NÁLEPA, Filip, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Cache and Priority Queue Based Approximation Technique for a Stream of Similarity Search Queries. In Christian Beecks, Felix Borutta, Peer Kröger, Thomas Seidl. Similarity Search and Applications : 10th International Conference, SISAP 2017, Munich, Germany, October 4-6, 2017, Proceedings. Cham: Springer, Cham, 2017, s. 17-33. ISBN 978-3-319-68473-4. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68474-1_2.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Cache and Priority Queue Based Approximation Technique for a Stream of Similarity Search Queries
Autoři NÁLEPA, Filip (203 Česká republika, garant, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Cham, Similarity Search and Applications : 10th International Conference, SISAP 2017, Munich, Germany, October 4-6, 2017, Proceedings, od s. 17-33, 17 s. 2017.
Nakladatel Springer, Cham
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/00216224:14330/17:00095026
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-68473-4
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68474-1_2
UT WoS 000616693000002
Klíčová slova anglicky approximate similarity search; stream of kNN queries
Štítky DISA, firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Filip Nálepa, Ph.D., učo 359760. Změněno: 23. 5. 2018 11:10.
Anotace
Content-based similarity search techniques have been employed in a variety of today applications. In our work, we aim at the scenario when the similarity search is applied in the context of stream processing. In particular, there is a stream of query objects which need to be evaluated. Our goal is to be able to cope with the rate of incoming query objects (i.e., to reach sufficient throughput) and, at the same time, to preserve the quality of the obtained results at high levels. We propose an approximation technique for the similarity search which combines the probability of an indexed object to be a part of a query result and the time needed to examine the object. We are able to achieve better trade-off between the efficiency (processing time) and the quality (precision) of the similarity search compared to traditional priority queue based approximation techniques.
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: 24. 4. 2024 14:36