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

Language

English

Type of outcome

Stať ve sborníku

Field of Study

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Country of publisher

Greece

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

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

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.

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