Clasificación de información en BigData mediante la utilización de técnicas de inteligencia artificial y análisis de redes sociales

El presente proyecto se enfoca a evaluar técnicas existentes e implementar desarrollos experimentales que permitan clasificar, ordenar, jerarquizar y analizar información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos (Big Data Analytics), mejorando y/o reformulando dichas técnicas. Dichas técnicas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Delrieux, Claudio, Barry, Damián, Stickar, Romina, Mazzanti, Renato, Buckle, Carlos, Cura, Rodrigo René, Zàrate, Marcos
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
big data analytics
Clasificación
ontologías
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45567
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El presente proyecto se enfoca a evaluar técnicas existentes e implementar desarrollos experimentales que permitan clasificar, ordenar, jerarquizar y analizar información sobre grandes volúmenes de datos heterogéneos (Big Data Analytics), mejorando y/o reformulando dichas técnicas. Dichas técnicas permitirán establecer las capacidades necesarias con las que debería contar una base de datos de información masiva, tanto desde la perspectiva de almacenamiento y técnicas de indexación, como de distribución de las consultas, escalabilidad y rendimiento en ambientes heterogéneos. Para ello se utilizarán Corpus científicos existentes de investigadores colaboradores del Centro Nacional Patagónico - CONICET, con la finalidad de contar con expertos que nos permitan realizar y estructurar los mecanismos de clasificación y evalúen los resultados de los desarrollos experimentales en estos Corpus. Adicionalmente a estos se analizará información pública digital en repositorios de portales y plataformas de información, tanto científica como de acceso general.
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author Delrieux, Claudio
Barry, Damián
Stickar, Romina
Mazzanti, Renato
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