Resource Description and Selection for Similarity Search in Metric Spaces: Problems and Problem-Solving Approaches




Professorship/Faculty: Media Informatics  
Author(s): Blank, Daniel
Publisher Information: Bamberg : University of Bamberg Press
Year of publication: 2015
Pages: VII, 196 ; Illustrationen, Diagramme
ISBN: 978-3-86309-310-5
978-3-86309-311-2
Series ; Volume: Schriften aus der Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik der Otto-Friedrich-Universität Bamberg  ; 19
Supervisor(s): Henrich, Andreas  ; Schmid, Ute  
Source/Other editions: Parallel erschienen als Druckausg. in der University of Bamberg Press, 2015 (20,00 EUR)
Language(s): English
Remark: 
Zugl.: Bamberg, Univ., Diss.
Link to order the print version: http://www.uni-bamberg.de/ubp/
Licence: Creative Commons - CC BY-NC-ND - Attribution - NonCommercial - NoDerivatives 3.0 International 
URN: urn:nbn:de:bvb:473-opus4-260465
Abstract: 
In times of an ever increasing amount of data and a growing diversity of data types in different application contexts, there is a strong need for large-scale and flexible indexing and search techniques. Metric access methods (MAMs) provide this flexibility, because they only assume that the dissimilarity between two data objects is modeled by a distance metric. Furthermore, scalable solutions can be built with the help of distributed MAMs.
Both IF4MI and RS4MI, which are presented in this thesis, represent metric access methods. IF4MI belongs to the group of centralized MAMs. It is based on an inverted file and thus offers a hybrid access method providing text retrieval capabilities in addition to content-based search in arbitrary metric spaces. In opposition to IF4MI, RS4MI is a distributed MAM based on resource description and selection techniques. Here, data objects are physically distributed. However, RS4MI is by no means restricted to a certain type of distributed information retrieval system. Various application fields for the resource description and selection techniques are possible, for example in the context of visual analytics. Due to the metric space assumption, possible application fields go far beyond content-based image retrieval applications which provide the example scenario here.

Ständig zunehmende Datenmengen und eine immer größer werdende Vielfalt an Datentypen in verschiedenen Anwendungskontexten erfordern sowohl skalierbare als auch flexible Indexierungs- und Suchtechniken. Metrische Zugriffsstrukturen (MAMs: metric access methods) können diese Flexibilität bieten, weil sie lediglich unterstellen, dass die Distanz zwischen zwei Datenobjekten durch eine Distanzmetrik modelliert wird. Darüber hinaus lassen sich skalierbare Lösungen mit Hilfe verteilter MAMs entwickeln.
Sowohl IF4MI als auch RS4MI, die beide in dieser Arbeit vorgestellt werden, stellen metrische Zugriffsstrukturen dar. IF4MI gehört zur Gruppe der zentralisierten MAMs. Diese Zugriffsstruktur basiert auf einer invertierten Liste und repräsentiert daher eine hybride Indexstruktur, die neben einer inhaltsbasierten Ähnlichkeitssuche in beliebigen metrischen Räumen direkt auch Möglichkeiten der Textsuche unterstützt. Im Gegensatz zu IF4MI handelt es sich bei RS4MI um eine verteilte MAM, die auf Techniken der Ressourcenbeschreibung und -auswahl beruht. Dabei sind die Datenobjekte physisch verteilt. RS4MI ist jedoch keineswegs auf die Anwendung in einem bestimmten verteilten Information-Retrieval-System beschränkt. Verschiedene Anwendungsfelder sind für die Techniken zur Ressourcenbeschreibung und -auswahl denkbar, zum Beispiel im Bereich der Visuellen Analyse. Dabei gehen Anwendungsmöglichkeiten weit über den für die Arbeit unterstellten Anwendungskontext der inhaltsbasierten Bildsuche hinaus.
SWD Keywords: Metrischer Raum ; Ähnlichkeitssuche ; Information-Retrieval-System ; Online-Publikation
Keywords: resource description and selection, metric access methods, content-based image retrieval
DDC Classification: 004 Computer science  
RVK Classification: AN 95000   ST 515   
Document Type: Doctoralthesis
URI: https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/21374
Year of publication: 10. June 2015

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