NÁLEPA, Filip, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Towards Faster Similarity Search by Dynamic Reordering of Streamed Queries. In Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XXXVIII. Berlin, Heidelberg: Springer. s. 61-88. ISBN 978-3-662-58383-8. doi:10.1007/978-3-662-58384-5_3. 2018.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Towards Faster Similarity Search by Dynamic Reordering of Streamed Queries
Autoři NÁLEPA, Filip (203 Česká republika, garant, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Berlin, Heidelberg, Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XXXVIII, od s. 61-88, 28 s. 2018.
Nakladatel Springer
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/00216224:14330/18:00101119
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-662-58383-8
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-58384-5_3
Klíčová slova anglicky stream processing; similarity search
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 30. 4. 2019 07:28.
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 propose a technique that dynamically reorders the queries coming from the stream in order to use our caching mechanism in huge data spaces more effectively. We were able to achieve significantly higher throughput compared to the baseline when no reordering and no caching were used. Moreover, our proposal does not incur any additional precision loss of the similarity search, as opposed to some other caching techniques. In addition to the throughput maximization, we also study the potential of trading off the throughput for low delays (waiting times). The proposed technique allows to be parameterized by the amount of the throughput that can be sacrificed.
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: 23. 4. 2024 07:30