Combine-and-conquer: improving the diversity in similarity search through influence sampling (2015)
- Autores:
- Autores USP: OLIVEIRA, WILLIAN DENER DE - ICMC ; TRAINA, AGMA JUCI MACHADO - ICMC ; TRAINA JUNIOR, CAETANO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/2695664.2695798
- Assuntos: BANCO DE DADOS; COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- ISBN: 9781450331968
- Fonte:
- Título do periódico: Proceedings
- Nome do evento: Symposium on Applied Computing - SAC
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
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ABNT
SANTOS, Lucio F. D et al. Combine-and-conquer: improving the diversity in similarity search through influence sampling. 2015, Anais.. New York: ACM, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2695664.2695798. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Santos, L. F. D., Oliveira, W. D. de, Carvalho, L. O., Ferreira, M. R. P., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2015). Combine-and-conquer: improving the diversity in similarity search through influence sampling. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/2695664.2695798 -
NLM
Santos LFD, Oliveira WD de, Carvalho LO, Ferreira MRP, Traina AJM, Traina Junior C. Combine-and-conquer: improving the diversity in similarity search through influence sampling [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2695664.2695798 -
Vancouver
Santos LFD, Oliveira WD de, Carvalho LO, Ferreira MRP, Traina AJM, Traina Junior C. Combine-and-conquer: improving the diversity in similarity search through influence sampling [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2695664.2695798 - Parameter-free and domain-independent similarity search with diversity
- A 'wider' concept for similarity joins
- Involving users in the gestural language definition process for the NInA framework
- The NinA framework: using gesture to improve interaction and collaboration in geographical information systems
- Self similarity wide-joins for near-duplicate image detection
- Diversity in similarity joins
- Efficiently indexing multiple repositories of medical image databases
- Embedding k-nearest neighbor queries into relational database management systems
- Similarity joins and beyond: an extended set of binary operators with order
- Efficient self-similarity range wide-joins fostering near-duplicate image detection in emergency scenarios
Informações sobre o DOI: 10.1145/2695664.2695798 (Fonte: oaDOI API)
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