PPP-Codes: Similarity Search Index

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F13%3A00065750" target="_blank" >RIV/00216224:14330/13:00065750 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://disa.fi.muni.cz/results/software/ppp-codes/" target="_blank" >http://disa.fi.muni.cz/results/software/ppp-codes/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

PPP-Codes: Similarity Search Index

Popis výsledku v původním jazyce

Many current applications need to organize data with respect to mutual similarity between data objects (for instance biometric systems). A typical general strategy to retrieve the most similar objects to a given example is to access and then refine a candidate set of objects; the overall search costs (and search time) then typically correlate with the candidate set size. The PPP-Codes index provides a generic approach that combines several independent indexes by aggregating their candidate sets in sucha way that the resulting candidate set can be one or two orders of magnitude smaller (while keeping the answer quality). This achievement comes at the expense of higher computational costs of the ranking algorithm but our experiments on various datasetsindicate that the overall gain can be significant, especially for data types with large objects or expensive similarity function such as biometric systems.

Název v anglickém jazyce

PPP-Codes: Similarity Search Index

Popis výsledku anglicky

Many current applications need to organize data with respect to mutual similarity between data objects (for instance biometric systems). A typical general strategy to retrieve the most similar objects to a given example is to access and then refine a candidate set of objects; the overall search costs (and search time) then typically correlate with the candidate set size. The PPP-Codes index provides a generic approach that combines several independent indexes by aggregating their candidate sets in sucha way that the resulting candidate set can be one or two orders of magnitude smaller (while keeping the answer quality). This achievement comes at the expense of higher computational costs of the ranking algorithm but our experiments on various datasetsindicate that the overall gain can be significant, especially for data types with large objects or expensive similarity function such as biometric systems.

Druh

R - Software

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/VG20122015073" target="_blank" >VG20122015073: Efektivní vyhledávání v rozsáhlých biometrických datech</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

PPP-Codes

Technické parametry

Pro využití softwaru je nutné postupovat podle licence GNU GPL. Odpovědná osoba pro jednání: David Novák, Fakulta informatiky, Masarykova univerzita, Botanická 68a, Brno, 602 00, david.novak@fi.muni.cz, tel. 549495062

Ekonomické parametry

Software je využíván zejména vědeckou komunitou. Umožňuje vlastníkovi a jiným uživatelům vybudovat index pro podobnostní vyhledávání v různorodých datech na základě podobnosti. Index je navržen tak, aby silně redukoval kandidátní množinu vracených objektů a proto je velmi efektivní zejména pro datové typy s většími objekty nebo dražší podobnostní funkcí.

IČO vlastníka výsledku

00216224

Název vlastníka

Masarykova univerzita