筆者は以前グラフ構造型の距離空間インデックスとしてANNG(Approximate k-Nearest Neighbor Graph) を提案した．しかし，ANNGを実際の商品画像検索へ適用すると2つの問題点が生じる．第一にANNGに起因して，大量の画像を登録するとグラフ中の一部のノードにエッジが過剰に付与される問題がある．第二に商品検索で必須となる商品画像の特徴量と商品分類のAND検索時に利用者の検索要求を満足する検索結果が得られないという問題がある．そこで，第一に検索精度を維持するためにグラフの連結性を損なわずに過剰なエッジを削減する方法を提案する．第二に，分類木に基づく分類特徴量を画像特徴量と融合した単一の空間とすることで商品画像の特徴量と商品分類の融合検索を実現する方法を提案する．
