Similarity query is the family of queries based on some similarity metrics. Unlike the traditional database queries which are mostly based on value equality, similarity queries aim to find targets "similar enough to" the given data objects, depending on some similarity metric, e.g., Euclidean distance, cosine similarity and so on. To measure the similarity between data objects, traditional methods normally work on low level or syntax features(e.g., basic visual features on images or bag-of-word features of text), which makes them weak to compute the semantic similarities between objects. So for measuring data similarities semantically, neural embedding is applied. Embedding techniques work by representing the raw data objects as vectors (so called "embeddings" or "neural embeddings" since they are mostly generated by neural network models) that expose the hidden semantics of the raw data, based on which embeddings do show outstanding effectiveness on capturing data similarities, making it one of the most widely used and studied techniques in the state-of-the-art similarity query processing research. But there are still many open challenges on the efficiency of embedding based similarity query processing, which are not so well-studied as the effectiveness. In this survey, we first provide an overview of the "similarity query" and "similarity query processing" problems. Then we talk about recent approaches on designing the indexes and operators for highly efficient similarity query processing on top of embeddings (or more generally, high dimensional data). Finally, we investigate the specific solutions with and without using embeddings in selected application domains of similarity queries, including entity resolution and information retrieval. By comparing the solutions, we show how neural embeddings benefit those applications.


翻译:相似性查询是基于某些相似度测量的查询类别。 与传统的数据库查询不同, 传统数据库查询大多以价值平等为基础, 类似性查询的目的是根据某些相似度度测量目标“ 与”给定的数据对象“ 相似”, 取决于某些相似度测量标准, 例如 Euclidean 距离、 cosine 相似性等等。 为了测量数据对象之间的相似性, 传统方法通常在低水平或语法特性( 例如, 图像或文字字包中的基本视觉特征), 这使得它们难以计算对象之间的语义相似性。 因此, 类似性查询的目的是为了测量数据相似性, 使用类似性浏览性操作进行嵌入技术, 因为它们大多由神经网络模型生成 ) 暴露原始数据的隐藏的语义性, 依据嵌入数据在获取数据相似性解决方案方面显示出突出的效能, 使得我们最广泛使用和研究的方法之一, 用于测量数据相似性( ) 使用类似性操作性操作的直径直径的直径操作方法,, 也显示我们通过直径直径直的直的直径直径解处理方法,, 。 最后, 提供直径直的解的直径直的解的直径径直的解, 。

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