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
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/45516
Acceder
id SEDICI_654af3d329b6da311661bb796ac1fbc0
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/45516
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivosTolosa, Gabriel HernánBanchero, SantiagoRíssola, Esteban A.Delvechio, TomásRicci, SantiagoFeuerstein, EstebanCiencias Informáticasbig dataMotor de BúsquedaAlgoritmosEl 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 DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2015-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45516spainfo: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:UNLP2025-09-03T10:35:05Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/45516Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:35:05.629SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
title Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
spellingShingle Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
Tolosa, Gabriel Hernán
Ciencias Informáticas
big data
Motor de Búsqueda
Algoritmos
title_short Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
title_full Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
title_fullStr Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
title_full_unstemmed Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
title_sort Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
dc.creator.none.fl_str_mv Tolosa, Gabriel Hernán
Banchero, Santiago
Ríssola, Esteban A.
Delvechio, Tomás
Ricci, Santiago
Feuerstein, Esteban
author Tolosa, Gabriel Hernán
author_facet Tolosa, Gabriel Hernán
Banchero, Santiago
Ríssola, Esteban A.
Delvechio, Tomás
Ricci, Santiago
Feuerstein, Esteban
author_role author
author2 Banchero, Santiago
Ríssola, Esteban A.
Delvechio, Tomás
Ricci, Santiago
Feuerstein, Esteban
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
big data
Motor de Búsqueda
Algoritmos
topic Ciencias Informáticas
big data
Motor de Búsqueda
Algoritmos
dc.description.none.fl_txt_mv 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)
description 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.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-04
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/10915/45516
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45516
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
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_ 1842260203535335424
score 13.13397

Publicaciones similares