Stabilizing the Recall in Similarity Search

D 2011

Stabilizing the Recall in Similarity Search

KYSELÁK, Martin; David NOVÁK a Pavel ZEZULA

Základní údaje

Originální název

Stabilizing the Recall in Similarity Search

Název česky

Stabilizace kvality v podobnost

Autoři

KYSELÁK, Martin; David NOVÁK a Pavel ZEZULA

Vydání

New York, Fourth International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2011, od s. 59-66, 8 s. 2011

Nakladatel

ACM Press

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Itálie

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Kód RIV

RIV/00216224:14330/11:00073202

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-1-4503-0795-6

DOI

https://doi.org/10.1145/1995412.1995422

Klíčová slova anglicky

locality-sensitive hashing; metric space; similarity search; recall; stability;

Štítky

DISA

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

Změněno: 1. 4. 2015 09:00, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

The recent techniques for approximate similarity search focus on optimizing answer precision/recall and they typically improve the average of these measures over a set of sample queries. However, according to our observation, the recall for particular indexes and queries can fluctuate considerably. In order to stabilize the recall, we propose a query-evaluation model that exploits several variants of the search index. This approach is applicable to a signicant subset of current approximate methods with a focus on techniques based purely on metric postulates. Applying this approach to the M-Index structure, we perform extensive measurements on large datasets and we show that this approach has a positive impact on the recall stability and it suppresses the most unsatisfactory cases. Further, the results indicate that the proposed approach can also increase the general average recall for given overall search costs.

Návaznosti

GAP103/10/0886, projekt VaV

Název: Vizuální vyhledávání obrázků na Webu (Akronym: VisualWeb)

Investor: Grantová agentura ČR, Vizuální vyhledávání obrázků na Webu

GA201/09/0683, projekt VaV

Název: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích

Investor: Grantová agentura ČR, Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích

GPP202/10/P220, projekt VaV

Název: Podobnostní vyhledávání s konstantní škálovatelností (Akronym: SIM-SCALE)

Investor: Grantová agentura ČR, Podobnostní vyhledávání s konstantní škálovatelností

VF20102014004, projekt VaV

Název: Multimediální analýza (Akronym: Multimediální analýza)

Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Multimediální analýza

Citovat

KYSELÁK, Martin; David NOVÁK a Pavel ZEZULA. Stabilizing the Recall in Similarity Search. In Alfredo Ferro. Fourth International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2011. New York: ACM Press, 2011, s. 59-66. ISBN 978-1-4503-0795-6. Dostupné z: https://doi.org/10.1145/1995412.1995422.

@inproceedings{958181,
   author = {Kyselák, Martin and Novák, David and Zezula, Pavel},
   address = {New York},
   booktitle = {Fourth International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2011},
   doi = {https://doi.org/10.1145/1995412.1995422},
   editor = {Alfredo Ferro},
   keywords = {locality-sensitive hashing; metric space; similarity search; recall; stability;},
   howpublished = {tištěná verze "print"},
   language = {eng},
   location = {New York},
   isbn = {978-1-4503-0795-6},
   pages = {59-66},
   publisher = {ACM Press},
   title = {Stabilizing the Recall in Similarity Search},
   year = {2011}
}

TY  - CONF
ID  - 958181
AU  - Kyselák, Martin - Novák, David - Zezula, Pavel
PY  - 2011
TI  - Stabilizing the Recall in Similarity Search
PB  - ACM Press
CY  - New York
SN  - 9781450307956
KW  - locality-sensitive hashing
KW  - metric space
KW  - similarity search
KW  - recall
KW  - stability;
N2  - The recent techniques for approximate similarity search focus on optimizing answer precision/recall and they typically improve the average of these measures over a set of sample queries. However, according to our observation, the recall for particular indexes and queries can fluctuate considerably. In order to stabilize the recall, we propose a query-evaluation model that exploits several variants of the search index. This approach is applicable to a signicant subset of current approximate methods with a focus on techniques based purely on metric postulates. Applying this approach to the M-Index structure, we perform extensive measurements on large datasets and we show that this approach has a positive impact on the recall stability and it suppresses the most unsatisfactory cases. Further, the results indicate that the proposed approach can also increase the general average recall for given overall search costs.
ER  -

KYSELÁK, Martin; David NOVÁK a Pavel ZEZULA. Stabilizing the Recall in Similarity Search. In Alfredo Ferro. \textit{Fourth International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2011}. New York: ACM Press, 2011, s.~59-66. ISBN~978-1-4503-0795-6. Dostupné z: https://doi.org/10.1145/1995412.1995422.

Přehled o publikaci