Scalable Similarity Search for Big Data - Challenges and Research Objectives

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00080758" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00080758 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16868-5_1" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16868-5_1</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16868-5_1" target="_blank" >10.1007/978-3-319-16868-5_1</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Scalable Similarity Search for Big Data - Challenges and Research Objectives

Popis výsledku v původním jazyce

Analysis of contemporary Big Data collections require an effective and efficient content-based access to data which is usually unstructured. This first implies a necessity to uncover descriptive knowledge of complex and heterogeneous objects to make themfindable. Second, multimodal search structures are needed to efficiently execute complex similarity queries possibly in outsourced environments while preserving privacy. Four specific research objectives to tackle the challenges are outlined and discussed. It is believed that a relevant solution of these problems is necessary for a scalable similarity search operating on Big Data.

Název v anglickém jazyce

Scalable Similarity Search for Big Data - Challenges and Research Objectives

Popis výsledku anglicky

Analysis of contemporary Big Data collections require an effective and efficient content-based access to data which is usually unstructured. This first implies a necessity to uncover descriptive knowledge of complex and heterogeneous objects to make themfindable. Second, multimodal search structures are needed to efficiently execute complex similarity queries possibly in outsourced environments while preserving privacy. Four specific research objectives to tackle the challenges are outlined and discussed. It is believed that a relevant solution of these problems is necessary for a scalable similarity search operating on Big Data.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Scalable Information Systems - 5th International Conference

ISBN

9783319168678

ISSN

1867-8211

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

3-12

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Seoul

Datum konání akce

1. 1. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—