Unscharfe Anfragen in Multimedia- Datenbanksystemen Seminar Multimedia-Datenbanken WS 2001/2002 Silvana Runow
MMDB-Seminar2 Gliederung Atomare Anfragen –Ähnlichkeit Boolesche Verknüpfung von atomaren Anfragen Wichtung von Teilanfragen Zusammenfassung
MMDB-Seminar3 Atomare Anfragen Beispiel Color = ‘red‘ Ergebnis: sortierte Liste mit k zur Anfrage ähnlichsten DB-Objekte Begriff der Ähnlichkeit Wann sind die Farben/Formen zweier Bilder einander ähnlich?
MMDB-Seminar4 Ähnlichkeit I Berechnung der Ähnlichkeit von Farben Speicherung eines Farbhistogramms zu jedem Bild in Form eines k-dimensionalen Vektors Farbunterschied zweier Bilder durch Abstand ihrer beiden Histogramme bestimmt: x, y : k-dimensionale Farbvektoren A : Matrix, deren (i,j)ter Eintrag die Ähnlichkeit zw. Farbe i und Farbe j beschreibt
MMDB-Seminar5 Ähnlichkeit II Methoden zur Definition der Ähnlichkeit von Formen –turning angles –radiusbasierte Gestaltssignatur
MMDB-Seminar6 Boolesche Verknüpfung atomarer Anfragen Ergebnis einer MM-Anfrage: sortierte Liste Ergebnis einer RDB-Anfrage: Menge Verknüpfung dieser Anfragen führt zu Konflikt Wie können wir solche Anfragen miteinander verknüpfen?
MMDB-Seminar7 Bewertete Mengen Idee: Einführung bewerteter Mengen Definition: Menge von Paaren (x,g) mit x als Objekt und g (Bewertungsgrad) als reeller Zahl im Intervall [0,1] Zuordnung eines Bewertungsgrads zu jedem Objekt für jede Teilanfrage
MMDB-Seminar8 Aggregatfunktionen Berechnung eines Bewertungsgrads für komplexe Anfrage als Funktion der Bewertungsgrade der m Teilanfragen Praxis: Berechnung meist über iterative Anwendung einer Binärfunktion
MMDB-Seminar9 Fuzzy-Logik I Bewertungsgrad von Objekt x unter Anfrage Q Regeln: Konjunktionsregel: Disjunktionsregel: Negationsregel:
MMDB-Seminar10 Fuzzy Logik II Eigenschaften zurückführbar auf Standardregeln der Aussagenlogik Erhaltung logischer Äquivalenz bei Beschränkung auf Konjunktion und Disjunktion Optimierer kann Anfrage durch eine logisch äquivalente ersetzen
MMDB-Seminar11 Wichtung Beispiel unterschiedliches Interesse an den verschiedenen Teilanfragen Wie bekommt man zu gegebener Aggregat- funktion f eine “gewichtete Version“ von f?
MMDB-Seminar12 Wichtung II Anforderungen an Gewichtsfunktion ist eine stetige Funktion der Gewichte lokale Linearität
MMDB-Seminar13 Gewichtsfunktion
MMDB-Seminar14 Beispiel 1
MMDB-Seminar15 Beispiel
MMDB-Seminar16 Zusammenfassung Wichtung ist ein Beispiel für ein Problem, das sich bei unscharfen Anfragen stellt mit Gewichtsfunktion hat man allgemeine Methode zur Erweiterung jeder Funktion zu einer gewichteten Version der Funktion