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. Brno: Faculty of Informatics, Masaryk University, 2007. Technical report FIMU-RS-2007-06.

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), Stanislav BARTOŇ (203 Czech Republic), Vlastislav DOHNAL (203 Czech Republic) and Pavel ZEZULA (203 Czech Republic)

Edition

Brno, Technical report FIMU-RS-2007-06, 2007

Publisher

Faculty of Informatics, Masaryk University

---

Other information

Language

English

Type of outcome

Audiovizuální tvorba

Field of Study

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Country of publisher

Czech Republic

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

References:

PDF file

RIV identification code

RIV/00216224:14330/07:00019498

Organization unit

Faculty of Informatics

Keywords in English

metric social network; similarity searching

Tags

DISA, metric social network, similarity searching

Tags

International impact

---

Abstract

V originále

Exploiting the concepts of social networking represents a novel approach to the approximate similarity query processing. We present an unstructured and dynamic P2P environment in which a metric social network is built. Social communities of peers giving similar results to specific queries are established and such ties are exploited for answering future queries. Based on the universal law of generalization, a new query forwarding algorithm is introduced and evaluated. 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 proposed algorithms are tested on real data and medium-sized P2P networks consisting of tens 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)