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. p. 1424-1426. ISBN 978-1-4244-1836-7. 2008.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
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
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Mexico
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW 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
Changed by Changed by: doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D., učo 60474. Changed: 1/5/2011 17:06.
Abstract
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.
Abstract (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 projectName: Distribuované indexační struktury pro podobnostní hledání
Investor: Czech Science Foundation, Distributed Index Structures for Similarity Searching
1ET100300419, research and development projectName: 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)
PrintDisplayed: 29/3/2024 10:43