Recuperación eficiente en grandes bases de datos multimedia

Autores
Britos, Luis; Kasián, Fernando; Ludueña, Verónica; Olivares, Diego; Printista, Marcela; Reyes, Nora Susana; Roggero, Patricia; Romano, Gabriela; Samat, Pablo; Figueroa, Karina; Deco, Claudia
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la actualidad ha crecido exponencialmente la cantidad de datos multimedia disponibles respecto a la década pasada. Por su procedencia, estos datos ya son digitales, aunque sean de diversos tipos, y se están acumulando en grandes repositorios de tipos de datos no estructurados. Debido a la ausencia de estructura en los datos, estos repositorios son difidles de administrar bajo el modelo relacional de base de datos. Por ello, para su administración y recuperación es necesario utilizar nuevas herramientas, porque la representacón de los datos, las operaciones que se pueden realizar sobre ellos y las formas en que se los compara durante las búsquedas, no pueden modelizarse sobre bases de datos tradicionales. Esta necesidad se hace más exúdente si se considera el gran el volumen de datos no estructurados que deben administrarse, porque los nuevos modelos y herramientas para su administración, su indexation, para resolver las operaciones de interés, considerando la existencia de la jerarqu ia de memorias y la posibilidad de hacer uso de computación de alto desempeño, deben ser capaces de hacerlo de manera eficiente.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
bases de datos masivas
computación de alto desempeño
Recuperación de información
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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description En la actualidad ha crecido exponencialmente la cantidad de datos multimedia disponibles respecto a la década pasada. Por su procedencia, estos datos ya son digitales, aunque sean de diversos tipos, y se están acumulando en grandes repositorios de tipos de datos no estructurados. Debido a la ausencia de estructura en los datos, estos repositorios son difidles de administrar bajo el modelo relacional de base de datos. Por ello, para su administración y recuperación es necesario utilizar nuevas herramientas, porque la representacón de los datos, las operaciones que se pueden realizar sobre ellos y las formas en que se los compara durante las búsquedas, no pueden modelizarse sobre bases de datos tradicionales. Esta necesidad se hace más exúdente si se considera el gran el volumen de datos no estructurados que deben administrarse, porque los nuevos modelos y herramientas para su administración, su indexation, para resolver las operaciones de interés, considerando la existencia de la jerarqu ia de memorias y la posibilidad de hacer uso de computación de alto desempeño, deben ser capaces de hacerlo de manera eficiente.
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