This HTML5 document contains 36 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
n15	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/zivotniCyklusProjektu/
n16	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/druhSouteze/
n9	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/typPojektu/
n21	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/hodnoceniProjektu/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
n2	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n13	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/prideleniPodpory/
n5	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/subjekt/
n14	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n18	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/kategorie/
n7	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/GAP202%2F11%2F0968/
n17	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/duvernostUdaju/
skos	http://www.w3.org/2004/02/skos/core#
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n22	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/obor/
n20	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/fazeProjektu/
n10	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/soutez/
n19	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/statusZobrazovaneFaze/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n3	http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/
n12	http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/
n4	http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/aktivita/

Statements

Subject Item

n2:GAP202%2F11%2F0968

rdf:type

n14:Projekt

rdfs:seeAlso

http://www.isvav.cz/projectDetail.do?rowId=GAP202/11/0968

dcterms: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. 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.

dcterms:title

Large-scale Nonmetric Similarity Search in Complex Domains Podobnostní nemetrické vyhledávání v rozsáhlých komplexních databázích

skos:notation

GAP202/11/0968

n3:aktivita

n4:GA

n3:celkovaStatniPodpora

n7:celkovaStatniPodpora

n3:celkoveNaklady

n7:celkoveNaklady

n3:datumDodatniDoRIV

2015-05-22+02:00

n3:druhSouteze

n16:VS

n3:duvernostUdaju

n17:S

n3:fazeProjektu

n20:100900763

n3:hlavniObor

n22:IN

n3:hodnoceniProjektu

n21:V

n3:kategorie

n18:ZV

n3:klicovaSlova

metric nonmetric similarity search database indexing

n3:partnetrHlavni

n5:orjk%3A11320

n3:pocetKoordinujicichPrijemcu

0

n3:pocetPrijemcu

1

n3:pocetSpoluPrijemcu

0

n3:pocetVysledkuRIV

47

n3:pocetZverejnenychVysledkuVRIV

47

n3:posledniUvolneniVMinulemRoce

2014-04-18+02:00

n3:prideleniPodpory

n13:P202-11-0968

n3:sberDatUcastniciPoslednihoRoku

n12:2014

n3:sberDatUdajeProjZameru

n12:2015

n3:soutez

n10:SGA02011GA-ST

n3:statusZobrazovaneFaze

n19:DUU

n3:typPojektu

n9:P

n3:ukonceniReseni

2014-12-31+01:00

n3:zahajeniReseni

2011-01-01+01:00

n3:zhodnoceni+vysledku+projektu+dodavatelem

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. 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.

n3:zivotniCyklusProjektu

n15:ZBBKU