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970 软件学报 2026 年第 37 卷第 3 期

间代价, 且面临维度灾难问题, 以及面向大规模高维向量基于 CPU 的聚类算法产生的高时间代价和低可扩展性问
题, 提出一种 GPU 加速的高维向量聚类算法, 通过引入 K 近邻图索引实现了加速 DBSCAN 计算的目的, 推动了
该类方法在实际场景中的部署和应用.
(3) 索引构建与优化
《LSMDiskANN: 更新友好型磁盘向量索引框架》针对当前领先算法 FreshDiskANN 在查询与更新混合负载
场景中面临的查询吞吐瓶颈和极端查询延迟过高等问题, 提出了一种基于 LSM 思想的更新友好型磁盘向量索引
框架; 在继承 FreshDiskANN 架构的基础上, 设计并实现了包含磁盘中间层的三层架构, 同时引入了磁盘组件搜索
参数的动态确定机制以及面向合并操作删除阶段的重布局算法, 解决了在磁盘级向量索引中高效支持大规模向量
的更新操作的同时提供高性能查询服务的问题, 实现了系统在混合负载场景下的服务整体性能与稳定性的有效
提升.
《面向批量更新的向量索引召回率优化》针对向量数据库中数据以批量方式进行更新时, 造成 HNSW
(hierarchical navigable small world) 算法中启发式剪枝算法的有效性降低以及相似向量连接稀疏化的问题, 提出一
种基于图结构局部调整的自适应细粒度剪枝策略, 构建了融合“识别与修复”机制的优化方案, 实现了在保证检索
精度的同时提升邻居连接的多样性目标, 有效缓解了过度剪枝与连接稀疏化问题.
《权重残差向量量化: 向量压缩与分层索引结构》针对现有向量数据库在存储索引效率、索引构建复杂度及
检索准确性方面存在的显著瓶颈问题, 提出一种基于权重残差向量量化 (weight residual vector quantization,
WRVQ) 的新型框架, 实现了对近似最近邻检索的有效支持. 论文通过将量化方向与残差长度分离处理, 以单位向
量形式存储残差方向并附加权重标记, 完成了低失真率下的高效压缩与存储; 设计了适配 WRVQ 量化特性的三层
倒排索引结构, 有机结合非对称距离计算与近邻搜索技术, 达成了高准确度与高效率兼具的近似最近邻检索.
(4) 自然语言查询
《基于大语言模型的空间数据库自然语言查询转换方法》针对空间数据固有特征引起的现有 Text2SQL 技
术难以直接适用于空间数据库领域的问题, 提出了面向空间数据库的自然语言查询转换方法, 实现了从用户自然
语言查询到空间数据库可执行查询语言的高效转换. 论文在自然语言理解阶段使用实体信息提取算法提取关键查
询实体, 并基于大语言模型构建空间数据查询语料库, 进而确定查询类型; 在可执行语言生成阶段根据查询类型选
择结构化语言模型, 然后将实体映射到结构化语言模型中生成空间数据库可执行语言. 最终达到了降低用户与空
间数据库的交互门槛的目标.
本专题主要面向数据库、数据挖掘、大数据、人工智能、推荐系统等多领域的研究人员和工程人员, 展示了
我国学者在向量数据库及 DB4LLM 技术领域中具有创新性和突破性的高水平研究进展和研究成果. 感谢《软件
学报》编委会和数据库专委会对专题工作的指导和帮助, 感谢专题全体评审专家及时、耐心、细致的评审工作,
感谢踊跃投稿的所有作者. 希望本专题能够对向量数据库及 DB4LLM 相关领域的研究工作有所促进.

作者简介
高宏, 博士, 浙江师范大学教授, 校“杰出教授”, 博士生导师, CCF 杰出会员. 主要研究领域为大数据管理与计算, 数据库系统, 多模态大数
据智能分析, 物联网数据获取与分析. 先后主持国家自然基金重大项目、国家自然基金重点项目、科技部重点研发计划等 20 余项. 曾获
得国家科技进步二等奖 1 项、省部级自然科学一等奖 1 项、省部级自然科学二等奖 1 项.
李国良, 博士, 清华大学教授, 博士生导师, 计算机科学与技术系副主任, CCF 杰出会员, 国家杰出青年科学基金获得者, IEEE Fellow、
openGauss 社区技术委员会主席. 主要研究领域为大数据, 数据库, 数据科学. 曾获得国家科技进步二等奖 1 项、江苏省科技进步一等奖
1 项、电子学会科技进步一等奖 1 项、CCF 科技进步特等奖 1 项.
张蓉, 博士, 华东师范大学教授, 博士生导师, CCF 专业会员, CCF 数据库专委执委. 主要研究领域为分布式数据管理, 数据库基准评测, 数
据库测试, 数据流管理. 主持多项国家自然科学基金项目, 参与多项 863、973 项目. 曾获得国家科学技术进步奖二等奖 1 项、上海市科
学技术奖一等奖 1 项.