Abstract-Repositories av multimedia objekt som har flera typer av attribut (t.ex., bild, text) blir allt vanligare. En fråga på dessa attribut kommer vanligtvis begära inte bara en uppsättning objekt, som i den traditionella relationsförfrågan modell (filtrering), men också en grad av matchning i samband med varje objekt, som anger hur väl objektet matchar urvalsvillkor (rankning). Dessutom, till skillnad från i den relationella modellen, användare kan bara vill k topprankade objekt för deras urvalsförfrågningar för en relativt liten k. Förutom skillnaderna i frågemodellen, en annan egenhet multimedia arkiv är att de kan tillåta tillgång till attributen för varje objekt endast genom index. I detta dokument undersöker vi hur man optimerar behandlingen av top-k urvalsförfrågningar över multimediaarkiv. Åtkomstegenskaperna hos arkiven och ovanstående frågemodell leder till nya problem i frågeoptimering. Särskilt valet av index som används för att söka i arkivet påverkar i hög grad kostnaden för att bearbeta filtreringstillståndet. Vi definierar ett utförande utrymme som är sökminimal, dvs. uppsättningen index sökt är minimal. Även om det allmänna problemet med att välja en optimal plan i det sökminimala utförandet utrymme är NP-hård, presenterar vi en effektiv algoritm som löser problemet optimalt med avseende på vår kostnadsmodell och utförande utrymme när predikat i frågan är oberoende. Vi visar också att problemet med att optimera toppk urvalsfrågor kan ses, i många fall, som att utvärdera mer traditionella urvalsvillkor. Således kan båda problemen tillsammans ses som ett utvidgat filtreringsproblem till vilket tekniker för frågebehandling och optimering kan anpassas.
Optimera top-k-frågor som endast innehåller urval har studerats i REF i samband med att fråga multimediaarkiv.
Optimizing top-k selection queries over multimedia repositories
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}