Závěrečná práce: Mgr. et Mgr. Matúš Šikyňa, učo 485591: Personalized Similarity Search for Vector Databases
Rigorózní práce
Personalized Similarity Search for Vector Databases
Anotace
Vektorové databázy ukladajú rozsiahle kolekcie mnohodimenzionálnych vektorov a sprístupňujú ich na vyhľadávanie tak, že používajú index s pevne danou funkciou podobnosti, najčastejšie euklidovskou vzdialenosťou. Takýto návrh umožňuje efektívne vyhľadávanie vo veľkom meradle, no zároveň vynucuje rovnaký pohľad na podobnosť pre všetkých používateľov, hoci ľudské vnímanie podobnosti je subjektívne a závislé …více
Abstract
Vector databases store large collections of high-dimensional embeddings and make them searchable by building an index around a fixed similarity function, most commonly Euclidean distance. This design enables efficient retrieval at scale, but it also hard-codes a single notion of similarity for all users, even though human similarity judgements are subjective and context-dependent. Changing the similarity …více
6. 2. 2026 07:58, prof. Ing. Pavel Zezula, CSc., učo 47485
Oponenti
ISTI CNR Pisa
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Implementing Scalable Personalised Similarity Search System
Pavol Poláček -
Personalized similarity search in collections of images
Ing. Ján Homola -
Improving Quality of Content-Based Image Retrieval
RNDr. Petra Budíková, Ph.D., učo 66445 -
Metric Learning for Advanced Image Content Descriptors
Bc. Marek Mahrík -
Transformations of personalized metric views
Mgr. Aneta Böhmová -
Self-organizing Similarity Search - The Social Network Approach
doc. RNDr. Jan Sedmidubský, Ph.D., učo 60474 -
Vyhledávání podobných obrázků tetování
Bc. Petr Hájek, učo 256613 -
Similarity Models for Human Motion Data
RNDr. Jakub Valčík, Ph.D.




