NÁLEPA, Filip, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Towards High Similarity Search Throughput by Dynamic Query Reordering and Parallel Processing. In Mārīte Kirikova, Kjetil Nørvåg, George Angelos Papadopoulos. Advances in Databases and Information Systems : 21st European Conference, ADBIS 2017, Nicosia, Cyprus, September 24-27, 2017, Proceedings. Cham: Springer International Publishing. s. 262-277. ISBN 978-3-319-66916-8. doi:10.1007/978-3-319-66917-5_18. 2017.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Towards High Similarity Search Throughput by Dynamic Query Reordering and Parallel Processing
Autoři NÁLEPA, Filip (203 Česká republika, garant, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Cham, Advances in Databases and Information Systems : 21st European Conference, ADBIS 2017, Nicosia, Cyprus, September 24-27, 2017, Proceedings, od s. 262-277, 16 s. 2017.
Nakladatel Springer International Publishing
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00094944
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-66916-8
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66917-5_18
UT WoS 000463611400018
Klíčová slova anglicky stream processing; similarity search; parallel processing
Štítky DISA, firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 13. 5. 2020 19:24.
Anotace
Current era of digital data explosion calls for employment of content-based similarity search techniques since traditional searchable metadata like annotations are not always available. In our work, we focus on a scenario where the similarity search is used in the context of stream processing, which is one of the suitable approaches to deal with huge amounts of data. Our goal is to maximize the throughput of processed queries while a slight delay is acceptable. We extend our previously published technique that dynamically reorders the incoming queries in order to use our caching mechanism more effectively. The extension lies in adoption of a parallel computing environment which allows us to process multiple queries simultaneously.
Návaznosti
GA16-18889S, projekt VaVNázev: Analytika pro velká nestrukturovaná data (Akronym: Big Data Analytics for Unstructured Data)
Investor: Grantová agentura ČR, Big Data Analytics for Unstructured Data
VytisknoutZobrazeno: 20. 4. 2024 01:14