Organizing Similarity Spaces using Metric Hulls

JÁNOŠOVÁ, Miriama; David PROCHÁZKA a Vlastislav DOHNAL. Organizing Similarity Spaces using Metric Hulls. In 14th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2021). Cham: Springer, 2021, s. 3-16. ISBN 978-3-030-89656-0. Dostupné z: https://doi.org/10.1007/978-3-030-89657-7_1.

Základní údaje

Originální název

Organizing Similarity Spaces using Metric Hulls

Autoři

JÁNOŠOVÁ, Miriama; David PROCHÁZKA a Vlastislav DOHNAL

Vydání

Cham, 14th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2021), od s. 3-16, 14 s. 2021

Nakladatel

Springer

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10200 1.2 Computer and information sciences

Stát vydavatele

Nizozemské království

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/21:00122280

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-030-89656-0

ISSN

DOI

https://doi.org/10.1007/978-3-030-89657-7_1

UT WoS

000722252200001

EID Scopus

2-s2.0-85118974893

Klíčová slova anglicky

metric-hull tree; metric hull; index structure; nearest-neighbors query; similarity search

Štítky

core_B, DISA, firank_B, index structure, LMI, metric hull, nearest-neighbors query, similarity search

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

A novel concept of a metric hull has recently been introduced to encompass a set of objects by a few selected border objects. Following one of the metric-hull computation methods that generate a hierarchy of metric hulls, we introduce a metric index structure for unstructured and complex data, a Metric Hull Tree (MH-tree). We propose a construction of MH-tree by a bulk-loading procedure and outline an insert operation. With respect to the design of the tree, we provide an implementation of an approximate $k$NN search operation. Finally, we utilized the Profimedia dataset to evaluate various building and ranking strategies of MH-tree and compared the results with M-tree.

---

Návaznosti

EF16_019/0000822, projekt VaV	Název: Centrum excelence pro kyberkriminalitu, kyberbezpečnost a ochranu kritických informačních infrastruktur
MUNI/A/1573/2020, interní kód MU	Název: Aplikovaný výzkum: vyhledávání, analýza a vizualizace rozsáhlých dat, zpracování přirozeného jazyka, umělá inteligence pro analýzu biomedicínských obrazů. Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum: vyhledávání, analýza a vizualizace rozsáhlých dat, zpracování přirozeného jazyka, umělá inteligence pro analýzu biomedicínských obrazů.

Přiložené soubory

SISAP_2021___Metric_Hull_Index.pdf

Požádat o autorskou verzi souboru