Data sensitive approximate query approaches in metric spaces
Metrik uzaylarda veri duyarlı yaklaşık sorgulama yöntemleri
- Tez No: 287397
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Benzerlik taraması veri kümelerinden ilgili bilginin elde edilmesi işlemidir. İlgi dahilindeki veri kümeleri özellikle resim, görüntü, ses kaydı, protein ve DNAdizisi gibi karmaşık ve düzensiz veriler içerirler. İlgilenilen bilgi genellikle iki yaygın sorgu türünden bir tanesi kullanılarak tanımlanır: Menzil sorgusu, verilen sorgu nesnesinin belirli bir uzaklığı içerisinde kalan bütün nesnelerin elde edilmesini kapsar. Öte yandan en yakın k-komşu sorgusu, sorgu nesnesine en yakın k veritabanı nesnesinin elde edilmesi ile ilgilenir. Belirtilen sorgu türlerini uygulayabilmek amacıyla metrik uzay kavramına dayanan çeşitli indeks yapıları önerilmiştir.Önerilen bu indeks yapılarının sorgu performansları özellikle yüksek boyutlu veri kümeleri için çok tatmin edici olmamıştır. Çözüm olarak, kullanıcılara kalite/zaman ödünleşim imkanı sunan çeşili yaklaşık benzerlik taraması yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, kullanıcıların sorgu doğruluğundan ödün vererek sorgu sonuçlarına görece daha hızlı erişmek istemeleri ilkesine dayanmaktadır. Önerilen yaklaşık tarama tasarıları genelde altta kullanılan veri yapılarına çok bağımlıdırlar. Bu durum, bu tasarıların dayandığı temel fikirlerin kalite açısından kıyaslanabilmesini zorlaştırmaktadır.Bu tezde, benzerlik sorgularının cevap süresini kısaltabilmek için farklı yaklaşık benzerlik yöntemleri araştırlımıştır. Bu yöntemler, elimizdeki veri kümesinden elde edilen çeşitli istatistiksel bilgileri kullanarak her sorgu nesnesine özgü dinamik (sorgulama esnasında gerçekleşen) yönlendirmeye olanaksağlamaktadırlar. Deneyler basit bir pivot-tabanlı indeks yapısı üzerinde çalıştırılarak alttaki yapının yaklaşık benzerlik tasarılarına etkisi azaltılmıştır. Sonuçlar, veri kümesine ve sorgu nesnesine duyarlı yönlendirmenin performans/doğruluk hususunda iyileştirme sağlayabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Similarity searching is the task of retrieval of relevant information from datasets. We are particularly interested in datasets that contain complex and unstructured data such as images, videos, audio recordings, protein and DNA sequences. The relevant information is typically defined using one of two common query types: a range query involves retrieval of all the objects within a specified distance to the query object; whereas a k-nearest neighbor query deals with obtaining k closest database objects to the query object. A variety of index structures based on the notion of metric spaces have been offered to process these two query types.The query performances of the proposed index structures have not been satisfactory particularly for high dimensional datasets. As a solution, various approximate similarity search methods offering the users a quality/time trade-off have been proposed. The rationale is that the users might be willing to tolerate query precision to retrieve query results relatively faster. The proposed approximate searching schemes usually have strong connections to the underlying data structures, making the comparison of the quality of the essence of their ideas difficult.In this thesis we investigate various approximation approaches to decrease the response time of similarity queries. These approaches use a variety of statistics about the dataset in order to obtain dynamic (at the time of querying) and specific guidance on the approximation for each query object individually. The experiments are performed on top of a simple underlying pivot-based index structure to minimize the effects of the index to our approximation schemes. The results show that it is possible to improve the performance/precision of the approximation based on data and query object sensitive guidance.
Benzer Tezler
- Politika duyarlı text-to-SQL ajanının postgresql satır düzeyi güvenlik (RLS) ile uygulamalı değerlendirilmesi
Applied evaluation of the policy-sensitive text-to-SQL agent with postgresql row level security (RLS)
ALI ATIA ALI KOUNDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Büyük hacimli görüntü veri tabanlarında hızlı görüntü arama
Fast image search on high dimensional image database
OSMAN DURMAZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- A reinforcement learning-based approach for dynamic privacy protection in genomic data sharing beacons
Genomik veri paylaşım protokolü için dinamik gizlilik korumasına yönelik pekiştirmeli öğrenme tabanlı bir yaklaşım
MASOUD POORGHAFFAR AGHDAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. ABDULLAH ERCÜMENT ÇİÇEK
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Privacy risks of spatio-temporal data transformations
Konum zaman verilerinin dönüşümünde gizlilik riskleri
EMRE KAPLAN
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL SAYGIN