Algoritmos eficientes para búsquedas a gran escala integrando datos masivos
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 oportunida...
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| Autores principales: | , , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45516 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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