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Fast distributed k-nn graph update

  • Politecnico di Torino
  • EURECOM Ecole d'Ingénieur et Centre de Recherche en Sciences du Numérique

Résultats de recherche: Chapitre dans un livre, un rapport, des actes de conférencesContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

In this paper, we present an approximate algorithm that is able to quickly modify a large distributed fc-nn graph by adding or removing nodes. The algorithm produces an approximate graph that is highly similar to the graph computed using a naïve approach, although it requires the computation of far fewer similarities. To achieve this goal, it relies on a novel, distributed graph based search procedure. All these algorithms are also experimentally evaluated, using both euclidean and non-euclidean datasets.

langue originaleAnglais
titreProceedings - 2016 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2016
rédacteurs en chefJames Joshi, George Karypis, Ling Liu, Xiaohua Tony Hu, Ronay Ak, Yinglong Xia, Weijia Xu, Aki-Hiro Sato, Sudarsan Rachuri, Lyle Ungar, Philip S. Yu, Rama Govindaraju, Toyotaro Suzumura
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages3308-3317
Nombre de pages10
ISBN (Electronique)9781467390040
Les DOIs
étatPublié - 2016
Evénement4th IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2016 - Washington, États-Unis
Durée: 5 déc. 20168 déc. 2016

Série de publications

NomProceedings - 2016 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2016

Une conférence

Une conférence4th IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2016
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeWashington
période5/12/168/12/16

Empreinte digitale

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