Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Stabilizing the Recall in Similarity Search

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F11%3A00073202" target="_blank" >RIV/00216224:14330/11:00073202 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/1995412.1995422" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1145/1995412.1995422</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/1995412.1995422" target="_blank" >10.1145/1995412.1995422</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Stabilizing the Recall in Similarity Search

  • Popis výsledku v původním jazyce

    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 witha 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.

  • Název v anglickém jazyce

    Stabilizing the Recall in Similarity Search

  • Popis výsledku anglicky

    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 witha 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.

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

    2011

  • 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

    Fourth International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2011

  • ISBN

    9781450307956

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    59-66

  • Název nakladatele

    ACM Press

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Lipary, Italy

  • Datum konání akce

    30. 6. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku