Cache and Priority Queue Based Approximation Technique for a Stream of Similarity Search Queries
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F17%3A00095026" target="_blank" >RIV/00216224:14330/17:00095026 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68474-1_2" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68474-1_2</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-68474-1_2" target="_blank" >10.1007/978-3-319-68474-1_2</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Cache and Priority Queue Based Approximation Technique for a Stream of Similarity Search Queries
Popis výsledku v původním jazyce
Content-based similarity search techniques have been employed in a variety of today applications. In our work, we aim at the scenario when the similarity search is applied in the context of stream processing. In particular, there is a stream of query objects which need to be evaluated. Our goal is to be able to cope with the rate of incoming query objects (i.e., to reach sufficient throughput) and, at the same time, to preserve the quality of the obtained results at high levels. We propose an approximation technique for the similarity search which combines the probability of an indexed object to be a part of a query result and the time needed to examine the object. We are able to achieve better trade-off between the efficiency (processing time) and the quality (precision) of the similarity search compared to traditional priority queue based approximation techniques.
Název v anglickém jazyce
Cache and Priority Queue Based Approximation Technique for a Stream of Similarity Search Queries
Popis výsledku anglicky
Content-based similarity search techniques have been employed in a variety of today applications. In our work, we aim at the scenario when the similarity search is applied in the context of stream processing. In particular, there is a stream of query objects which need to be evaluated. Our goal is to be able to cope with the rate of incoming query objects (i.e., to reach sufficient throughput) and, at the same time, to preserve the quality of the obtained results at high levels. We propose an approximation technique for the similarity search which combines the probability of an indexed object to be a part of a query result and the time needed to examine the object. We are able to achieve better trade-off between the efficiency (processing time) and the quality (precision) of the similarity search compared to traditional priority queue based approximation techniques.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA16-18889S" target="_blank" >GA16-18889S: Analytika pro velká nestrukturovaná data</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2017
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
Similarity Search and Applications : 10th International Conference, SISAP 2017, Munich, Germany, October 4-6, 2017, Proceedings
ISBN
9783319684734
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
17
Strana od-do
17-33
Název nakladatele
Springer, Cham
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Munich, Germany
Datum konání akce
4. 10. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—