Grandes datos y algoritmos eficientes para búsquedas de escala web

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 de g...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Tolosa, Gabriel Hernán, Banchero, Santiago, Ríssola, Esteban A., Delvechio, Tomás, Feuerstein, Esteban
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52852
Aporte de:
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description 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 de gran escala. Éstos sistemas enfrentan constantes desafíos debido al crecimiento explosivo de contenido en la web y también de la cantidad de nuevos usuarios. Principalmente, aparecen nuevas necesidades de almacenamiento y procesamiento para satisfacer 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. Existen necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan esta información tal como nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes lo que brinda oportunidades únicas para avances científico/ tecnológicos en áreas como algoritmos, estructuras de datos, sistemas distribuidos y procesamiento de datos a gran escala, entre otras. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan aumentar procesos internos de un motor de busqueda con el objetivo de mejorar su performance y escalabilidad.
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