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[Institut fuer Informatik] [Leerraum] [Humboldt-Universitaet zu Berlin]

Algorithmische Ansätze für Ähnlichkeitssuche

Ähnlichkeitssuche findet Anwendung bei der Plagiatserkennung (Bild, Text), Netzwerküberwachung oder bei der Suche im Web. In diesem Seminar untersuchen wir aktuelle algorithmische Ansätze für die Ähnlichkeitssuche und gehen auf ihre Kernideen ein. Es gibt sowohl zentralisierte Ansätze als auch verteilte Ansätze (MapReduce). Für textuelle Ähnlichkeitssuche beinhalten die Ansätze z. B. das Filter-and-Verify Framework. Für geringer dimensionale Daten kommen auch Ansätze in Frage, die die metrische Eigenschaften von Ähnlichkeitsmaßen nutzen, um den Raum zu partitionieren und somit den Speicherbedarf bei der Ähnlichkeitsberechnung einzuschränken.



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