VORTRAG
*********
Oesterreichisches Forschungsinstitut fuer Artificial Intelligence(OFAI)
Freyung 6/6, A-1010 Wien
Tel.: +43-1-53361120, Fax: +43-1-5336112-77, Email: sec@ofai.at
-------------------------------------------------------------------------
Vortragender:
Dr. Rainer Typke
http://www.ofai.at/~rainer.typke
"Schnelle Musiksuche mit Vantage Indexing"
Um große Datenbanken mit Melodien schnell nach musikalisch aehnlichem Material
zu durchsuchen, sollte man vermeiden, die gesuchte Melodie mit jeder einzelnen
Melodie in der Datenbank zu vergleichen. Eine Moeglichkeit, die aehnlichsten Melodien
auf effizientere Weise zu finden, ist Vantage Indexing. Die Grundidee ist dabei,
im voraus fuer jeden Datenbankeintrag den Abstand zu einigen wenigen "Vantage-Objekten"
zu berechnen, und dann Datenbank-Suchen auf die Eintraege zu beschraenken,
deren Abstaende zu den Vantage-Objekten aehnlich groß sind wie die Abstaende
zwischen den Vantage-Objekten und der gesuchten Melodie.
Musipedia, eine webbasierte kollaborative Melodiesammlung, verwendet Vantage
Indexing zu genau diesem Zweck. Das dabei verwendete Abstandsmaß fuer Melodien
und/oder Rhythmen ist keine Metrik. Das bedeutet, dass, im Gegensatz zu Abstandsmaßen,
die wir aus dem taeglichen Leben kennen, die Dreiecksungleichung nicht gilt.
Der direkte Weg von A nach B ist also nicht immer die kuerzeste Verbindung;
ein Umweg ueber einen Punkt C kann kuerzer sein. Im Fall von Musipedia liegt das daran,
dass das Abstandsmaß manchmal nur Teile der Melodien vergleicht. Das ist z. B. nuetzlich,
wenn eine kurze Suchanfrage in einem laengeren Datenbankeintrag enthalten ist,
oder umgekehrt.
In diesem Vortrag wird vorgestellt, wie man fuer bestimmte Metriken das Vantage
Indexing optimal gestaltet. Das heißt, es wird garantiert, dass eine Suche
immer alle gesuchten Eintraege findet, obwohl nur ein Bruchteil der Datenbank
durchsucht wird, und dass außerdem der durchsuchte Teil der Datenbank optimal klein ist.
Zweitens zeigen wir, wie man darauf aufbauend fuer Nicht-Metriken
wie z. B. das Rhythmus-Aehnlichkeitsmaß von Musipedia Vantage Indexing so einsetzen kann,
dass auch ohne Gueltigkeit der Dreiecksungleichung alle gesuchten Eintraege immer
gefunden werden, und dass der durchsuchte Teil der Datenbank zwar nicht mehr
optimal klein ist, aber nicht viel groeßer.
*********
Zeit: Dienstag, 19. August 2008, 18:30 Uhr pktl.
Ort: Oesterreichisches Forschungsinstitut
fuer Artificial Intelligence, OFAI
Freyung 6, Stiege 6, 1010 Wien.
OESTERREICHISCHES FORSCHUNGSINSTITUT
FUER ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Univ.-Prof. Ing. Dr. Robert Trappl
*********
Falls Sie keine weiteren Zusendungen wuenschen, schicken Sie uns
bitte eine Antwort-Email mit dem Subject "unsubscribe" an
sec@ofai.at.