FALCHI, Fabrizio, Claudio GENNARO a Pavel ZEZULA. Nearest neighbor search in metric spaces through Content-Addressable Networks. Information Processing and Management. ELSEVIER, roč. 43/2007, č. 1, s. 665-683, 18 s. ISSN 0306-4573. 2007.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Nearest neighbor search in metric spaces through Content-Addressable Networks
Název česky Hledání nejbližších sousedů v metrických prostorech pomocí sítí adresovatelných obsahem
Autoři FALCHI, Fabrizio (380 Itálie), Claudio GENNARO (380 Itálie) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, garant).
Vydání Information Processing and Management, ELSEVIER, 2007, 0306-4573.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 1.500
Kód RIV RIV/00216224:14330/07:00024126
Organizační jednotka Fakulta informatiky
UT WoS 000244618900008
Klíčová slova anglicky similarity search; scalability; peer-to-peer architecture; nearest neigbor; content addressing
Štítky content addressing, nearest neigbor, peer-to-peer architecture, scalability, similarity search
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: prof. Ing. Pavel Zezula, CSc., učo 47485. Změněno: 23. 6. 2009 09:28.
Anotace
Most of the peer-to-peer search techniques proposed in the recent years have focused on the single-key retrieval. However, similarity search in metric spaces represents an important paradigm for content-based retrieval in many applications. In this paper we introduce an extension of the well-known Content-Addressable Network paradigm to support storage and retrieval of more generic metric space objects.
Anotace česky
Článek se yaměřuje na techniky hledání nejbližších sousedů v metrických prostorech pomocí sítí adresovatelných obsahem. Jedná se o techniky P2P v kombinaci s podobnostním hledáním.
Návaznosti
1ET100300419, projekt VaVNázev: Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
Investor: Akademie věd ČR, Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
VytisknoutZobrazeno: 20. 4. 2024 05:16