Přejít k obsahu | Přejít k hlavnímu menu | Přejít k vyhledávání

Informace o projektu
Naučené indexy pro podobností hledání

Informace

Projekt nespadá pod Ústav výpočetní techniky, ale pod Fakultu informatiky. Oficiální stránka projektu je na webu muni.cz.
Kód projektu
GF23-07040K
Období řešení
7/2023 - 6/2026
Investor / Programový rámec / typ projektu
Grantová agentura ČR
  • LA granty
  • Lead agentura
Fakulta / Pracoviště MU
Fakulta informatiky
Spolupracující organizace
Christian-Albrechts-Universtät zu Kiel
  • Odpovědná osoba prof. Dr. Peer Kröger

When faced with the task of storing and retrieving complex, unstructured or high-dimensional data (e.g., multimedia data), metric spaces are often employed as an underlying mathematical concept for their organization. Consequently, the only measure that can be used to arrange the data is a pairwise similarity between data objects. Similarity searching refers to a range of methods used to manage data enabling efficient search in such spaces. The main paradigm of similarity searching has remained mostly unchanged for decades -- data objects are organized into a hierarchical structure according to their mutual distances, using representative pivots to reduce the number of distance computations needed to efficiently search the data.

We plan to investigate an alternative to this paradigm, using machine learning models to replace pivots, thus, posing similarity search as a classification problem. We will use both supervised and unsupervised approaches to implement our solutions. We will also address the questions of scalability and dynamicity, and verify the applications for metric data.

Cíle udržitelného rozvoje

Masarykova univerzita se hlásí k cílům udržitelného rozvoje OSN, jejichž záměrem je do roku 2030 zlepšit podmínky a kvalitu života na naší planetě.

Cíl udržitelného rozvoje č. 4 – Kvalitní vzdělání Cíl udržitelného rozvoje č. 9 – Průmysl, inovace a infrastruktura Cíl udržitelného rozvoje č. 16 – Mír, spravedlnost a silné instituce

Publikace

Počet publikací: 17

2024

Předchozí 1 2 Další

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.

Další info