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.
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), 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
Original language English
Type of outcome Audiovisual works
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW 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
Changed by Changed by: doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D., učo 2952. Changed: 30/3/2010 08:47.
Abstract
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.
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: 27/5/2024 19:22