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高维索引是基于内容图像检索及高维数据库查询等过程中至关重要的一个步骤，其性能直接影响整个检索系统的检索速度和准确率，但高维情况下的“维度灾难”困扰着相应性能的提升．该文章提出一种近似逼近高维索引方法，采用近似向量索引提供第一层近似检索，以较低的代价获取部分匹配数据；然后将这些数据作为第二步的种子节点进行逼近游走，不断扩大搜索并最终获取目标匹配集．实验证明该方法在不依赖索引数据的先验分布情况下能有效地处理高维数据向量的检索，且具有良好的可维护性与拓展性，为高维索引的进一步研究发展提供了一种新的思路．