Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares

Autores
Gallé, Matthias
Año de publicación
2007
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Infante-Lopez, Gabriel Gastón
Descripción
Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2007.
En el presente trabajo encaramos el desafío de buscar objetos similares dentro de una colección muy grande de estos objetos. Encontramos dos dificultades en éste problema: en primer lugar definir una medida de similitud entre dos objetos y luego implementar un algoritmo que, basandose en esa medida, encuentre de una manera eficiente los objetos suficientemente parecidos. La solución presentada utiliza una medida basada fuertemente en los conceptos de precisión y recall, obteniendose una medida similar a la de Jaccard. La eficiencia del algoritmo radica en la generación de grupos de objetos similares, y solamente después busca éstos objetos en la base de datos. Usamos éste algoritmo en dos aplicaciones: por un lado a una base de datos de usuarios que evalúan películas a fin de proyectar éstas notas. Por otro lado, la utilizamos para encontrar pérfiles genéticos que pueden haber aportado a una evidencia genética.
Matthias Gallé.
Materia
Information systems
Sistemas de información
Information storage and retrieval
Almacenamiento y recuperación de información
Information search and retrieval
Búsqueda y recuperación de información
Indice de similitud
Precisión y recall
Data mining
Algoritmos de búsqueda
Cotejo de ADN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/8

id RDUUNC_6cccdba71feeccfcc4ee800460e01438
oai_identifier_str oai:rdu.unc.edu.ar:11086/8
network_acronym_str RDUUNC
repository_id_str 2572
network_name_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
spelling Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similaresGallé, MatthiasInformation systemsSistemas de informaciónInformation storage and retrievalAlmacenamiento y recuperación de informaciónInformation search and retrievalBúsqueda y recuperación de informaciónIndice de similitudPrecisión y recallData miningAlgoritmos de búsquedaCotejo de ADNTesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2007.En el presente trabajo encaramos el desafío de buscar objetos similares dentro de una colección muy grande de estos objetos. Encontramos dos dificultades en éste problema: en primer lugar definir una medida de similitud entre dos objetos y luego implementar un algoritmo que, basandose en esa medida, encuentre de una manera eficiente los objetos suficientemente parecidos. La solución presentada utiliza una medida basada fuertemente en los conceptos de precisión y recall, obteniendose una medida similar a la de Jaccard. La eficiencia del algoritmo radica en la generación de grupos de objetos similares, y solamente después busca éstos objetos en la base de datos. Usamos éste algoritmo en dos aplicaciones: por un lado a una base de datos de usuarios que evalúan películas a fin de proyectar éstas notas. Por otro lado, la utilizamos para encontrar pérfiles genéticos que pueden haber aportado a una evidencia genética.Matthias Gallé.Infante-Lopez, Gabriel Gastón2007info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfBibliografía : p. 52-53.http://hdl.handle.net/11086/8spaDisponible en líneainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-09-18T10:08:24Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/8Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-18 10:08:24.368Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
title Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
spellingShingle Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
Gallé, Matthias
Information systems
Sistemas de información
Information storage and retrieval
Almacenamiento y recuperación de información
Information search and retrieval
Búsqueda y recuperación de información
Indice de similitud
Precisión y recall
Data mining
Algoritmos de búsqueda
Cotejo de ADN
title_short Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
title_full Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
title_fullStr Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
title_full_unstemmed Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
title_sort Algoritmos para la búsqueda eficiente de instancias similares
dc.creator.none.fl_str_mv Gallé, Matthias
author Gallé, Matthias
author_facet Gallé, Matthias
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Infante-Lopez, Gabriel Gastón
dc.subject.none.fl_str_mv Information systems
Sistemas de información
Information storage and retrieval
Almacenamiento y recuperación de información
Information search and retrieval
Búsqueda y recuperación de información
Indice de similitud
Precisión y recall
Data mining
Algoritmos de búsqueda
Cotejo de ADN
topic Information systems
Sistemas de información
Information storage and retrieval
Almacenamiento y recuperación de información
Information search and retrieval
Búsqueda y recuperación de información
Indice de similitud
Precisión y recall
Data mining
Algoritmos de búsqueda
Cotejo de ADN
dc.description.none.fl_txt_mv Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2007.
En el presente trabajo encaramos el desafío de buscar objetos similares dentro de una colección muy grande de estos objetos. Encontramos dos dificultades en éste problema: en primer lugar definir una medida de similitud entre dos objetos y luego implementar un algoritmo que, basandose en esa medida, encuentre de una manera eficiente los objetos suficientemente parecidos. La solución presentada utiliza una medida basada fuertemente en los conceptos de precisión y recall, obteniendose una medida similar a la de Jaccard. La eficiencia del algoritmo radica en la generación de grupos de objetos similares, y solamente después busca éstos objetos en la base de datos. Usamos éste algoritmo en dos aplicaciones: por un lado a una base de datos de usuarios que evalúan películas a fin de proyectar éstas notas. Por otro lado, la utilizamos para encontrar pérfiles genéticos que pueden haber aportado a una evidencia genética.
Matthias Gallé.
description Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2007.
publishDate 2007
dc.date.none.fl_str_mv 2007
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv Bibliografía : p. 52-53.
http://hdl.handle.net/11086/8
identifier_str_mv Bibliografía : p. 52-53.
url http://hdl.handle.net/11086/8
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv Disponible en línea
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname:Universidad Nacional de Córdoba
instacron:UNC
reponame_str Repositorio Digital Universitario (UNC)
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
instname_str Universidad Nacional de Córdoba
instacron_str UNC
institution UNC
repository.name.fl_str_mv Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba
repository.mail.fl_str_mv oca.unc@gmail.com
_version_ 1843608983866179584
score 13.000565