Feedback-based Performance Tuning for Self-organizing Multimedia Retrieval Systems

SEDMIDUBSKÝ, Jan, Vlastislav DOHNAL a Pavel ZEZULA. Feedback-based Performance Tuning for Self-organizing Multimedia Retrieval Systems. In International Conference on Advances in Multimedia (MMEDIA 2010). Los Alamitos, CA 90720-1314: IEEE Computer Society, 2010, s. 102-108. ISBN 978-0-7695-4068-9.

Základní údaje

Originální název

Feedback-based Performance Tuning for Self-organizing Multimedia Retrieval Systems

Název česky

Zvyšování výkonu pomocí zpětné vazby pro samo-organizující se systémy vyhledávající v multimédiálních datech

Autoři

SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Vlastislav DOHNAL (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Los Alamitos, CA 90720-1314, International Conference on Advances in Multimedia (MMEDIA 2010), od s. 102-108, 7 s. 2010

Nakladatel

IEEE Computer Society

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Řecko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Kód RIV

RIV/00216224:14330/10:00043542

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-0-7695-4068-9

Klíčová slova anglicky

self-organizing system; feedback; similarity search; multimedia retrieval

Štítky

DISA

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

We concentrate on content-based retrieval in unstructured P2P networks consisting of thousands of peers that unpredictably join and leave the network. Such environments with permanent churning of peers require self-organizing mechanisms that should deal with sudden peer failures, arrivals of new peers, and continual changes of data or network topology. In this paper, we propose a self-organizing search system that operates in an unstructured P2P network and allows users to search for multimedia data by their content. The peers are interconnected by relationships established according to answers returned to queries. In order to select appropriate relationships for query forwarding, we define and evaluate a new adaptive routing algorithm. The routing algorithm is influenced by automatically evaluated feedback, so the system does not need any user intervention. The experiments are evaluated on a real-life image data set.

Česky

V tomto článku se zaměřujeme na podobnostní vyhledávání dat v nestrukturovaných P2P sítích obsahujících tisíce uzlů, které se neočekávaně připojují a odpojují od sítě. Taková dynamická prostředí vyžadují mechanismy samo-organizování, které jsou schopné se vypořádat se selháním uzlů, příchodem nových uzlů nebo neustálým změnám dat. Uzly jsou mezi sebou propojeny vztahy, které se vytváří na základě dotazů a jejich odpovědí. Pro účely efektivního vyhledávání navrhneme nový navigační algoritmus, který je založen na automaticky vyhodnocované zpětné vazbě. Proces vyhledávání vyhodnotíme na reálných multimediálních datech a ukážeme, že celý systém je schopný odolat i náhlému selhání spousty existujících uzlů.

---

Návaznosti

GA201/09/0683, projekt VaV	Název: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích Investor: Grantová agentura ČR, Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích
GD102/09/H042, projekt VaV	Název: Matematické a inženýrské metody pro vývoj spolehlivých a bezpečných paralelních a distribuovaných počítačových systémů Investor: Grantová agentura ČR, Matematické a inženýrské metody pro vývoj spolehlivých a bezpečných paralelních a distribuovaných počítačových systémů