Query Language for Complex Similarity Queries

BUDÍKOVÁ, Petra, Michal BATKO and Pavel ZEZULA. Query Language for Complex Similarity Queries. In Tadeusz Morzy, Theo Härder, Robert Wrembel. Advances in Databases and Information Systems, LNCS 7503. Berlin: Springer-Verlag, 2012, p. 85-98. ISBN 978-3-642-33073-5. Available from: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33074-2_7.

Basic information

• Original name: Query Language for Complex Similarity Queries
• Authors: BUDÍKOVÁ, Petra (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Michal BATKO (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Pavel ZEZULA (203 Czech Republic, belonging to the institution).
• Edition: Berlin, Advances in Databases and Information Systems, LNCS 7503, p. 85-98, 14 pp. 2012.
• Publisher: Springer-Verlag

Other information

• Original language: English
• Type of outcome: Proceedings paper
• Field of Study: 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
• Country of publisher: Poland
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• Publication form: printed version "print"
• Impact factor: Impact factor: 0.402 in 2005
• RIV identification code: RIV/00216224:14330/12:00057802
• Organization unit: Faculty of Informatics
• ISBN: 978-3-642-33073-5
• ISSN: 0302-9743
• Doi: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33074-2_7
• Keywords in English: query language; SQL; similarity search
• Tags: DISA
• Tags: International impact, Reviewed

Abstract

For complex data types such as multimedia, traditional data management methods are no longer suitable. Instead of attribute matching approaches, access methods based on object similarity are becoming popular in many applications. Nowadays, efficient methods for similarity search are already available, but using them to build an actual search system still requires specialists that tune the methods and build the system. In this paper, we propose a novel query language that generalizes existing solutions and allows to formulate content-based queries in a flexible way, supporting various advanced query operations such as similarity joins, reverse nearest neighbor queries, or distinct kNN queries, as well as multi-object and multi-modal queries. The language is primarily designed to be used with the MESSIF – a framework for content-based searching – but can be employed by other retrieval systems as well.

Abstract (in Czech)

Tradiční metody pro správu atributových dat nejsou vhodné pro složité datové typy, jakými jsou například multimédia. Taková data jsou stále častěji organizována a prohledávána pomocí vnitřní podobnosti obsahu. V minulých letech byly intenzivně zkoumány metody umožňující efektivně indexovat a prohledávat data na základě podobnosti, a v současnosti již existují fungující systémy využívající tohoto principu. Jejich použití však vyžaduje pokročilé znalosti. Existují i první nástroje, které mají poskytnout intuitivní rozhraní k takovým systémům, ale jejich použití je omezeno jen na jednoduché podobnostní dotazy. V této práci navrhujeme nový dotazovací jazyk, který umožňuje formulovat podobnostní dotazy rozšiřitelným způsobem a bere v úvahu funkcionalitu nabízenou konkrétním vyhledavačem, nad kterým je provozován. Jazyk je postaven nad obecným datovým modelem a abstraktní množinou operací, což umožňuje formulovat nejrůznější pokročilé podobnostní dotazy. Jazyk byl primárně navržen pro použití s frameworkem MESSIF, ale může být využit i jinými vyhledávacími systémy.

Links

• GAP103/10/0886, research and development project: Name: Vizuální vyhledávání obrázků na Webu (Acronym: VisualWeb)

Investor: Czech Science Foundation, Content-based Image Retrieval on the Web Scale

• GD102/09/H042, research and development project: Name: Matematické a inženýrské metody pro vývoj spolehlivých a bezpečných paralelních a distribuovaných počítačových systémů

Investor: Czech Science Foundation