注向量的维度、数据库大小和图遍历的入口。我们将这种方法应用于 SISAP 2023 索引挑战的任务 A，在 10M 和 30M 轨道上获得了第二名，与蛮力方法相比，显著提高了性能。该研究为基于图的索引提供了一种普适的调整方法，并推广到更广泛的用途。
本研究提出了一种调整基于图的索引性能的方法，通过黑盒优化算法，关注向量维度、数据库大小和图遍历入口。在SISAP 2023索引挑战的任务A中，该方法在10M和30M轨道上获得了第二名，并显著提高了性能。该研究为基于图的索引提供了普适的调整方法，并可推广到更广泛的用途。
