Similarity of Query Results in Similarity-Based Databases

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F11%3A10225090" target="_blank" >RIV/61989592:15310/11:10225090 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Similarity of Query Results in Similarity-Based Databases

Popis výsledku v původním jazyce

Presented is preliminary study on similarity estimations of query results in similarity-based database model. The model results as extension of Codd's model of data in which domains are additionally equipped with similarity relations and tuples in data tables have ranks indicating degrees to which tuples match similarity-based queries. We present ranked-based and tuple-based similarity of data tables, similarity closures, prove that relational operations in our model preserve similarity, and provide formulas for estimating similarity of query results based on similarity of input data.

Název v anglickém jazyce

Similarity of Query Results in Similarity-Based Databases

Popis výsledku anglicky

Presented is preliminary study on similarity estimations of query results in similarity-based database model. The model results as extension of Codd's model of data in which domains are additionally equipped with similarity relations and tuples in data tables have ranks indicating degrees to which tuples match similarity-based queries. We present ranked-based and tuple-based similarity of data tables, similarity closures, prove that relational operations in our model preserve similarity, and provide formulas for estimating similarity of query results based on similarity of input data.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP103%2F11%2F1456" target="_blank" >GAP103/11/1456: Základy pro zpracování dat s využitím podobností</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Lecture Notes in Artificial Intelligence

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Svazek periodika

6954

Číslo periodika v rámci svazku

—

Stát vydavatele periodika

DE - Spolková republika Německo

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

258-267

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—