Contribuciones a las bases de datos no convencionales

Autores
Arroyuelo, Jorge; Di Genaro, María E.; Esquivel, Susana Cecilia; Grosso, Alejandro; Ludueña, Verónica; Martinez, Cintia D.; Reyes, Nora Susana
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El advenimiento de las ciencias de la computación a todos los ámbitos de la vida moderna, ha exigido el desarrollo de aplicaciones que satisfagan los requerimientos de distintos tipos de usuarios, desde campos muy dispares, adaptándose a todo tipo de exigencias para lograr un alcance masivo. Claramente, esto implica lograr manipular eficientemente datos no convencionales muy disímiles como: huellas digitales, imágenes, audio, secuencias de ADN, texto, video, etc. Como las soluciones tradicionales no suelen hacer frente a tales requerimientos, es necesario utilizar depósitos especializados y búsquedas no exactas sobre estos tipos de datos. Además de proveer una respuesta rápida y adecuada a dichas demandas, es necesario un uso eficiente del espacio disponible, y al considerar bases de datos masivas, las estructuras en particular serán estructuras de datos con I/O eficiente. Las Bases de Datos Métricas son uno de los modelos generales en los cuales se pueden utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos. Los lenguajes de consulta no siempre poseen el poder expresivo necesario para reflejar las consultas consideradas de interés. Así, nuestra investigación pretende contribuir a consolidar este nuevo modelo de bases de datos desde varias perspectivas.
Eje: Bases de datos y Minería de datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
bases de datos no convencionales
Índices
expresividad
lenguajes de consulta
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61633
Acceder
id SEDICI_183cc8781c96a97cf7a119cdc79f1b09
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61633
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Contribuciones a las bases de datos no convencionalesArroyuelo, JorgeDi Genaro, María E.Esquivel, Susana CeciliaGrosso, AlejandroLudueña, VerónicaMartinez, Cintia D.Reyes, Nora SusanaCiencias Informáticasbases de datos no convencionalesÍndicesexpresividadlenguajes de consultaEl advenimiento de las ciencias de la computación a todos los ámbitos de la vida moderna, ha exigido el desarrollo de aplicaciones que satisfagan los requerimientos de distintos tipos de usuarios, desde campos muy dispares, adaptándose a todo tipo de exigencias para lograr un alcance masivo. Claramente, esto implica lograr manipular eficientemente datos no convencionales muy disímiles como: huellas digitales, imágenes, audio, secuencias de ADN, texto, video, etc. Como las soluciones tradicionales no suelen hacer frente a tales requerimientos, es necesario utilizar depósitos especializados y búsquedas no exactas sobre estos tipos de datos. Además de proveer una respuesta rápida y adecuada a dichas demandas, es necesario un uso eficiente del espacio disponible, y al considerar bases de datos masivas, las estructuras en particular serán estructuras de datos con I/O eficiente. Las Bases de Datos Métricas son uno de los modelos generales en los cuales se pueden utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos. Los lenguajes de consulta no siempre poseen el poder expresivo necesario para reflejar las consultas consideradas de interés. Así, nuestra investigación pretende contribuir a consolidar este nuevo modelo de bases de datos desde varias perspectivas.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2017-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf236-240http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61633spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-42-5143-5info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/61343info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:07:46Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/61633Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:07:46.897SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Contribuciones a las bases de datos no convencionales
title Contribuciones a las bases de datos no convencionales
spellingShingle Contribuciones a las bases de datos no convencionales
Arroyuelo, Jorge
Ciencias Informáticas
bases de datos no convencionales
Índices
expresividad
lenguajes de consulta
title_short Contribuciones a las bases de datos no convencionales
title_full Contribuciones a las bases de datos no convencionales
title_fullStr Contribuciones a las bases de datos no convencionales
title_full_unstemmed Contribuciones a las bases de datos no convencionales
title_sort Contribuciones a las bases de datos no convencionales
dc.creator.none.fl_str_mv Arroyuelo, Jorge
Di Genaro, María E.
Esquivel, Susana Cecilia
Grosso, Alejandro
Ludueña, Verónica
Martinez, Cintia D.
Reyes, Nora Susana
author Arroyuelo, Jorge
author_facet Arroyuelo, Jorge
Di Genaro, María E.
Esquivel, Susana Cecilia
Grosso, Alejandro
Ludueña, Verónica
Martinez, Cintia D.
Reyes, Nora Susana
author_role author
author2 Di Genaro, María E.
Esquivel, Susana Cecilia
Grosso, Alejandro
Ludueña, Verónica
Martinez, Cintia D.
Reyes, Nora Susana
author2_role author
author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
bases de datos no convencionales
Índices
expresividad
lenguajes de consulta
topic Ciencias Informáticas
bases de datos no convencionales
Índices
expresividad
lenguajes de consulta
dc.description.none.fl_txt_mv El advenimiento de las ciencias de la computación a todos los ámbitos de la vida moderna, ha exigido el desarrollo de aplicaciones que satisfagan los requerimientos de distintos tipos de usuarios, desde campos muy dispares, adaptándose a todo tipo de exigencias para lograr un alcance masivo. Claramente, esto implica lograr manipular eficientemente datos no convencionales muy disímiles como: huellas digitales, imágenes, audio, secuencias de ADN, texto, video, etc. Como las soluciones tradicionales no suelen hacer frente a tales requerimientos, es necesario utilizar depósitos especializados y búsquedas no exactas sobre estos tipos de datos. Además de proveer una respuesta rápida y adecuada a dichas demandas, es necesario un uso eficiente del espacio disponible, y al considerar bases de datos masivas, las estructuras en particular serán estructuras de datos con I/O eficiente. Las Bases de Datos Métricas son uno de los modelos generales en los cuales se pueden utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos. Los lenguajes de consulta no siempre poseen el poder expresivo necesario para reflejar las consultas consideradas de interés. Así, nuestra investigación pretende contribuir a consolidar este nuevo modelo de bases de datos desde varias perspectivas.
Eje: Bases de datos y Minería de datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description El advenimiento de las ciencias de la computación a todos los ámbitos de la vida moderna, ha exigido el desarrollo de aplicaciones que satisfagan los requerimientos de distintos tipos de usuarios, desde campos muy dispares, adaptándose a todo tipo de exigencias para lograr un alcance masivo. Claramente, esto implica lograr manipular eficientemente datos no convencionales muy disímiles como: huellas digitales, imágenes, audio, secuencias de ADN, texto, video, etc. Como las soluciones tradicionales no suelen hacer frente a tales requerimientos, es necesario utilizar depósitos especializados y búsquedas no exactas sobre estos tipos de datos. Además de proveer una respuesta rápida y adecuada a dichas demandas, es necesario un uso eficiente del espacio disponible, y al considerar bases de datos masivas, las estructuras en particular serán estructuras de datos con I/O eficiente. Las Bases de Datos Métricas son uno de los modelos generales en los cuales se pueden utilizar estructuras de datos especializadas que contemplen estos aspectos. Los lenguajes de consulta no siempre poseen el poder expresivo necesario para reflejar las consultas consideradas de interés. Así, nuestra investigación pretende contribuir a consolidar este nuevo modelo de bases de datos desde varias perspectivas.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61633
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/61633
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-42-5143-5
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/61343
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
236-240
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615949771079680
score 13.070432

Publicaciones similares