NÁLEPA, Filip, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Combining Cache and Priority Queue to Enhance Evaluation of Similarity Search Queries. In Maozhen Li, Xiong Ning, Zheng Xiao, Guoqing Xiao, Kenli Li, and Lipo Wang. 2018 14th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. Neuveden: IEEE. s. 956-963. ISBN 978-1-5386-8097-1. doi:10.1109/FSKD.2018.8687208. 2018.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Combining Cache and Priority Queue to Enhance Evaluation 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 Neuveden, 2018 14th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, od s. 956-963, 8 s. 2018.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/18:00101090
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-5386-8097-1
Doi http://dx.doi.org/10.1109/FSKD.2018.8687208
Klíčová slova anglicky approximate similarity search; multiple kNN queries; data partitions caching; priority queue based similarity search
Štítky DISA, firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Filip Nálepa, Ph.D., učo 359760. Změněno: 16. 4. 2019 20:34.
Anotace
A variety of applications have been using content-based similarity search techniques. Higher effectiveness of the search can be, in some cases, achieved by submitting multiple similar queries. We propose new approximation techniques that are specially designed to enhance the trade-off between the effectiveness and the efficiency of multiple k-nearest-neighbors queries. They combine the probability of an indexed object to be a part of the precise query result and the time needed to examine the object. This enables us to improve processing times while maintaining the same query precision as compared to the traditional approximation technique without the proposed optimizations.
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: 16. 4. 2024 12:33