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

• Originální 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

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.

Anotace 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