Podobnostní vyhledávání s konstantní škálovatelností
Cíle projektu
Díky rozmachu digitálních záznamových zařízení produkuje lidstvo stále více elektronických dat. Tento nárůst se netýká pouze samotného objemu dat, ale také rozmanitosti datových typů. Protože nová data často vyžadují nové postupy zpracování a vyhledávánív nich, je věnováno nemalé úsilí oblasti tzv. podobnostního vyhledávání. Doposud ale nebyl navržen vyhledávací mechanismus, který by byl obecný, dostatečně efektivní a zejména škálovatelný - tedy použitelný pro velké objemy dat. Cílem projektu je nalezení univerzálních a efektivních datových struktur pro podobnostní vyhledávání, které by měly, ideálně, konstantní vyhledávací náklady vzhledem k rostoucímu objemu zpracovávaných dat. Výzkum bude vycházet z našich zkušeností v této oblasti a bude sledovattyto dvě linie: 1) rekurzivní dělení metrického prostoru pomocí fixní množiny pivotů a 2) kombinace několika ortogonálních indexů. Navržené vyhledávací techniky budou implementovány, testovány na reálných datech a použity pro vytvoření několika vyhledávacích systémů, mj. na databázi mající stovky milionů digitálních obrázků.
Klíčová slova
similaritysearchmultimediadatastructurespeer-to-peernetworkscalability
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Postdoktorandské granty
Veřejná soutěž
Postdoktorandské granty 10 (SGA02010GA1PD)
Hlavní účastníci
—
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
P202-10-P220
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Efficient Similarity Search with Constant Scalability
Anotace anglicky
Mainly due to the boom of digital recording devices, there is more and more digital data being produced nowadays. This trend of increase is observable in two respects - growing data volumes, and also the variety of data types. Because this new data oftenrequires new approaches to processing and searching, a considerable effort has been put in the area of similarity search. However, a general, efficient and, especially, scalable solution of this issue is still a resisting research challenge. The purposeand goal of this project is to propose universal and efficient data structures for similarity search that would have, ideally, constant search costs with respect to growing data volume. The research will be based upon our experience in this area and will follow two directions: 1) recursive partitioning of metric space using a fixed set of pivots and 2) a combination of several orthogonal indexes. Suggested approaches will be implemented, tested on real data, and used to build several search systems, among others, on a database consisting of hundreds of millions digital images.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
CEP - hlavní obor
IN - Informatika
CEP - vedlejší obor
—
CEP - další vedlejší obor
—
OECD FORD - odpovídající obory
(dle převodníku)10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Hodnocení dokončeného projektu
Hodnocení poskytovatelem
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Cíle projektu byly splněny. Výsledky byly publikovány v mezinárodních časopisech a sbornících mezinárodních konferencí. Počty publikací jsou mírně menší než plánované počty uvedené v grantové přihlášce. Všechny uvedené publikace vznikly v kolektivu více?
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2010
Ukončení řešení
31. 12. 2012
Poslední stav řešení
U - Ukončený projekt
Poslední uvolnění podpory
1. 4. 2012
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP13-GA0-GP-U/03:3
Datum dodání záznamu
2. 5. 2016
Finance
Celkové uznané náklady
576 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
576 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
576 tis. Kč
Statní podpora
576 tis. Kč
100%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
CEP
IN - Informatika
Doba řešení
01. 01. 2010 - 31. 12. 2012