一、什麼是K近鄰算法
K近鄰算法（KNN）是一種經常使用的分類和迴歸方法，它的基本思想是從訓練集中尋找和輸入樣本最類似的k個樣本，若是這k個樣本中的大多數屬於某一個類別，則輸入的樣本也屬於這個類別。python
關於KNN算法，一個核心問題是：如何快速從數據集中找到和目標樣本最接近的K個樣本？git
本文將從這個角度切入，介紹經常使用的K近鄰算法的實現方法。具體將從原理、使用方法、時間開銷和準確率對比等方面進行分析和實驗。github
二、距離度量
在介紹具體算法以前，咱們先簡單回顧一下KNN算法的三要素：距離度量、k值的選擇和分類決策規則。算法
其中機器學習領域經常使用的距離度量方法，有歐式距離、餘弦距離、曼哈頓距離、dot內積等服務器
主流的近鄰算法都支持上述不一樣的距離度量。其中n維特徵空間的a、b向量的歐式距離 體現數值上的絕對差別，而餘弦距離基於餘弦類似度（兩個向量間夾角的餘弦值），體現方向上的相對差別。若是對向量作歸一化處理，兩者的結果基本是等價的。session
實際應用中，須要根據業務目標來選擇合適的度量方法。數據結構
三、K近鄰算法的實現方法
K近鄰的實現方式多達數十種，筆者從中挑選了幾種經常使用、經典的方法做爲分析案例。併發
首先最直觀的想法（暴力法），是線性掃描法。將待預測樣本和候選樣本逐一比對，最終挑選出距離最接近的k個樣本便可，時間複雜度O(n)。對於樣本數量較少的狀況，這種方法簡單穩定，已經能有不錯的效果。可是數據規模較大時，時間開銷嚴重沒法接受。app
因此實際應用中，每每會尋找其餘類型的數據結構來保存特徵，以下降搜索的時間複雜度。機器學習
經常使用的存儲結構能夠分爲樹和圖兩大類。樹結構的表明是KDTree，以及改進版BallTree和Annoy等；基於圖結構的搜索算法有HNSW等。
四、KDTree和BallTree
KDTree
kd 樹是一種對k維特徵空間中的實例點進行存儲以便對其快速檢索的樹形數據結構。
kd樹是二叉樹，核心思想是對 k 維特徵空間不斷切分（假設特徵維度是768，對於(0,1,2,...,767)中的每個維度，以中值遞歸切分）構造的樹，每個節點是一個超矩形，小於結點的樣本劃分到左子樹，大於結點的樣本劃分到右子樹。
樹構造完畢後，最終檢索時（1）從根結點出發，遞歸地向下訪問kd樹。若目標點 當前維的座標小於切分點的座標，移動到左子樹，不然移動到右子樹，直至到達葉結點；（2）以此葉結點爲「最近點」，遞歸地向上回退，查找該結點的兄弟結點中是否存在更近的點，若存在則更新「最近點」，不然回退；未到達根結點時繼續執行（2）；（3）回退到根結點時，搜索結束。
kd樹在維數小於20時效率最高，通常適用於訓練實例數遠大於空間維數時的k近鄰搜索；當空間維數接近訓練實例數時，它的效率會迅速降低，幾乎接近線形掃描。
BallTree
爲了解決kd樹在樣本特徵維度很高時效率低下的問題，研究人員提出了「球樹「BallTree。KD 樹沿座標軸分割數據，BallTree將在一系列嵌套的超球面上分割數據，即便用超球面而不是超矩形劃分區域。
具體而言，BallTree 將數據遞歸地劃分到由質心 C 和 半徑 r 定義的節點上，以使得節點內的每一個點都位於由質心C和半徑 r 定義的超球面內。經過使用三角不等式 減小近鄰搜索的候選點數。
coding 實驗
如下實驗均在CLUE下的今日頭條短文本分類數據集上進行，訓練集規模：53360條短文本。
實驗環境：Ubuntu 16.04.6，CPU: 126G/20核，python 3.6
requirement：scikit-learn、annoy、hnswlib
實驗中我使用了bert-as-service服務將文本統一編碼爲768維度的特徵向量，做爲近鄰搜索算法的輸入特徵。
tnews數據集demo
工具包sklearn提供了統一的kdtree和balltree使用接口，能夠用一行代碼傳入特徵集合、距離度量方式。
爲了減小推理時間，我這裏僅選取驗證集中前200條文本做爲演示。
觀察實驗發現，以歐式距離爲度量標準，從5w條知識庫中查找和輸入文本最接近的top3，200條驗證集中kd樹和球樹均正確檢索出153條，可是kd樹檢索200條花費了37秒（185ms/條），球樹花費15秒（75ms/條），balltree的檢索時間比kdtree快了1倍以上。
五、Annoy
annoy全稱「Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah」，是一種適合實際應用的快速類似查找算法。Annoy 一樣經過創建一個二叉樹來使得每一個點查找時間複雜度是O(log n)，和kd樹不一樣的是，annoy沒有對k維特徵進行切分。
annoy的每一次空間劃分，能夠看做聚類數爲2的KMeans過程。收斂後在產生的兩個聚類中心連線之間創建一條垂線（圖中的黑線），把數據空間劃分爲兩部分。
在劃分的子空間內不停的遞歸迭代繼續劃分，直到每一個子空間最多隻剩下K個數據節點，劃分結束。
最終生成的二叉樹具備以下相似結構，二叉樹底層是葉子節點記錄原始數據節點，其餘中間節點記錄的是分割超平面的信息。
查詢過程和kd樹相似，先從根向葉子結點遞歸查找，再向上回溯便可，完整構建、查找過程能夠參考快速計算距離Annoy算法。
coding 實驗
annoy包封裝了算法調用的python接口，底層經C++優化實現。繼續使用頭條文本數據集，調用方法以下：
首先構建一個「AnnoyIndex」索引對象，需指定特徵維度和距離度量標準（支持多種距離度量方式），並將全部數據集樣本特徵順序添加到索引對象中。
以後須要在 build(n_trees) 接口中指定棵數。annoy經過構建一個森林（相似隨機森林的思想）來提升查詢的精準度，減小方差。構建完成後，咱們能夠將annoy索引文件保存到本地，以後使用時能夠直接載入。（完整說明文檔參考annoy的github倉庫）
最後，咱們對輸入的200條文本依次查找top3近鄰。
咱們發現，正確查找的樣本數和以前相差不大（153 -> 149），可是查找速度從以前的15秒（75ms/條）降到了0.08秒（0.4ms/條），提高了100倍以上，達到了實際開發中的延時要求。
最後提一點，annoy接口中通常須要調整的參數有兩個：查找返回的topk近鄰和樹的個數。通常樹越多，精準率越高可是對內存的開銷也越大，須要權衡取捨（tradeoff）。
六、HNSW
和前幾種算法不一樣，HNSW（Hierarchcal Navigable Small World graphs）是基於圖存儲的數據結構。
圖查找的樸素思想
假設咱們如今有13個2維數據向量，咱們把這些向量放在了一個平面直角座標系內，隱去座標系刻度，它們的位置關係如上圖所示。
樸素查找法：很多人腦子裏都冒出過這樣的樸素想法，把某些點和點之間連上線，構成一個查找圖，存儲備用；當我想查找與粉色點最近的一點時，我從任意一個黑色點出發，計算它和粉色點的距離，與這個任意黑色點有鏈接關係的點咱們稱之爲「友點」（直譯），而後我要計算這個黑色點的全部「友點」與粉色點的距離，從全部「友點」中選出與粉色點最近的一個點，把這個點做爲下一個進入點，繼續按照上面的步驟查找下去。若是當前黑色點對粉色點的距離比全部「友點」都近，終止查找，這個黑色點就是咱們要找的離粉色點最近的點。
HNSW算法就是對上述樸素思想的改進和優化。爲了達到快速搜索的目標，hnsw算法在構建圖時還至少要知足以下要求：1）圖中每一個點都有「友點」；2）相近的點都互爲「友點」；3）圖中全部連線的數量最少；4）配有高速公路機制的構圖法。
HNSW低配版NSW論文中配了這樣一張圖，短黑線是近鄰點連線，長紅線是「高速公路機制」，如此能夠大幅減小平均搜索的路徑長度。
在NSW基礎之上，HNSW加入了跳錶結構作了進一步優化。最底層是全部數據點，每個點都有50%機率進入上一層的有序鏈表。這樣能夠保證表層是「高速通道」，底層是精細查找。經過層狀結構，將邊按特徵半徑進行分層，使每一個頂點在全部層中平均度數變爲常數，從而將NSW的計算複雜度由多重對數複雜度降到了對數複雜度。
關於HNSW的詳細內容能夠參考原論文Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs和博客HNSW算法理論的前因後果。
coding 實驗
經過 hnswlib 庫，能夠方便地調用hnsw算法。
一樣，首先將輸入特徵載入索引模型並保存到本地，下一次能夠直接載入內容。具體測試實驗：
最終，預測200條樣本耗時0.05秒（0.25ms/條），速度優於annoy。
此外，一樣的53360條特徵向量（768維度），保存爲靜態索引文件後 ann 索引的大小是227MB，hnsw索引是171MB，從這一點看hnsw也略勝一籌，能夠節約部份內存。
參數設置中，ef表示最近鄰動態列表的大小（須要大於查找的topk），M表示每一個結點的「友點」數，是平衡時間/準確率的超參數。能夠根據服務器資源和查找的召回率等，作相應調整。
七、小結
本文介紹了幾種經常使用的k近鄰查找算法，kdtree是KNN的一種基本實現算法；考慮到併發、延時等要素，annoy、hnsw是能夠在實際業務中落地的算法，其中bert/sentence-bert+hnsw的組合會有不錯的召回效果。
除此以外，還有衆多近鄰算法。感興趣的同窗能夠閱讀相關論文作進一步研究。
Reference：
4.Five Balltree Construction Algorithms
5.李航 《統計學習方法》P53-P57: K近鄰法的實現: kd樹