Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 253)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Extensible Modeling Framework for Similarity Analytics
Název práce v češtině: Rozšiřitelný rámec pro podobnostní modelování v nástrojích similarity analytics
Název v anglickém jazyce: Extensible Modeling Framework for Similarity Analytics
Klíčová slova anglicky: modeling; similarity search; indexing; similarity analytics; database systems; machine learning;
Akademický rok vypsání: 2013/2014
Typ práce: disertační práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 26.09.2014
Datum zadání: 26.09.2014
Datum potvrzení stud. oddělením: 05.01.2015
Zásady pro vypracování
The similarity search techniques became the crucial part of various tasks employing content-based retrieval, such as multimedia retrieval, data mining, machine learning, to name a few. The research efforts in similarity search area mostly target the problems of efficiency and/or effectiveness of the retrieval process, assuming the actually utilized domain-specific similarity models are out of the scope of the retrieval process itself. However, in recent years it turns out the quality of similarity modeling predetermines the overall success of any content-based system. Surprisingly, the research community did not give much attention to techniques providing support to general modeling of similarity. In this topic the problem of the support to similarity modeling is studied, including similarity visualization, feature aggregation, data space segmentation, etc. The ultimate goal is to help domain experts with modeling and tuning similarity models by use of real-world datasets. The ambition of the topic is to establish a whole branch of content-based retrieval research -- the similarity analytics -- a new part of data analytics research.
Seznam odborné literatury
P. Zezula, G. Amato, V. Dohnal, and M. Batko, Similarity Search: The Metric Space
Approach. Advances in Database Systems, Springer-Verlag, volume 32. Springer. 2006

Challenges and Opportunities with Big Data. A community white paper developed by
leading researchers across the United States. http://cra.org/ccc/docs/init/bigdatawhitepaper.pdf

M.L. Yiu, I. Assent, C.S. Jensen, and P. Kalnis. Outsourced Similarity Search on Metric
Data Assets. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 24 (2), pp. 338–352, 2012.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK