Adaptive Approximate Similarity Searching through Metric Social Networks

SEDMIDUBSKÝ, Jan, Stanislav BARTOŇ, Vlastislav DOHNAL and Pavel ZEZULA. Adaptive Approximate Similarity Searching through Metric Social Networks. In 24th International Conference on Data Engineering (ICDE 2008). Los Alamitos CA: IEEE Computer Society, 2008, p. 1424-1426. ISBN 978-1-4244-1836-7.

Basic information

Original name

Adaptive Approximate Similarity Searching through Metric Social Networks

Name in Czech

Adaptivní aproximované podobnostní vyhledávání v metrických sociálních sítích

Authors

SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Stanislav BARTOŇ (203 Czech Republic, belonging to the institution), Vlastislav DOHNAL (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Pavel ZEZULA (203 Czech Republic, belonging to the institution)

Edition

Los Alamitos CA, 24th International Conference on Data Engineering (ICDE 2008), p. 1424-1426, 3 pp. 2008

Publisher

IEEE Computer Society

---

Other information

Language

English

Type of outcome

Stať ve sborníku

Field of Study

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Country of publisher

Mexico

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

References:

URL

RIV identification code

RIV/00216224:14330/08:00040337

Organization unit

Faculty of Informatics

ISBN

978-1-4244-1836-7

UT WoS

000257282600175

Keywords in English

metric social network; similarity searching; performance evaluation; image data

Tags

DISA, image data, metric social network, performance evaluation, similarity searching

Tags

International impact, Reviewed

---

Abstract

V originále

Exploiting the concepts of social networking represents a novel approach to the approximate similarity query processing. We present a metric social network where relations between peers, giving similar results, are established on per-query basis. Based on the universal law of generalization, a new query forwarding algorithm is proposed. The same principle is used to manage query histories of individual peers with the possibility to tune the tradeoff between the extent of the history and the level of the query-answer approximation. All algorithms are tested on real data and real network of computers.

In Czech

Využití konceptu sociálních sítí představuje nový přístup pro aproximované podobnostní vyhledávání. V tomto článku představíme metrickou sociální síť, ve které vztahy mezi uzly, dávající podobné výsledky, jsou vytvořeny na základě dotazů. Podle zákona zevšeobecnění je navrhnut nový navigační algoritmus. Stejný princip je použit i pro správu dotazů uložených v historiích jednotlivých uzlů s možností vyvažovat poměr mezi velikostí historií a stupněm aproximace. Všechny algoritmy jsou testovány na skutečných datech a skutečné síti počítačů.

---

Links

GP201/07/P240, research and development project	Name: Distribuované indexační struktury pro podobnostní hledání Investor: Czech Science Foundation, Distributed Index Structures for Similarity Searching
1ET100300419, research and development project	Name: Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu Investor: Academy of Sciences of the Czech Republic, Intelligent Models, Algorithms, Methods and Tools for the Semantic Web (realization)