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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

Scalable Similarity Search

Objectif

Similarity search is the task of identifying, in a collection of items, the ones that are “similar” to a given
query item. This task has a range of important applications (e.g. in information retrieval, pattern
recognition, statistics, and machine learning) where data sets are often big, high dimensional, and
possibly noisy. State-of-the-art methods for similarity search offer only weak guarantees when faced with
big data. Either the space overhead is excessive (1000s of times larger than the space for the data itself),
or the work needed to report the similar items may be comparable to the work needed to go through all
items (even if just a tiny fraction of the items are similar). As a result, many applications have to resort to
the use of ad-hoc solutions with only weak theoretical guarantees.

This proposal aims at strengthening the theoretical foundation of scalable similarity search, and
developing novel practical similarity search methods backed by theory. In particular we will:

- Leverage new types of embeddings that are kernelized, asymmetric, and complex-valued.

- Consider statistical models of noise in data, and design similarity search data structures whose
performance guarantees are phrased in statistical terms.

- Build a new theory of the communication complexity of distributed, dynamic similarity search,
emphasizing the communication bottleneck present in modern computing infrastructures.

The objective is to produce new methods for similarity search that are: 1) Provably robust, 2) scalable
to large and high-dimensional data sets, 3) substantially more resource efficient than current state-ofthe-
art solutions, and 4) able to provide statistical guarantees on query answers.

The study of similarity search has been an incubator for techniques (e.g. locality-sensitive hashing and
random projections) that have wide-ranging applications. The new techniques developed in this project
are likely to have significant impacts beyond similarity search.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

ERC-2013-CoG
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-CG - ERC Consolidator Grants

Institution d’accueil

IT-UNIVERSITETET I KOBENHAVN
Contribution de l’UE
€ 1 889 711,73
Adresse
RUED LANGGAARDSVEJ 7
2300 KOBENHAVN
Danemark

Voir sur la carte

Région
Danmark Hovedstaden Byen København
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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