Informační systém MU
DOHNAL, Vlastislav, Claudio GENNARO a Pavel ZEZULA. Similarity Join in Metric Spaces Using eD-Index. In Database and Expert Systems Applications, DEXA 2003. LNCS 2736. Berlin: Springer, 2003. s. 484-493. ISSN 0302-9743.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Similarity Join in Metric Spaces Using eD-Index
Název česky Podobnostní spojení pro metrické prostory použitím eD-Indexu
Autoři DOHNAL, Vlastislav (203 Česká republika), Claudio GENNARO (380 Itálie) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, garant).
Vydání LNCS 2736. Berlin, Database and Expert Systems Applications, DEXA 2003, od s. 484-493, 10 s. 2003.
Nakladatel Springer
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
Impakt faktor Impact factor: 0.515 v roce 2002
Kód RIV RIV/00216224:14330/03:00008910
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISSN 0302-9743
UT WoS 000185936400048
Klíčová slova anglicky similarity join; index structures; performance; metric data
Štítky DISA, index structures, metric data, performance, similarity join
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D., učo 2952. Změněno: 22. 10. 2010 16:12.
Anotace
Similarity join in distance spaces constrained by the metric postulates is the necessary complement of more famous similarity range and the nearest neighbor search primitives. However, the quadratic computational complexity of similarity joins prevents from applications on large data collections. We present the eD-Index, an extension of D-index, and we study an application of the eD-Index to implement two algorithms for similarity self joins, i.e. the range query join and the overloading join. Though also these approaches are not able to eliminate the intrinsic quadratic complexity of similarity joins, significant performance improvements are confirmed by experiments.
Anotace česky
Operace podobnostního spojení v metrických prostorech tvoří důležitý doplněk k známějším rozsahovým dotazům a dotazům na nejbližší sousedy, avšak kvadratická výpočetní složitost podobnostního spojení zabraňuje jej aplikovat na velké kolekce dat. Představujeme index zvaný eD-Index, který je rozšířením původní struktury D-Index, a analyzujeme implementace dvou rozdílných algoritmů -- rozsahové podobnostní spojení a spojení pomocí přetěžování. Ačkoli tyto přístupy jsou schopny odstranit kvadratickou složitost, poskytují významné urychlení, což je experimentálně potvrzeno.
Návaznosti
MSM 143300004, záměrNázev: Digitální knihovny
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Digitální knihovny
Zobrazeno: 19. 3. 2024 06:39