Uso de grafos geométricos para calcular join por similitud en espacios métricos
- Autores
- Reyes, Nora Susana; Roggero, Patricia; Chávez, Edgar
- Año de publicación
- 2008
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- A diferencia de la aproximación para bases de datos tradicionales, la comunidad de Recuperación de Información siempre ha considerado los resultados de las búsquedas como una lista rankeada de objetos. Dada una consulta, algunos objetos son más relevantes a la especificación de la consulta que otros y los usuarios habitualmente están interesados en los objetos más relevantes, es decir los objetos cuyo ranking es más alto. Este paradigma de búsqueda recientemente se ha generalizado en un modelo en el cual un conjunto de objetos pueden sólo compararse de a pares a través de una medida de distancia que satisface las propiedades de un espacio métrico [CBNM2001], [Samet2005], [ZADB2006].
Eje: Ingeniería de Software y Base de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Grafos Geométricos
base de datos
SOFTWARE ENGINEERING
Calcular Join
Similitud en Espacios Métricos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20634
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Uso de grafos geométricos para calcular join por similitud en espacios métricosReyes, Nora SusanaRoggero, PatriciaChávez, EdgarCiencias InformáticasGrafos Geométricosbase de datosSOFTWARE ENGINEERINGCalcular JoinSimilitud en Espacios MétricosA diferencia de la aproximación para bases de datos tradicionales, la comunidad de Recuperación de Información siempre ha considerado los resultados de las búsquedas como una lista rankeada de objetos. Dada una consulta, algunos objetos son más relevantes a la especificación de la consulta que otros y los usuarios habitualmente están interesados en los objetos más relevantes, es decir los objetos cuyo ranking es más alto. Este paradigma de búsqueda recientemente se ha generalizado en un modelo en el cual un conjunto de objetos pueden sólo compararse de a pares a través de una medida de distancia que satisface las propiedades de un espacio métrico [CBNM2001], [Samet2005], [ZADB2006].Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2008-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf544-548http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20634spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:35:54Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/20634Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:35:54.55SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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A diferencia de la aproximación para bases de datos tradicionales, la comunidad de Recuperación de Información siempre ha considerado los resultados de las búsquedas como una lista rankeada de objetos. Dada una consulta, algunos objetos son más relevantes a la especificación de la consulta que otros y los usuarios habitualmente están interesados en los objetos más relevantes, es decir los objetos cuyo ranking es más alto. Este paradigma de búsqueda recientemente se ha generalizado en un modelo en el cual un conjunto de objetos pueden sólo compararse de a pares a través de una medida de distancia que satisface las propiedades de un espacio métrico [CBNM2001], [Samet2005], [ZADB2006]. Eje: Ingeniería de Software y Base de Datos Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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A diferencia de la aproximación para bases de datos tradicionales, la comunidad de Recuperación de Información siempre ha considerado los resultados de las búsquedas como una lista rankeada de objetos. Dada una consulta, algunos objetos son más relevantes a la especificación de la consulta que otros y los usuarios habitualmente están interesados en los objetos más relevantes, es decir los objetos cuyo ranking es más alto. Este paradigma de búsqueda recientemente se ha generalizado en un modelo en el cual un conjunto de objetos pueden sólo compararse de a pares a través de una medida de distancia que satisface las propiedades de un espacio métrico [CBNM2001], [Samet2005], [ZADB2006]. |
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