| Texto completo | |
| Autor(es): Mostrar menos - |
Rodrigues, Lucas Santiago
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Cazzolato, Mirela Teixeira
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Machado Traina, Agma Juci
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Traina Jr, Caetano
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Satoh, S
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Zimek, A
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Bartolini, I
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Jonsson, BP
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Vadicamo, L
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Carrara, F
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Aumuller, M
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Pagh, R
Número total de Autores: 12
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | SIMILARITY SEARCH AND APPLICATIONS, SISAP 2020; v. 12440, p. 9-pg., 2020-01-01. |
| Resumo | |
Incompleteness harms the quality of content-based retrieval and analysis in similarity queries. Missing data are usually evaluated using exclusion and imputation methods to infer possible values to complete gaps. However, such approaches can introduce bias into data and lose useful information. Similarity queries cannot perform over incomplete complex tuples, since distance functions are undefined over missing values. We propose the SOLID approach to allow similarity queries in complex databases without the need neither of data imputation nor deletion. First, SOLID finds highly-correlated metric spaces. Then, SOLID uses a weighted distance function to search by similarity over tuples of complex objects using compatibility factors among metric spaces. Experimental results show that SOLID outperforms imputation methods with different missing rates. SOLID was up to 7.3% better than the competitors in quality when querying over incomplete tuples, reducing 16.42% the error of similarity searches over incomplete data, and being up to 30.8 times faster than the closest competitor. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 20/07200-9 - Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico |
| Beneficiário: | Agma Juci Machado Traina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 18/24414-2 - Ambiente para integração de técnicas para a extração de características e bases de dados complexos para o projeto MIVisBD |
| Beneficiário: | Mirela Teixeira Cazzolato |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Processo FAPESP: | 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD) |
| Beneficiário: | Agma Juci Machado Traina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 20/10902-5 - Tratamento de consulta por similaridade em dados incompletos em um SGBD Relacional |
| Beneficiário: | Lucas Santiago Rodrigues |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |