Indexing Metric Spaces for Exact Similarity Search

With the continued digitalization of societal processes, we are seeing an explosion in available data. This is referred to as big data. In a research setting, three aspects of the data are often viewed as the main sources of challenges when attempting to enable value creation from big data: volume, velocity and variety. Many studies address volume or velocity, while much fewer studies concern the variety. Metric space is ideal for addressing variety because it can accommodate any type of data as long as its associated distance notion satisfies the triangle inequality. To accelerate search in metric space, a collection of indexing techniques for metric data have been proposed. However, existing surveys each offers only a narrow coverage, and no comprehensive empirical study of those techniques exists. We offer a survey of all the existing metric indexes that can support exact similarity search, by i) summarizing all the existing partitioning, pruning and validation techniques used for metric indexes, ii) providing the time and storage complexity analysis on the index construction, and iii) report on a comprehensive empirical comparison of their similarity query processing performance. Here, empirical comparisons are used to evaluate the index performance during search as it is hard to see the complexity analysis differences on the similarity query processing and the query performance depends on the pruning and validation abilities related to the data distribution. This article aims at revealing different strengths and weaknesses of different indexing techniques in order to offer guidance on selecting an appropriate indexing technique for a given setting, and directing the future research for metric indexes

A gpu-based implementation for range queries on spaghettis data structure

Similarity search in a large collection of stored objects in a metric database has become a most interesting problem. The Spaghettis is an efficient metric data structure to index metric spaces. However, for real applications processing large volumes of generated data, query response times can be high enough. In these cases, it is necessary to apply mechanisms in order to significantly reduce the average query time. In this sense, the parallelization of metric structures is an interesting field of research. The recent appearance of GPUs for general purpose computing platforms offers powerful parallel processing capabilities. In this paper we propose a GPU-based implementation for Spaghettis metric structure. Firstly, we have adapted Spaghettis structure to GPU-based platform. Afterwards, we have compared both sequential and GPU-based implementation to analyse the performance, showing significant improvements in terms of time reduction, obtaining values of speed-up close to 10. Keywords: Databases ? similarity search ? metric spaces ? algorithms ? data structures ? parallel processing ? GPU ? CUD

Paralelización de estructuras métricas para búsquedas por similaridad en servidores web

La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de datos, recuperaci on de informaci on, etc. La posibilidad de fusionar dos l neas de investigaci on independiente, como es, el desarrollo de estructuras de datos para b usquedas por similitud y la necesidad de procesar grandes vol umenes de datos usando computaci on paralela, permitir a la utilizaci on de estas nuevas estructuras en aplicaciones reales. El presente art culo describe la l nea de investigaci on conjunta de un grupo de investigadores de la Universidad de Magallanes y de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral a trav es del programa de investigaci on \Paralelizaci on de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperaci on de Informaci on", el cual permitir a el dise~no, implementaci on y evaluaci on de estructuras m etricas paralelas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de estructuras métricas para búsquedas por similaridad en servidores web

La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de datos, recuperaci on de informaci on, etc. La posibilidad de fusionar dos l neas de investigaci on independiente, como es, el desarrollo de estructuras de datos para b usquedas por similitud y la necesidad de procesar grandes vol umenes de datos usando computaci on paralela, permitir a la utilizaci on de estas nuevas estructuras en aplicaciones reales. El presente art culo describe la l nea de investigaci on conjunta de un grupo de investigadores de la Universidad de Magallanes y de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral a trav es del programa de investigaci on \Paralelizaci on de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperaci on de Informaci on", el cual permitir a el dise~no, implementaci on y evaluaci on de estructuras m etricas paralelas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

CACIC 2015 : XXI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación. Libro de actas

Actas del XXI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2015), realizado en Sede UNNOBA Junín, del 5 al 9 de octubre de 2015.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI