Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos

Autores
Tolosa, Gabriel Hernán; Banchero, Santiago; Ríssola, Esteban A.; Delvechio, Tomás; Ricci, Santiago; Feuerstein, Esteban
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El crecimiento explosivo de contenido en la web crea nuevas necesidades de almacenamiento, procesamiento y propone múltiples desafíos a los sistemas de búsquedas. Por un lado, existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información y por el otro, aparecen oportunidades únicas para avances científico/tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. El acceso a la información en tiempo y forma es un factor esencial en muchos procesos que ocurren en dominios diferentes: la academia, la industria, el entretenimiento, entre otros. En la actualidad, el enfoque más general para acceder a la información en la web es el uso de motores de búsqueda. listos son sistemas distribuidos de altas prestaciones que se basan en estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes ya que operan bajo estrictas restricciones de tiempo: las consultas deben ser respondidas en pequeñas fracciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y - mientras se intentan resolver cuestiones - aparecen nuevos desafíos . En este proyecto se estudian y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de datos masivos para mejorar procesos internos de un motor de búsqueda.
Eje: Base de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
big data
Motor de Búsqueda
Algoritmos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Acceder
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