On Locality-sensitive Indexing in Generic Metric Spaces
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F10%3A00044857" target="_blank" >RIV/00216224:14330/10:00044857 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On Locality-sensitive Indexing in Generic Metric Spaces
Popis výsledku v původním jazyce
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 LSHconcept. 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.
Název v anglickém jazyce
On Locality-sensitive Indexing in Generic Metric Spaces
Popis výsledku anglicky
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 LSHconcept. 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.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
3rd International Conference on Similarity Search and Applications
ISBN
978-1-4503-0420-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
—
Název nakladatele
ACM Press
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Istanbul, Turkey
Datum konání akce
18. 9. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—