Towards Update-Efficient and Parallel-Friendly Content-Based Indexing Scheme in Cloud Computing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The sheer volume of contents generated by today’s Internet services is stored in the cloud. The effective indexing method is important to provide the content to users on demand. The indexing method associating the user-generated metadata with the content is vulnerable to the inaccuracy caused by the low quality of the metadata. While the content-based indexing does not depend on the error-prone metadata, the state-of-the-art research focuses on developing descriptive features and misses the system-oriented considerations when incorporating these features into the practical cloud computing systems. We propose an Update-Efficient and Parallel-Friendly content-based indexing system, called Partitioned Hash Forest (PHF). The PHF system incorporates the state-of-the-art content-based indexing models and multiple system-oriented optimizations. PHF contains an approximate content-based index and leverages the hierarchical memory system to support the high volume of updates. Additionally, the content-aware data partitioning and lock-free concurrency management module enable the parallel processing of the concurrent user requests. We evaluate PHF in terms of indexing accuracy and system efficiency by comparing it with the state-of-the-art content-based indexing algorithm and its variances. We achieve the significantly better accuracy with less resource consumption, around 37% faster in update processing and up to 2.5[Formula: see text] throughput speedup in a multi-core platform comparing to other parallel-friendly designs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle