特征向量的处理方法、目标对象的检索方法与流程

技术特征：
1.一种目标对象的检索方法，其特征在于，包括：接收来自于客户端的检索请求，其中，所述检索请求中携带的信息包括：检索对象；将检索对象转化为检索向量，其中，服务端本地待扫描的候选对象为多个特征向量；对所述多个特征向量进行分批次扫描，获取第一特征向量，并在满足终止扫描条件时，停止扫描操作，其中，所述第一特征向量是基于所述检索向量确定的待召回特征向量；将所述第一特征向量还原为目标对象，并向所述客户端反馈检索响应，其中，所述检索响应中携带的信息包括：所述目标对象。2.一种特征向量的处理方法，其特征在于，包括：将待扫描的多个特征向量划分为多个批次特征向量；从所述多个批次特征向量的至少一个批次特征向量中扫描第一特征向量，并在满足终止扫描条件时，停止扫描操作，其中，所述第一特征向量是基于检索向量确定的待召回特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一数量和第二数量，其中，所述第一数量为每个批次特征向量中第二特征向量的数量，所述第二数量为每个批次特征向量的数量，所述第二特征向量用于替换第三特征向量中的部分向量，所述第三特征向量依据所述检索向量与所述第三特征向量之间的距离来确定，所述第三特征向量的数量大于或等于所述第一特征向量的数量；基于所述第一数量和所述第二数量确定所述终止扫描条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采用大顶堆数据结构对所述检索向量与所述第三特征向量之间的距离进行存储和排序，其中，所述大顶堆数据结构利用完全二叉树结构维护一维数组，所述大顶堆数据结构中的结点数量由所述第三特征向量的数量确定，且所述大顶堆数据结构中每个结点的取值均大于或等于该结点的左孩子与右孩子结点的取值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一距离和第二距离，其中，所述第一距离为所述检索向量与当前扫描到的所述第二特征向量之间的实际距离，所述第二距离为所述大顶堆数据结构中存储的所述检索向量与所述第三特征向量之间的最大距离；当所述第一距离小于所述第二距离时，采用所述第二特征向量替换与所述最大距离对应的所述第三特征向量。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述待扫描的多个特征向量划分为所述多个批次特征向量包括：基于所述第一特征向量的数量确定所述多个批次特征向量中每个批次特征向量所包含特征向量的数量；按照每个批次特征向量所包含特征向量的数量将所述多个特征向量划分为所述多个批次特征向量。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一数量和所述第二数量确定所述终止扫描条件包括：获取第一权重、第二权重和第一拟合概率，其中，所述第一权重为当前批次特征向量的当前扫描权重，所述第二权重为前一个批次特征向量的前序扫描权重，所述第一拟合概率
为所述前一个批次特征向量的拟合概率；采用所述第一数量和所述第二数量计算当前批次特征向量的实际概率，以及采用所述第一权重、所述第二权重、所述第一拟合概率和所述实际概率计算得到第二拟合概率，其中，所述第二拟合概率为所述当前批次特征向量的拟合概率；基于所述第二拟合概率与预设概率的比较结果确定所述终止扫描条件。8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述多个批次特征向量的所述至少一个批次特征向量中扫描所述第一特征向量包括：基于所述检索向量从所述多个批次特征向量随机选取所述至少一个批次特征向量，并从所述至少一个批次特征向量中扫描所述第一特征向量；或者，基于所述检索向量按照向量距离由近至远的顺序从所述多个批次特征向量选取所述至少一个批次特征向量，并从所述至少一个批次特征向量中扫描所述第一特征向量。9.一种目标对象的检索方法，其特征在于，包括：获取检索请求，其中，所述检索请求中携带的信息包括：检索对象；将检索对象转化为检索向量，其中，终端本地待扫描的候选对象为多个特征向量；对所述多个特征向量进行分批次扫描，获取第一特征向量，并在满足终止扫描条件时，停止扫描操作，其中，所述第一特征向量是基于所述检索向量确定的待召回特征向量；将所述第一特征向量还原为目标对象，并显示所述目标对象。10.一种目标对象的检索方法，其特征在于，包括：向服务端发送检索请求，其中，所述检索请求中携带的信息包括：检索对象；接收所述服务端反馈的检索响应，其中，所述检索响应中携带的信息包括：目标对象，所述目标对象由第一特征向量还原得到，所述第一特征向量是基于检索向量确定的待召回特征向量，所述检索向量由所述检索对象转化得到，所述第一特征向量由所述服务端将本地待扫描的候选对象转化为多个特征向量并对所述多个特征向量进行分批次扫描后所得到，并在满足终止扫描条件时，由所述服务端停止扫描操作。11.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求2至8中任意一项所述的特征向量的处理方法，以及权利要求1、9、10所述的目标对象的检索方法。12.一种特征向量的处理设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：将待扫描的多个特征向量划分为多个批次特征向量；从所述多个批次特征向量的至少一个批次特征向量中扫描第一特征向量，并在满足终止扫描条件时，停止扫描操作，其中，所述第一特征向量是基于检索向量确定的待召回特征向量。

技术总结
本申请公开了一种特征向量的处理方法、目标对象的检索方法。其中，该特征向量的处理方法包括：将待扫描的多个特征向量划分为多个批次特征向量；从上述多个批次特征向量的至少一个批次特征向量中扫描第一特征向量，并在满足终止扫描条件时，停止扫描操作，其中，上述第一特征向量是基于检索向量确定的待召回特征向量。本申请解决了相关技术中在检索特征向量时采用固定比例或数量执行扫描操作，导致浪费计算资源的技术问题。算资源的技术问题。算资源的技术问题。


技术研发人员：代兵 肖允锋
受保护的技术使用者：阿里巴巴集团控股有限公司
技术研发日：2020.08.31
技术公布日：2022/3/18