Paralelización de estructuras métricas para búsquedas por similaridad en servidores web

La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de d...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Osiris, Sofía, Uribe Paredes, Roberto
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2008
Materias:	Ciencias Informáticas bases de datos Parallel Distributed estructuras de datos algoritmos consultas por similaridad Espacios métricos paralelismo modelo BSP
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20649
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de datos, recuperaci on de informaci on, etc. La posibilidad de fusionar dos l neas de investigaci on independiente, como es, el desarrollo de estructuras de datos para b usquedas por similitud y la necesidad de procesar grandes vol umenes de datos usando computaci on paralela, permitir a la utilizaci on de estas nuevas estructuras en aplicaciones reales. El presente art culo describe la l nea de investigaci on conjunta de un grupo de investigadores de la Universidad de Magallanes y de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral a trav es del programa de investigaci on \Paralelizaci on de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperaci on de Informaci on", el cual permitir a el dise~no, implementaci on y evaluaci on de estructuras m etricas paralelas.
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