1 / 49

Marcus Fontoura Vanja Josifovski Ravi Kumar Christopher Olston Sergei Vassilvitskii

Marcus Fontoura Vanja Josifovski Ravi Kumar Christopher Olston Sergei Vassilvitskii Relaxation in Text Search using Taxonomies. Gruppo 16 Luca Bueti (relatore) Jacopo De Benedetto. Information Retrieval.

malo
Télécharger la présentation

Marcus Fontoura Vanja Josifovski Ravi Kumar Christopher Olston Sergei Vassilvitskii

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Marcus FontouraVanjaJosifovskiRaviKumar Christopher OlstonSergeiVassilvitskii Relaxation in Text SearchusingTaxonomies Gruppo 16 Luca Bueti(relatore) Jacopo De Benedetto

  2. Information Retrieval • Nuove problematiche (localsearch, multifacetedproductsearch) richiedono nuovi modelli di queryprocessing Scenario tipico: ranking dei risultati Modelli esistenti consentono alcune estensioni Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  3. Rilassamenti multidimensionali • Rilassamento di una posizione attraverso una sfera di raggio crescente • Rilassamento nel riconoscimento di una frase usando misure linguistiche di similarità (es.: STEMMING) a aaron abaissiez abandon abandoned abase abash abate abated abatement abatements abates abbess abbey abbeys a aaron abaissiez abandon abandon abas abash abat abat abat abat abat abbess abbei abbei Possibili formulazioni: Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  4. Rilassamenti multidimensionali Rilassamento attraverso gerarchie multiple Principali ragioni: • Descrivono meglio la maggior parte dei rilassamenti • Possono essere viste come generalizzazione della maggior parte dei rilassanti • Permettono di formulare il problema in modo combinatorio Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  5. Tassonomia “Secondo la matematica, una tassonomia è una struttura ad albero di istanze (o categorie) appartenenti ad un dato gruppo di concetti. A capo della struttura c'è un'istanza singola, il nodo radice, le cui proprietà si applicano a tutte le altre istanze della gerarchia (sotto-categorie). I nodi sottostanti a questa radice costituiscono categorie più specifiche le cui proprietà caratterizzano il sotto-gruppo del totale degli oggetti classificati nell'intera tassonomia” Wikipedia Classificazione gerarchica Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  6. Tassonomia Attività Commerciale BO 4 6 6 Bologna Imola … Ristorante … 4 5 3 2 Saragozza San Donato … Italiano Cinese … 2 2 1 1 Via Saragozza Via Turati … Trattoria … Pizzeria Nel nostro caso definiamo una tassonomia come un albero i cui rami hanno un peso non negativo: Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  7. Background • Invertedindex (& postinglists) • Free-textqueries (DAAT, zig-zag join) • Scoring Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  8. Background • Invertedindex (& postinglists) Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  9. Background • Free-textqueries (DAAT, zig-zag join) “Turtle and Flood classify evaluation strategies into two main classes: • Term-at-a-time (TAAT ) strategies process query terms one by one and accumulate partial document scores as the contribution of each query term is computed. • Document-at-a-time (DAAT ) strategies evaluate the contributions of every query term with respect to a single document before moving to the next document.“ A. Z. Broder, D. Carmel, M. Herscovici, A. Soffer, and J. Y. Zien. Efficient query evaluation using a two-level retrieval process. In Proc. 12th ACM CIKM, 2003. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  10. Background • Free-textqueries (DAAT, zig-zag join) In DAAT, idocumentichesoddisfano la query sonospessoottenutiattraverso un zig-zag joinsulle posting lists dei termini della query. A tal fine vienecreato un cursoreCt per ogniterminetdella query usato per accederealla t-esima posting list. Ct.docid e Ct.payloadaccedonorispettivamente al docid e al payload del posting su cui Ct è posizionato. Durante unozig-zag join icursorivengonospostati in manieracoordinata per trovaredocumentichesoddisfano la query. Operazionisulcursore Ct: • Ct.getNext()avanzailcursore C al posting successivonella posting list; • Ct.fwdBeyond(d)avanzailcursore C al primo posting nella posting list il cui docid è maggiore o uguale a quello del documentod (le posting lists devonoessere ordinate per docid). Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  11. Background static(d) indica lo score query-indipendent relativo alla ”importanza” del documento d (es.: PageRank) tax(d,topic(Q)) indica lo score rispetto alla tassonomia (es.: un insieme dei costi di rilassamento per il documento d rispetto ad una lista di nodi di tassonomia topic(Q)) new text(d,keyw(Q)) indica la rilevanza text-based del documento d rispetto alle keywords della queryQ nota: per tutti i componenti dello score, minore è il valore, migliore è il risultato; α, β e γ sono pesi assegnati ai diversi componenti dello score assegnati da un esperto del dominio • Scoring Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  12. Un po' di formule... • Tassonomia T, documento d, queryQ • T1, … , Tm tassonomie • topic(d) ϵ T1indica che ogni documento d è associato esattamente ad un nodo della tassonomia • topicj(d) ϵ Tj indica che il nodo della j-esima tassonomia è associato al documento d • keyw(Q) indica le parole chiave contenute nella query Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  13. ...quasi finito • Lo score relativo alla tassonomia è definito come la somma degli score in ogni tassonomia presente BO dove lca sta per least(lowest)-common ancestor Bologna Imola • Lo score di ogni tassonomia è la somma dei pesi lungo il cammino tra due nodi Saragozza San Donato … Via Saragozza wdistj(nodeA, nodeB) è la somma dei costi di rilassamento lungo il cammino tra i nodi A e B della tassonomia Tj Via Turati … Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  14. Problematiche • Creazione della tassonomia e selezione dei pesi appropriati • Mappaggio nella tassonomia dei termini della query, dei documenti e delle informazioni dell’utente • Efficiente indicizzazione e processamentodella query Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  15. Approccio http://www.esempio1.it http://www.esempio2.it http://www.esempio3.it http://www.esempio4.it http://www.esempio5.it APPROCCIO CLASSICO Processamento della query attraverso text-matching e utilizzo dei meta-dati (tassonomia) nella fase di post-processing Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  16. Approccio APPROCCIO UTILIZZATO Estensione dell'indice di testo per includere anche i nodi della tassonomia e processamento simultaneo delle porzioni di testo e tassonomia della query attraverso l'indice OTTIMIZZAZIONE DELLA RICERCA http://www.esempio2.it http://www.esempio3.it http://www.esempio4.it Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  17. Approccio Utilizzato Viene creata una postinglist per ogni nodo della tassonomia In fase di processamento della query vengono selezionati i nodi iniziali e si incomincia a scorrere le loro postinglists alla ricerca dei risultati Viene adattato dinamicamente il livello di rilassamento per cercare risultati con score migliore Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  18. Indexstructure • Una postinglist addizionale per ogni nodo della tassonomia • Ognuna di queste postinglist contiene una entry per ogni documento appartenente al corrispondente sotto-albero del nodo della tassonomia • I payloads di queste postinglist identificano l'esatta posizione del documento nella tassonomia corrispondente Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  19. Indexstructure d1(Saragozza, Cinese) d2(Via Saragozza, Pizzeria) d3(Saragozza, Trattoria) d4(San Donato, Italiano) BO Bologna Imola … Saragozza San Donato … d2(Via Saragozza) Via Saragozza Via Turati … d1(Saragozza) d3(Saragozza) Saragozza OVERHEAD Inferiore all'1% !!! Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  20. Indexstructure Attività Commerciale d1(Saragozza, Cinese) d2(Via Saragozza, Pizzeria) Ristorante … BO d3(Saragozza, Trattoria) Bologna Imola … Italiano Cinese … d4(Pilastro, Italiano) Saragozza San Donato … Pizzeria Trattoria … Via Saragozza Via Turati … d1(Cinese) d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) Attività Commerciale d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) d4(San Donato) d1(Cinese) d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) BO Ristorante d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) d4(San Donato) d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) Bologna Italiano d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) d1(Cinese) Saragozza Cinese d4(San Donato) d2(Pizzeria) San Donato Pizzeria d2(Via Saragozza) d3(Trattoria) Via Saragozza Trattoria

  21. Query processing OBIETTIVO trovare i k documenti di minor costo secondo la scoringfunction definita IPOTESI SEMPLIFICATIVA: il costo del risultato corrisponde solo al costo di rilassamento. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  22. Decomposizione del problema SOTTO-PROBLEMI: • determinare il budget minimo di rilassamento per ottenere almeno k risultati → Top-krelaxationsearch • Ottenere i k risultati con il minimo sforzo computazionale → Budgetedrelaxationsearch Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  23. Decomposizione del problema SOTTO-PROBLEMI: • determinare il budget minimo di rilassamento per ottenere almeno k risultati → Top-krelaxationsearch • Ottenere i k risultati con il minimo sforzo computazionale → Budgetedrelaxationsearch Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  24. Top-krelaxationsearch Spazio dei possibili rilassamenti Attivitàcommerciale Ristorante Italiano Pizzeria Via Saragozza QuartiereSaragozza Bologna BO Q=“Via Saragozza AND Pizzeria” T2 S(b) indica il simplesso generato dal vincolo sul costo di rilassamento Cost ≤ b docs(S(b)) indica tutti i documenti contenuti all’interno del simplesso S(b), ovvero tutti i documenti ottenibili con costo di rilassamento non superiore a b 6 Cost ≤ 10 S(10) S(4) 3 Cost ≤ 4 1 2 4 4 T1

  25. Top-krelaxationsearch NOTA: Per livello si intende il costo totale di rilassamento, ovvero la somma dei costi dei rilassamenti in tutte le tassonomie. OBIETTIVO trovare il budget minimo di rilassamento b* per cui |docs(S(b*))| ≥ k ALGORITMO BASE: ConservativeSearch • l = initialLevel(); • levelDone = false; • while (|R|<k) v !levelDone) • levelDone = processNextDoc(Q,R,bl); • if((|R|>=k) v levelDone) • l = getNextLevel(l); Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  26. Strategie di ricerca OBIETTIVO trovare i k documenti di minor costo • Bottom-upsearch • Si parte dalla query più specifica possibile, ad esempio • Q=(Via Saragozza, Pizza); • se troviamo almeno k documenti, fine. Altrimenti: • rilassiamo incrementando il livello. • Top-downsearch • Si parte dal livello più generale possibile (l=L); • se troviamo non più di k documenti, fine. Altrimenti: • specializziamo per ottenere k documenti con score migliore (nota: non vengono persi i risultati ottenuti finora). • Binarysearch • Si parte dal livello intermedio (l=L/2); • a seconda del numero di documenti trovati, ci sposteremo più in alto o più in basso nei livelli. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  27. Strategie di ricerca OBIETTIVO trovare i k documenti di minor costo • Bottom-upsearch • Si parte dalla query più specifica possibile, ad esempio • Q=(Via Saragozza, Pizza); • se troviamo almeno k documenti, fine. Altrimenti: • rilassiamo incrementando il livello. • Top-downsearch • Si parte dal livello più generale possibile (l=L); • se troviamo non più di k documenti, fine. Altrimenti: • specializziamo per ottenere k documenti con score migliore (nota: non vengono persi i risultati ottenuti finora). • Binarysearch • Si parte dal livello intermedio (l=L/2); • a seconda del numero di documenti trovati, ci sposteremo più in alto o più in basso nei livelli. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  28. Strategie di ricerca Q=(Via Saragozza, Pizza) k=2 d1(Saragozza, Cinese) d2(Via Saragozza, Pizzeria) |R|=1 levelDone=true  getNextLevel(1) d3(Saragozza, Trattoria) d2(Via Saragozza) d4(San Donato, Italiano) Via Saragozza level = 0 BO d2(Pizzeria) 4 6 T1 Pizzeria Bologna Imola … |R|=1 levelDone=true  getNextLevel(3) 4 5 # cursormovements: 8 Saragozza San Donato … d2(Via Saragozza) 2 2 Via Saragozza Via Saragozza Via Turati … level = 1 d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) Italiano Attività Commerciale • |R|=2 • return {d2, d3} 6 T2 Ristorante … d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) 2 3 Saragozza Italiano Cinese … level = 3 1 1 d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) Pizzeria Trattoria … Italiano Bottom-upsearch

  29. Strategie di ricerca OBIETTIVO trovare i k documenti di minor costo • Bottom-upsearch • Si parte dalla query più specifica possibile, ad esempio • Q=(Via Saragozza, Pizza); • se troviamo almeno k documenti, fine. Altrimenti: • rilassiamo incrementando il livello. • Top-downsearch • Si parte dal livello più generale possibile (l=L); • se troviamo non più di k documenti, fine. Altrimenti: • specializziamo per ottenere k documenti con score migliore (nota: non vengono persi i risultati ottenuti finora). • Binarysearch • Si parte dal livello intermedio (l=L/2); • a seconda del numero di documenti trovati, ci sposteremo più in alto o più in basso nei livelli. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  30. Strategie di ricerca getNextLevel(10)…???????? Nessun documento non appartenente al sottoalbero “Bologna” o “Ristorante” potrà entrare nel ResultSet, perché avrà un costo > 6  il costo di un documento associato ai nodi Bologna in T1 e Ristorante in T2 è pari a 10 Q=(Via Saragozza, Pizza) k=2 d1(Saragozza, Cinese) d2(Via Saragozza, Pizzeria) |R|=2 R={d2,d1} Max(cost(d2,d1))=6  getNextLevel(10) d3(Saragozza, Trattoria) d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) d4(Pilastro) d4(San Donato, Italiano) BO level = 20 BO d1(Cinese) d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) 4 6 T1 Attività Commerciale Bologna Imola … |R|=2 R={d2,d3} Max(cost(d2,d3))=3  getNextLevel(3) 4 5 # cursormovements: 7 Saragozza San Donato … d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) d4(Pilastro) 2 2 Bologna Già processati tutti i documenti con docid<3 Via Saragozza level = 10 Via Turati … d1(Cinese) d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) Ristorante Attività Commerciale 6 T2 Ristorante … d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) • |R|=2 • levelDone=true • return {d2, d3} d3(Saragozza) 2 3 Saragozza Italiano Cinese … Nessun documento con docid>3 level = 3 1 1 d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) Pizzeria Trattoria … Italiano Top-downsearch

  31. Strategie di ricerca OBIETTIVO trovare i k documenti di minor costo • Bottom-upsearch • Si parte dalla query più specifica possibile, ad esempio • Q=(Via Saragozza, Pizza); • se troviamo almeno k documenti, fine. Altrimenti: • rilassiamo incrementando il livello. • Top-downsearch • Si parte dal livello più generale possibile (l=L); • se troviamo non più di k documenti, fine. Altrimenti: • specializziamo per ottenere k documenti con score migliore (nota: non vengono persi i risultati ottenuti finora). • Binarysearch • Si parte dal livello intermedio (l=L/2); • a seconda del numero di documenti trovati, ci sposteremo più in alto o più in basso nei livelli. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  32. Strategie di ricerca Q=(Via Saragozza, Pizza) k=2 d1(Saragozza, Cinese) d2(Via Saragozza, Pizzeria) d3(Saragozza, Trattoria) d4(San Donato, Italiano) |R|=2 R={d2,d3} Max(cost(d2,d3))=3  getNextLevel(3) BO k=2 ma non possiamo specializzare ulteriormente senza rischiare di perdere risultati  continuiamo con la stessa postinglist Ora sappiamo che nessun nuovo documento potrà avere costo > 3 per entrare nel ResultSet 4 6 T1 Bologna Imola … 4 5 # cursormovements: 7 Saragozza San Donato … d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) d4(Pilastro) 2 2 Bologna Via Saragozza level = 10 Via Turati … d1(Cinese) d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) • |R|=2 • levelDone=true • return {d2, d3} Ristorante Nessun documento con docid>3 Attività Commerciale 6 T2 Ristorante … d1(Saragozza) d2(Via Saragozza) d3(Saragozza) 2 3 Saragozza Italiano Cinese … level = 3 1 1 d2(Pizzeria) d3(Trattoria) d4(Italiano) Pizzeria Trattoria … Italiano Binarysearch

  33. Strategie di ricerca Confronto Bottom Up search PRO: Funziona bene se ci sono molti documenti che fanno match con la query, richiedendo poco rilassamento CONTRO: A ogni rilassamento rielabora, oltre ai nuovi, gli stessi documenti del passaggio precedente Top Down search PRO: Funziona bene se è necessario rilassare molto la query per ottenere k documenti; i risultati accumulati vengono mantenuti durante l’esplorazione della tassonomia; permette di accumulare statistiche necessarie per l’esecuzione della budgetedsearch (stima dei costi di esecuzione delle query) CONTRO: Poco efficace se esistono molti documenti specifici che fanno match con la query Binarysearch PRO: Utile se non si hanno informazioni sulla distribuzione dei documenti nelle tassonomie CONTRO: Apparentemente nessuno … Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  34. Decomposizione del problema SOTTO-PROBLEMI: • determinare il budget minimo di rilassamento per ottenere almeno k risultati → Top-krelaxationsearch • Ottenere i k risultati con il minimo sforzo computazionale → Budgetedrelaxationsearch Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  35. Budgetedrelaxationsearch OBIETTIVO Ottenere tutti i documenti con costo di rilassamento cost≤ b con il minimo sforzo computazionale ALGORITMO RISOLUTIVO • 2 tassonomie → esiste algoritmo efficiente di programmazione dinamica • 3 o più tassonomie → problema NP-difficile Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  36. Budgetedrelaxationsearch • 2 tassonomie T2 costo di esecuzione della query (x,y) Nota: T1 Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  37. Budgeted relaxation search • 2 tassonomie T2 nodo successivo lungo il cammino verso la radice della tassonomia T1 Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  38. Budgeted relaxation search • 2 tassonomie T2 T1 Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  39. Budgeted relaxation search • 2 tassonomie T2 T1 Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  40. Budgeted relaxation search • 2 tassonomie T2 T1 Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  41. Budgeted relaxation search T2 T2 Falsi positivi Falsi positivi 2 volte T1 T1 3 volte Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  42. Budgetedrelaxationsearch • 3 o più tassonomie • Si dimostra che il Set CoveringProblem(NP-difficile, come dimostrato da Fowleret al.) è riconducibile al problema in esame, il quale è quindi di NP-difficile • Per la soluzione del Set CoveringProblem esistono efficienti algoritmi approsimati: sia n il numero totale di documenti con costo di rilassamento abbastanza basso, il “greedy set cover algorithm” può ottenere una approssimazione del problema di query planning con complessità O(log n) • …(per chi fosse interessato all’argomento consigliamo il corso: “Algoritmi di Ottimizzazione LS” del prof. P. Toth) Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  43. Risultati sperimentali • Baselinealgorithm:recupera i documenti che soddisfano la parte testuale della query e utilizza i metadati della tassonomia per post-processare i documenti e calcolarne lo score finale. Questo algoritmo rappresenta una diretta applicazione del processamento IR standard al nostro contesto, ovvero le tassonomie non vengono sfruttate durante la fase di query processing • Per ottenere indipendenza da dettagli di basso livello (come hardware, compressione delle postinglists, ecc.), gli autori utilizzano come misura delle prestazioni degli algoritmi il numero degli spostamenti del cursore, ovvero il numero delle entry delle postingslist accedute dalle chiamate del zig-zag join Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  44. Risultati sperimentali Le tassonomie degli esperimenti sono alberi bilanciati con fanout e depth variabili. Ogni tassonomia ha profondità fissata d e fanout f I risultati terranno conto solo delle restrizioni testuali e di tassonomia delle query (no text-independent score) Analisi delle prestazioni al variare di: # taxonomyrestrictions: numero delle tassonomie depth: profondità della tassonomia fanout: fattore di ramificazione della tassonomia selectivityofkeywords: 1=tutti i documenti contengono le keywords o la query non specifica keywords # numberofresults (k): numero di risultati richiesti Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  45. Onequery per level Si assume che ad ogni livello della tassonomia, i documenti vengano recuperati attraverso un’unica interrogazione Per fanout bassi, nessun algoritmo fa peggio del baseline e binarysearch in alcuni casi migliora le prestazioni di molto. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  46. Onequery per level Per fanout e numero di tassonomie più alti, il miglior algoritmo di ricerca è quello top-down, che non fa mai peggio del baseline e, in alcuni casi, fa molto meglio. Nelle stesse condizioni gli altri algoritmi non riescono a migliorare il baseline e, in alcuni casi, fanno peggio. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  47. Dati reali Reutersdataset RCV1 contenente articoli di giornale in lingua inglese dal 20-08-1996 al 19-08-1997. Dimensione dei dati non compressa: 2.5GB Documenti classificati in 2 tassonomie: “industry” taxonomy: 996 foglie, profondità max 7 “date taxonomy”: 3 livelli (anno, mese, giorno) Top-down ha ottime prestazione, in particolare perché la seconda tassonomia è poco profonda. Binarysearch è alla pari e potrebbe essere più robusta per tassonomie più profonde. Entrambe le strategie migliorano di gran lunga le prestazioni di baseline e bottom up. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  48. Multiple queries per level Si effettuano più query secondo la stima dei costi ottenuta (budgetedsearch). Se non sono disponibili stime, allora i costi di qualunque query vengono assunti identici. Dalla figura si può vedere che per profondità e fanout maggiori, i benefici che si hanno dalla esecuzione di query multiple aumentano. Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

  49. GRAZIE PER L’ATTENZIONE Gruppo 16 - Relaxation in Text Search using Taxonomies

More Related