Det finns för närvarande flera metoder som kan utföra relativt enkla frågor som drivs av relevans återkoppling på stora multimediadatabaser. Alla dessa metoder fungerar dock endast för vektorrymder, dvs. de kräver att objekt representeras som vektorer inom funktionsrymder. Dessutom är deras underförstådda frågeregioner typiskt konvexa. Detta forskningsdokument förklarar vår lösning. Vi föreslår en ny metod som är utformad för att hantera disjunktiva frågor inom metriska utrymmen. Användaren ger vikter för positiva exempel; vårt system \ lär sig" det underförstådda konceptet och returnerar liknande objekt. Vår metod diers från befintliga relevansfeedback metoder som baserar sig på Euclidean eller Mahalanobis mätvärden, eftersom det underlättar inlärning även diskonterande, konkava modeller i vektorutrymmen, samt godtyckliga metriska utrymmen. Dessutom är vår metod helt exempeldriven och ställer inga krav på användaren för andra aspekter såsom funktionsval. Våra viktigaste bidrag är tvåfaldiga. Inte bara presenterar vi ett nytt sätt att uppskatta skillnaden mellan ett objekt och en uppsättning önskvärda objekt, utan vi stöder det med en algoritm som visar hur man utnyttjar metriska indexeringsstrukturer som stöder avståndsförfrågningar för att påskynda sökningen utan att ådra sig falska uppsägningar. Våra empiriska resultat visar
För att hantera disjunktiva frågor både i vektorutrymme och i godtyckligt metriska utrymme, föreslogs en teknik i FALCON REF.
FALCON: Feedback Adaptive Loop for Content-Based Retrieval
{'venue': 'Proceedings of VLDB Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}