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

SEDMIDUBSKÝ, Jan, Vlastislav DOHNAL and 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, p. 102-108. ISBN 978-0-7695-4068-9.

Basic information

• Original name: Feedback-based Performance Tuning for Self-organizing Multimedia Retrieval Systems
• Name in Czech: Zvyšování výkonu pomocí zpětné vazby pro samo-organizující se systémy vyhledávající v multimédiálních datech
• Authors: SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Czech Republic, guarantor, 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 90720-1314, International Conference on Advances in Multimedia (MMEDIA 2010), p. 102-108, 7 pp. 2010.
• 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: Greece
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• Publication form: printed version "print"
• RIV identification code: RIV/00216224:14330/10:00043542
• Organization unit: Faculty of Informatics
• ISBN: 978-0-7695-4068-9
• Keywords in English: self-organizing system; feedback; similarity search; multimedia retrieval
• Tags: DISA
• Tags: International impact, Reviewed

Abstract

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.

Abstract (in Czech)

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.

Links

• GA201/09/0683, research and development project: Name: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích

Investor: Czech Science Foundation, Similarity Searching in Very Large Multimedia Databases

• GD102/09/H042, research and development project: Name: Matematické a inženýrské metody pro vývoj spolehlivých a bezpečných paralelních a distribuovaných počítačových systémů

Investor: Czech Science Foundation