Estrategias algorítmicas y estructuras de datos eficientes para búsquedas en datos masivos - Tolosa, Gabriel Hernán (2022)
El mundo digital nos expone diariamente a una cantidad de datos constantemente creciente que exige contar con herramientas eficaces y muy eficientes para procesarlos y accederlos. La diversidad de aplicaciones que producen y consumen datos, sumada a un número también creciente de usuarios impone desafíos computacionales, tanto algorítmicos como del hardware disponible. Ejemplos típicos son sistemas de búsquedas de gran escala (como los motores de búsqueda web) o los servicios de búsqueda en tiempo real (como aquellos disponibles en las redes sociales). Estos escenarios no solo exigen mayores capacidades a los proveedores de servicios (lo que impacta en su operación) sino, además, mejoras conceptuales y prácticas en las estructuras de datos y los algoritmos necesarios para que los sistemas escalen adecuadamente y puedan gestionar la demanda. La eficiencia es un requerimiento fundamental en el mundo digital actual caracterizado por datos masivos, heterogéneos y dinámicos. Estas líneas de investigación abordan problemas de búsqueda en datos masivos, tanto desde las estructuras de datos como de los algoritmos necesarios para procesar documentos, publicaciones en redes sociales o consultas, con el objetivo de posibilitar la escalabilidad de los sistemas de búsqueda con el objetivo final de hacer un uso más racional de los recursos.