| Description
| - The similarity search is popular in various areas of computing, including multimedia databases, data mining, bioinformatics, etc. For a long time, the database approaches to similarity search assumed the similarity as a metric distance. Due to its properties, metric similarity allows to index a database such that it can be queried efficiently (quickly). However, together with the increasing complexity of data across various domains, there appeared many similarities in recent years that were not metrics (i.e., nonmetrics). The database research, however, is still not aware of the huge potential market for nonmetric similarity search, recognizing just the metric space model. This project aims to propose formal models followed by a design of access methods for efficient nonmetric similarity search, that is, search in databases where the similarity is not restricted by the metric postulates. Such a goal would bring an efficient database solution to the domain experts that need to pursue large-scale content-based retrieval tasks in complex databases, like multimedia retrieval, similarity-based data mining, complex pattern matching, classification and prediction in bioinformatics, etc. (en)
- Podobnostní vyhledávání našlo své uplatnění v mnoha oblastech informatiky, jako jsou např. multimediální databáze, dolování z dat, bioinformatika, atd. Po dlouhou dobu předpokládal databázový výzkum zjednodušený - metrický - model podobnosti. Díky axiomům metriky lze databázi indexovat tak, aby podobnostní dotazy mohly být vykonány efektivně (rychle). V posledních letech se nicméně stále více objevují domény (často mimo informatiku), kde míra podobnosti není svázána metrickými axiomy, tj. je nemetrikou. Databázový výzkum zatím tento trend nereflektuje a jeho výsledky stále zůstávají založeny na předpokladu metrického modelu podobnosti. Tento projekt si klade za cíl navrhnout formální modely a následně metody pro efektivní nemetrické podobnostní vyhledávání, tj. chce metody podobnostního vyhledávání zobecnit odstraněním požadavku na metrickou podobnost. Dosažení tohoto cíle by přineslo užitek doménovým expertům, kteří potřebují (nebo v budoucnu budou potřebovat) provádět podobnostní vyhledávání v rozsáhlých a složitých databázích, např. multimediálních databázích, jako součást podobnostního dolování z dat, složitého vyhledávání vzorů, klasifikaci a predikci v bioinformatice, atd.
|
| http://linked.open...jektu+dodavatelem
| - Výsledkem projektu bylo několik metod v oblasti efektivního nemetrického vyhledávání. Cíle byly splněny, publikační výstupy jsou kvalitní. Mezi publikacemi je několik ve velmi kvalitních časopisech. Některé publikace v kategorii Jsc, zejména Lecture Notes in Computer Science, by měly patřit spíše do kategorie D. (cs)
- The result of this project were several methods in the domain of efficient non-metric similarity search. The goals were fulfilled, resulting in quality publications. Some of the publications are in very high qualilty scientific journals. (en)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)