Informační systém Masarykovy univerzity 

On Locality-sensitive Indexing in Generic Metric Spaces

česky | in English

NOVÁK, David, Martin KYSELÁK a Pavel ZEZULA. On Locality-sensitive Indexing in Generic Metric Spaces. In 3rd International Conference on Similarity Search and Applications. New York: ACM Press, 2010. s. 59-66, 8 s. ISBN 978-1-4503-0420-7.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název On Locality-sensitive Indexing in Generic Metric Spaces
Název česky O indexovaní respektujícím vzdálenosti objektů v obecných metrických prostorech.
Autoři NOVÁK, David (203 Česká republika, garant, domácí), Martin KYSELÁK (203 Česká republika) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání New York, 3rd International Conference on Similarity Search and Applications, od s. 59-66, 8 s. 2010.
Nakladatel ACM Press
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek ve sborníku
Obor Informatika
Stát vydavatele Turecko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/00216224:14330/10:00044857
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4503-0420-7
Klíčová slova anglicky locality-sensitive hashing; metric space; similarity search; approximation; scalability
Štítky DISA
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. David Novák, Ph.D., učo 4335. Změněno: 17. 9. 2013 08:44.
Anotace
The concept of Locality-sensitive Hashing (LSH) has been successfully used for searching in high-dimensional data and a number of locality-preserving hash functions have been introduced. In order to extend the applicability of the LSH approach to a general metric space, we focus on a recently presented Metric Index (M-Index), we redefine its hashing and searching process in the terms of LSH, and perform extensive measurements on two datasets to verify that the M-Index fulfills the conditions of the LSH concept. We widely discuss "optimal" properties of LSH functions and the efficiency of a given LSH function with respect to kNN queries. The results also indicate that the M-Index hashing and searching is more efficient than the tested standard LSH approach for Euclidean distance.
Návaznosti
GAP103/10/0886, projekt VaVNázev: Vizuální vyhledávání obrázků na Webu (Akronym: VisualWeb)
Investor: Grantová agentura ČR, Standardní projekty
GA201/09/0683, projekt VaVNázev: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích
Investor: Grantová agentura ČR, Standardní projekty
GPP202/10/P220, projekt VaVNázev: Podobnostní vyhledávání s konstantní škálovatelností (Akronym: SIM-SCALE)
Investor: Grantová agentura ČR, Postdoktorské projekty
1M0545, projekt VaVNázev: Institut Teoretické Informatiky
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Výzkumná centra (Národní program výzkumu)
VytisknoutZobrazeno: 20. 10. 2017 10:44

Relevantní odkazy 


Nahoru | Aktuální datum a čas: 20. 10. 2017 10:44, 42. (sudý) týden

Kontakty: istech(zavináč/atsign)fi(tečka/dot)muni(tečka/dot)cz, studijní odd., správci práv, is-technici, e-technici, IT podpora | Použití cookies | Více o Informačním systému