2011
			
	    
	
	
    On Investigating Scalability and Robustness in a Self-organizing Retrieval System
SEDMIDUBSKÝ, Jan; Vlastislav DOHNAL a Pavel ZEZULAZákladní údaje
Originální název
On Investigating Scalability and Robustness in a Self-organizing Retrieval System
	Autoři
SEDMIDUBSKÝ, Jan (203 Česká republika, garant, domácí); Vlastislav DOHNAL (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí)
			Vydání
 New York, NY 10087-0777, Proceedings of CIKM 2011 and the co-located Workshops, od s. 33-38, 6 s. 2011
			Nakladatel
ACM Digital Library
		Další údaje
Jazyk
angličtina
		Typ výsledku
Stať ve sborníku
		Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
		Stát vydavatele
Velká Británie a Severní Irsko
		Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
		Forma vydání
tištěná verze "print"
		Kód RIV
RIV/00216224:14330/11:00049902
		Organizační jednotka
Fakulta informatiky
			ISBN
978-1-4503-0717-8
		Klíčová slova anglicky
similarity search; scalability; robustness; self-organization
		Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
		
				
				Změněno: 27. 2. 2013 09:52, doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D.
				
		Anotace
V originále
We introduce a self-organizing similarity search system for a large-scale unstructured peer-to-peer network, called the Metric Social Network. This system does not rely on any centralized control and does not define any data clustering or partitioning principle. It combines multiple strategies into a single system which results in abilities to scale to a large number of peers, to adapt to different data distributions, and to be robust to abrupt peer disconnections. We prove these abilities by running various experimental trials on real-life, as well as, synthetic data sets stored on up to 2,000 peers. Additionally, different data distributions among the peers, ranging from clustered to totally non-clustered and real-life data distributions, are also considered.
				Návaznosti
| GA201/09/0683, projekt VaV | 
 | ||
| VF20102014004, projekt VaV | 
 |