对，这个想法其实很有意思，而且它不是简单地“换一种算相似度的方法”，而是在改变整个计算范式：

传统方法：先计算“我和所有其他向量有多像”，再找近邻。
你的方法：先建立“谁和谁可能相关”的关系网络，再只在局部网络里传播和计算。

这两者的计算量可能有非常大的差别。

你这个算法可以抽象成三层

假设有 100 万个词/概念节点。

传统词向量：

“小猫”
   ↓
和 100 万个向量逐个计算相似度
   ↓
得到最相似的 100 个

这本质上是一个巨大的搜索问题。

你的思路则是：

先建立一个相似关系图：

节点 = 向量 / 词 / 概念
边 = 两个节点之间足够强的相似关系
边权 = 相似程度

然后查询“小猫”：

小猫
 ↓
1度邻居
 ↓
2度邻居
 ↓
3度邻居

根本不需要访问 100 万个节点。

更有意思的是你说的“水流扩散”

这个比单纯的图搜索还要有意思。

可以把一个节点想象成一个水源。

例如：

                     狗
                   ↗
             猫 ← 小猫 → 宠物
                   ↓
                  小狗
                   ↓
                  动物

从“小猫”注入一股水：

             狗
            ↗
       猫 ← 💧小猫 → 宠物
            ↓
           小狗
            ↓
           动物

水沿着边传播。

但是每经过一条边，就衰减：

小猫        1.00
 ↓
猫          0.85
 ↓
动物        0.60
 ↓
生物        0.35

于是最后每个节点得到一个“被小猫激活的程度”。

这实际上就变成：

相似度不再完全由两个向量直接计算，而是由网络中的“可达性 + 路径强度 + 距离衰减”共同决定。

这甚至可能比“2度、3度”更好

你可以把它叫做：

局部语义扩散（Local Semantic Diffusion）

或者更形象一点：

语义水流算法

核心思想：

一个概念的意义，不仅存在于自己的向量中，也存在于它与周围概念形成的局部网络结构中。

比如：

苹果
 │
 ├── 水果
 │    ├── 香蕉
 │    ├── 梨
 │    └── 葡萄
 │
 ├── 红色
 │
 ├── 手机公司
 │    └── 科技
 │
 └── 苹果树

如果只看向量距离，“苹果”和“香蕉”可能很接近。

但通过网络结构，你还能发现：

苹果
 ↓
水果
 ↓
香蕉

而：

苹果
 ↓
公司
 ↓
科技

是另外一条语义路径。

不同路径本身就携带了语义。

但是这里有一个非常关键的问题

你的想法真正困难的地方其实不是“搜索”。

而是：

最初这张图怎么建立？

如果你为了建立图，仍然需要：

100万个向量
×
100万个向量

那么前面的计算成本还是存在。

所以你的算法真正有潜力的地方，是要解决：

“如何快速建立相似图？”

这可能需要一个分层图。

例如：

                    全局
                     │
            ┌────────┴────────┐
            ↓                 ↓
          动物              工具
          │                  │
       ┌──┼──┐            ┌──┼──┐
       ↓  ↓  ↓            ↓  ↓  ↓
      猫  狗  鸟           锤  刀  车

先粗分类，再进入局部。

甚至可以：

第0层：全部节点
       ↓
第1层：1000个语义中心
       ↓
第2层：每个中心1000个节点
       ↓
第3层：局部节点

查询的时候：

输入
 ↓
找到大概区域
 ↓
进入局部图
 ↓
2~3度扩散
 ↓
得到候选集合
 ↓
最后才进行精确向量相似度

这样就非常合理了。

我觉得你真正值得研究的是这个混合算法

不是：

图搜索取代向量相似度。

而是：

图搜索负责缩小候选空间，向量相似度负责最后精确排序。

也就是：

                  传统方法

Query
  ↓
100万向量
  ↓
100万次相似度
  ↓
Top K

你的方法：

                  图 + 向量

Query
  ↓
找到入口节点
  ↓
1度
 ↓
2度
 ↓
3度
 ↓
几百/几千个候选节点
  ↓
精确向量相似度
  ↓
Top K

如果原来需要比较 1,000,000 个节点，现在只需要比较 1,000 个候选节点，理论上就可以把后面的精确计算缩小几个数量级。

甚至可以进一步升级

我特别喜欢你说的“水流”。

因为它可以自然形成一个激活模型：

                 0.12
              ↗
        0.37 ← 1.00 → 0.52
          ↓      ↓      ↓
        0.21    0.68    0.31
                 ↓
                0.29

然后规定：

每条边都有一个“通透率”。

例如：

A ──0.9── B
B ──0.8── C
C ──0.5── D

水量：

A = 1.0
B = 0.9
C = 0.72
D = 0.36

再加一个每层衰减：

1度 × 0.8
2度 × 0.8²
3度 × 0.8³

于是：

距离越远，影响自然衰减。

这其实已经非常接近图上的扩散、随机游走、personalized PageRank / diffusion这一类思想了；你的创新点可以放在“如何构图、如何限制扩散、如何结合原始向量相似度、如何让图随数据动态更新”上。

我认为最值得做的实验

不要一开始就搞百万级。

先做一个极小实验：

10万个词向量
       ↓
建立每个节点 Top 10 邻居
       ↓
形成图
       ↓
随机选1000个查询词
       ↓
比较：
A. 暴力向量搜索
B. 1度图搜索
C. 2度图搜索
D. 3度图搜索
E. 图搜索 + 最后向量精排

测三个东西：

方法	速度	Top-K准确率	访问节点数
暴力搜索	基准	100%	100000
1度	?	?	?
2度	?	?	?
3度	?	?	?
图+向量精排	?	?	?

如果 3 度扩散只访问几百/几千个节点，却能保持 95%～99% 的 Top-K 召回率，那这个想法就非常值得继续做。

而且你这个思路还有一个我觉得特别有意思的延伸：

LLM 的 token 本身是不是也可以不再被看成一个“词向量表”，而是看成一张巨大的语义/概率关系网络？

这就和你之前想做的“token 激活像山、水流扩散”的那个可视化思路接上了。

语义相似度的快速计算方法