论文本身内容不多，在知乎上这篇文章 中总结得比较好了。
每次插入节点时，随机取一个该节点的最高层 l，然后把这个节点加到不高于 l 的每一层。
文章中提到可以复用跳表来实现。
看算法会用到较多的集合操作，不适于张量运算。听说因为 recall 高这方法在推荐系统中用得多（取代了 LSH），不知道具体怎么实现的。
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论文本身内容不多，在知乎上这篇文章 中总结得比较好了。
每次插入节点时，随机取一个该节点的最高层 l，然后把这个节点加到不高于 l 的每一层。
文章中提到可以复用跳表来实现。
看算法会用到较多的集合操作，不适于张量运算。听说因为 recall 高这方法在推荐系统中用得多（取代了 LSH），不知道具体怎么实现的。
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