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在高维空间KNN查询算法中，近似向量和一维转换表示法能有效克服维数灾难，结合这两种思想，提出一种基于区位码和距离的索引结构（BD）以实现快速KNN查询．根据高维空间向量分布特点，合理分区使得大量分布在空间表面的点尽可能地划分到不同的分区中，提高检索剪枝效率．引入区位码概念和转换函数，将高维向量近似表示并转换为一维数值形式，组织成B^＋树索引．利用快速KNN查询算法，实现两层过滤，缩小搜索范围，降低树搜索代价．采用模拟数据和真实数据，大量实验验证了BD比其他同类索引具有更高的检索效率．