DOHNAL, Vlastislav, Jan SEDMIDUBSKÝ, Pavel ZEZULA and David NOVÁK. Similarity Searching: Towards Bulk-loading Peer-to-Peer Networks. In 1st International Workshop on Similarity Search and Applications (SISAP 2008). Los Alamitos CA, Washington, Tokyo: IEEE Computer Society, 2008, p. 87-94. ISBN 978-0-7695-3101-4.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Similarity Searching: Towards Bulk-loading Peer-to-Peer Networks
Name in Czech Podobnostní vyhledávání: směrem k efektivnímu budování P2P sítí
Authors DOHNAL, Vlastislav (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Jan SEDMIDUBSKÝ (203 Czech Republic, belonging to the institution), Pavel ZEZULA (203 Czech Republic) and David NOVÁK (203 Czech Republic, belonging to the institution).
Edition Los Alamitos CA, Washington, Tokyo, 1st International Workshop on Similarity Search and Applications (SISAP 2008), p. 87-94, 8 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
Publication form printed version "print"
WWW URL
RIV identification code RIV/00216224:14330/08:00024136
Organization unit Faculty of Informatics
ISBN 978-0-7695-3101-4
UT WoS 000255509900010
Keywords in English similarity search; p2p network; peer split; index structure
Tags DISA, index structure, p2p network, peer split, similarity search
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: RNDr. David Novák, Ph.D., učo 4335. Changed: 17/9/2013 08:52.
Abstract
Due to the exponential growth of digital data and its complexity, we need a technique which allows us to search such collections efficiently. A suitable solution is based on the peer-to-peer (P2P) network paradigm and the metric-space model of similarity. When a large volume of data is being inserted, the P2P network must expand to new peers in order to maintain its efficiency. Thus, many peers must be split. During a peer split, the data is halved and one half is migrated to a new peer. In this paper, we study the problem of peer splits and propose a specialized algorithm for speeding it up. In particular, we use the structured P2P network called the M-Chord. Search performance within a single peer is enhanced by the M-tree. In experimental evaluation, we compare the proposed algorithm with several straightforward solutions on a real network organizing 10 million images. Our algorithm provides a significant performance boost.
Abstract (in Czech)
Díky exponenciálnímu nárustu dat a jejich složitosti, potřebujeme nalézt techniku, která nám umožní efektivně prohledávat takové kolekce dat. Vhodné řešení je založeno na P2P sítích a metrickém přístupu pro modelování podobnosti. Když se vkládá velké množství dat, P2P síť se musí postupně rozšiřovat do většího počtu uzlů, aby dokázala udržet požadovanou výkonnost. Během tohoto procesu se tak se musí spousta uzlů rozdělit. Když se štěpí uzel, data jsou rozdělena na polovinu a jedna půlka je pak přesunuta do nově vytvořeného uzlu. V tomto článku studujeme problém štěpení jednoho uzlu a navrhujeme vhodné techniky pro urychlení tohoto procesu. Obzvláště, využíváme P2P síť nazývanou M-Chord. Výkonnost vyhledávání v jednom uzlu je vylepšena lokální indexovou strukturou nazývanou M-tree. V experimentální části porovnáváme navržený algoritmus s několika přímočarými řešeními na skutečné síti indexující 10 miliónů obrázků.
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: 27/4/2024 13:51