| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/15:00087421 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Similarity Searching for the Big Data Challenges and Research Objectives |
|---|
| Druh | J - Článek v odborném periodiku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2015 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 1 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 1 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 1 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Pavel Zezula (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3165647) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | Analysis of contemporary Big Data collections require an effective and efficient content-based access to data which is usually unstructured. This first implies a necessity to uncover descriptive knowledge of complex and heterogeneous objects to make themfindable. Second, multimodal search structures are needed to efficiently execute complex similarity queries possibly in outsourced environments while preserving privacy. After explaining the impacts of Big Data on similarity searching and summarizing the state of the art in the search technology, four specific research objectives to tackle the challenges are outlined and discussed. It is believed that effective and efficient processing of raw data for object findability and developing hybrid similaritysearch structures for multi-modal and privacy-preserving searching are necessary to achieve a scalable similarity search technology able to operate on Big Data. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | Big data; Scalability; Information retrieval; Similarity search; Findability; Data outsourcing; Data privacy; Information extraction |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|
| DOI výsledku | 10.1007/s11036-014-0547-2 |
|---|