Query Language for Complex Similarity Queries

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F12%3A00057802" target="_blank" >RIV/00216224:14330/12:00057802 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33074-2_7" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33074-2_7</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33074-2_7" target="_blank" >10.1007/978-3-642-33074-2_7</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Query Language for Complex Similarity Queries

Popis výsledku v původním jazyce

For complex data types such as multimedia, traditional data management methods are no longer suitable. Instead of attribute matching approaches, access methods based on object similarity are becoming popular in many applications. Nowadays, efficient methods for similarity search are already available, but using them to build an actual search system still requires specialists that tune the methods and build the system. In this paper, we propose a novel query language that generalizes existing solutions and allows to formulate content-based queries in a flexible way, supporting various advanced query operations such as similarity joins, reverse nearest neighbor queries, or distinct kNN queries, as well as multi-object and multi-modal queries. The language is primarily designed to be used with the MESSIF ? a framework for content-based searching ? but can be employed by other retrieval systems as well.

Název v anglickém jazyce

Query Language for Complex Similarity Queries

Popis výsledku anglicky

For complex data types such as multimedia, traditional data management methods are no longer suitable. Instead of attribute matching approaches, access methods based on object similarity are becoming popular in many applications. Nowadays, efficient methods for similarity search are already available, but using them to build an actual search system still requires specialists that tune the methods and build the system. In this paper, we propose a novel query language that generalizes existing solutions and allows to formulate content-based queries in a flexible way, supporting various advanced query operations such as similarity joins, reverse nearest neighbor queries, or distinct kNN queries, as well as multi-object and multi-modal queries. The language is primarily designed to be used with the MESSIF ? a framework for content-based searching ? but can be employed by other retrieval systems as well.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

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)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Advances in Databases and Information Systems, LNCS 7503

ISBN

9783642330735

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

14

Strana od-do

85-98

Název nakladatele

Springer-Verlag

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Poznan, Polsko

Datum konání akce

17. 9. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—