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Datensatz

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  InZeit: Efficiently Identifying Insightful Time Points

Setty, V., Bedathur, S., Berberich, K., & Weikum, G. (2010). InZeit: Efficiently Identifying Insightful Time Points. In Proceedings of the 36th International Conference on Very Large Data Bases (pp. 1605-1608). New York, NY: ACM. Retrieved from http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1920841.1921050.

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Basisdaten

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Genre: Konferenzbeitrag
Latex : In{Z}eit: Efficiently Identifying Insightful Time Points

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Setty, Vinay1, Autor           
Bedathur, Srikanta1, Autor           
Berberich, Klaus1, Autor           
Weikum, Gerhard1, Autor           
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Web archives are useful resources to find out about the temporal evolution of persons, organizations, products, or other topics. However, even when advanced text search functionality is available, gaining insights into the temporal evolution of a topic can be a tedious task and often requires sifting through many documents. The demonstrated system named \textsc{InZeit}\footnote{{\bf Zeit} (German): n. Time, temporal, period (die Zeit).} (pronounced ``insight'') assists users by determining insightful time points for a given query. These are time points at which the top-$k$ time-travel query result changes substantially and for which the user should therefore inspect query results. \systemname determines the $m$ most insightful time points efficiently using an extended segment tree for in-memory bookkeeping.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20102010
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 536372
URI: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1920841.1921050
Anderer: Local-ID: C1256DBF005F876D-3CBDACCE16CE927BC12577500029A379-Setty2010
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 36th International Conference on Very Large Data Bases
Veranstaltungsort: Singapore
Start-/Enddatum: 2010-09-13 - 2010-09-17

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 36th International Conference on Very Large Data Bases
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1605 - 1608 Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: Proceedings of the VLDB Endowment
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -