ANTOL, Matej a Vlastislav DOHNAL. Towards Artificial Priority Queues for Similarity Query Execution. Online. In 2018 IEEE 34th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW). Paris, France: IEEE, 2018, s. 78-83. ISBN 978-1-5386-6306-6. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/ICDEW.2018.00020.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Towards Artificial Priority Queues for Similarity Query Execution
Autoři ANTOL, Matej (703 Slovensko, domácí) a Vlastislav DOHNAL (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Paris, France, 2018 IEEE 34th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW), od s. 78-83, 6 s. 2018.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/18:00101035
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-5386-6306-6
ISSN 2473-3490
Doi http://dx.doi.org/10.1109/ICDEW.2018.00020
UT WoS 000440300600014
Klíčová slova anglicky similarity search;index structure;knn algorithm evaluation;query processing optimization;metric space
Štítky approximate search, DISA, index structures, performance evaluation
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 13. 5. 2020 19:16.
Anotace
Content-based retrieval in large collections of unstructured data is challenging not only from the difficulty of the defining similarity between data images where the phenomenon of semantic gap appears, but also the efficiency of execution of similarity queries. Search engines providing similarity search typically organize various multimedia data, e.g. images of a photo stock, and support k-nearest neighbor query. Users accessing such systems then look for data items similar to their specific query object and refine results by re-running the search with an object from the previous query results. This paper is motivated by unsatisfactory query execution performance of indexing structures that use metric space as a convenient data model. We present performance behavior of two state-of-the-art representatives and propose a new universal technique for ordering priority queue of data partitions to be accessed during kNN query evaluation. We verify it in experiments on real-life data-sets.
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
MUNI/A/1213/2017, interní kód MUNázev: Aplikovaný výzkum na FI: bezpečnost počítačových systémů, SW architektury kritických infrastruktur, zpracování velkých dat, vizualizace dat a virtuální realita
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum na FI: bezpečnost počítačových systémů, SW architektury kritických infrastruktur, zpracování velkých dat, vizualizace dat a virtuální realita, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 4. 6. 2024 06:30