Elaboración de estrategias paralelas para búsquedas por similitud en espacios métricos
- Autores
- Perez, Norma; Berón, Mario; Pereira, Fernando Magno Quintão
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Realizar una búsqueda secuencial de elementos específicos sobre grandes volúmenes de información no es una aproximación apropiada. Esto se debe a que los tiempos de respuesta obtenidos no se adecuan a la exigencia de los usuarios. Una forma de abordar la problemática previamente mencionada consiste en aprovechar los avances de la tecnología, en lo que a software y hardware se refiere, para elaborar e implementar nuevos algoritmos que realicen búsquedas más eficientes, como lo son las búsquedas por similitud paralelas. Llevar a cabo la tarea antes mencionada no es fácil debido a que implica: i) El estudio de diferentes estructuras de datos que puedan ser paralelizables, ii) La selección de un modelo de computación paralela que posea una infraestructura que facilite la tarea del programador y iii) La elaboración de algoritmos que utilicen eficientemente las estructura de datos elegidas y que aprovechen al máximo las capacidades del modelo de computación paralela seleccionado y su infraestructura asociada. En este artículo se describe una línea de investigación que aborda las temáticas previamente mencionadas y cuyo principal objetivo es: La elaboración de algoritmos de búsqueda por similitud paralelos, basados en estructuras de indexación eficientes, cuya eficiencia escala en forma lineal respecto del número de procesadores disponibles en redes de tamaño moderado.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
watershed
Search process
Algorithms
filter-stream
Parallel processing
d-index - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27289
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Elaboración de estrategias paralelas para búsquedas por similitud en espacios métricosPerez, NormaBerón, MarioPereira, Fernando Magno QuintãoCiencias InformáticaswatershedSearch processAlgorithmsfilter-streamParallel processingd-indexRealizar una búsqueda secuencial de elementos específicos sobre grandes volúmenes de información no es una aproximación apropiada. Esto se debe a que los tiempos de respuesta obtenidos no se adecuan a la exigencia de los usuarios. Una forma de abordar la problemática previamente mencionada consiste en aprovechar los avances de la tecnología, en lo que a software y hardware se refiere, para elaborar e implementar nuevos algoritmos que realicen búsquedas más eficientes, como lo son las búsquedas por similitud paralelas. Llevar a cabo la tarea antes mencionada no es fácil debido a que implica: i) El estudio de diferentes estructuras de datos que puedan ser paralelizables, ii) La selección de un modelo de computación paralela que posea una infraestructura que facilite la tarea del programador y iii) La elaboración de algoritmos que utilicen eficientemente las estructura de datos elegidas y que aprovechen al máximo las capacidades del modelo de computación paralela seleccionado y su infraestructura asociada. En este artículo se describe una línea de investigación que aborda las temáticas previamente mencionadas y cuyo principal objetivo es: La elaboración de algoritmos de búsqueda por similitud paralelos, basados en estructuras de indexación eficientes, cuya eficiencia escala en forma lineal respecto del número de procesadores disponibles en redes de tamaño moderado.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2013-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf667-671http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27289spainfo: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:UNLP2025-09-29T10:56:48Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27289Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:56:49.225SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Realizar una búsqueda secuencial de elementos específicos sobre grandes volúmenes de información no es una aproximación apropiada. Esto se debe a que los tiempos de respuesta obtenidos no se adecuan a la exigencia de los usuarios. Una forma de abordar la problemática previamente mencionada consiste en aprovechar los avances de la tecnología, en lo que a software y hardware se refiere, para elaborar e implementar nuevos algoritmos que realicen búsquedas más eficientes, como lo son las búsquedas por similitud paralelas. Llevar a cabo la tarea antes mencionada no es fácil debido a que implica: i) El estudio de diferentes estructuras de datos que puedan ser paralelizables, ii) La selección de un modelo de computación paralela que posea una infraestructura que facilite la tarea del programador y iii) La elaboración de algoritmos que utilicen eficientemente las estructura de datos elegidas y que aprovechen al máximo las capacidades del modelo de computación paralela seleccionado y su infraestructura asociada. En este artículo se describe una línea de investigación que aborda las temáticas previamente mencionadas y cuyo principal objetivo es: La elaboración de algoritmos de búsqueda por similitud paralelos, basados en estructuras de indexación eficientes, cuya eficiencia escala en forma lineal respecto del número de procesadores disponibles en redes de tamaño moderado. |
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