Diversity in similarity joins

With the increasing ability of current applications to produce and consume more complex data, such as images and geographic information, the similarity join has attracted considerable attention. However, this operator does not consider the relationship among the elements in the answer, generating results with many pairs similar among themselves, which does not add value to the final answer. Result diversification methods are intended to retrieve elements similar enough to satisfy the similarity conditions, but also considering the diversity among the elements in the answer, producing a more heterogeneous result with smaller cardinality, which improves the meaning of the answer. Still, diversity have been studied only when applied to unary operations. In this paper, we introduce the concept of diverse similarity joins: a similarity join operator that ensures a smaller, more diversified and useful answers. The experiments performed on real and synthetic datasets show that our proposal allows exploiting diversity in similarity joins without diminish their performance whereas providing elements that cover the same data space distribution of the non-diverse answers.FAPESPCNPQCAPESRescuer (EU Commission Grant 614154 and CNPQ/MCTI Grant 490084/2013-3)International Conference on Similarity Search and Applications - SISAP (8. 2015 Glasgow

Administración y recuperación de datos multimedia masivos

Dado el crecimiento sostenido en los últimos tiempos de la disponibilidad de diferentes tipos de datos multimedia, por el uso masivo de dispositivos que producen datos digitalizados, se ha vuelto necesario contar con grandes repositorios de datos no estructurados provenientes de distintas fuentes, los cuales son difíciles de administrar bajo el modelo relacional de base de datos. Este crecimiento sostenido tanto de la cantidad de datos en formato digital disponible, como en la variedad de los mismos, ha ido acompañado por la rápida evolución de las tecnologías de la información y comunicación. Al considerar tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros, su administración y las distintas formas de recuperación de datos no se corresponden a las habituales y forzar una modelización de los mismos no adecuada podría restringir de antemano el tipo de operaciones que se puedan realizar sobre ellos. Así, al considerar la administración y recuperación sobre grandes conjuntos de datos no estructurados, se hace evidente la necesidad de considerar nuevos modelos y herramientas para su administración y su indexación, considerando las operaciones de interés. Además, como el objetivo de cualquier sistema de recuperación de información es obtener información útil para el usuario, mediante consultas a la base de datos, no sólo se deben soportar distintos tipos de consultas sino también resolverlas de manera eficiente usando índices apropiados.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Recuperación de datos e información en bases de datos masivas

En la actualidad es cada vez más evidente la necesidad de procesar grandes conjuntos de datos, de manera tal de poder obtener información útil a partir de ellos. Sin embargo, la evolución de las tecnologías de información y comunicación, en conjunto con la gran cantidad y variedad de información disponible digitalmente, han llevado en las ´ultimas décadas al surgimiento de nuevos depósitos no estructurados de información, en los cuales los datos que no se adaptan fácilmente al modelo relacional. A tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros; no se los puede estructurar más en claves y registros, o tal estructuración es muy dificultosa (tanto manual como computacionalmente), y restringe de antemano los tipos de consultas que luego se pueden realizar. Como muchas aplicaciones computacionales necesitan recuperar datos e información desde estas grandes bases de datos conteniendo datos no estructurados, es necesario lograr eficiencia en formas más sofisticadas de búsqueda que la habitual sobre datos estucturados. Así, dada una consulta, el objetivo de un sistema de recuperación de información es obtener lo que podría ser útil o relevante para el usuario, usando una estructura de almacenamiento especialmente diseñada para responderla eficientemente.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Recuperación de datos e información en bases de datos masivas

En la actualidad es cada vez más evidente la necesidad de procesar grandes conjuntos de datos, de manera tal de poder obtener información útil a partir de ellos. Sin embargo, la evolución de las tecnologías de información y comunicación, en conjunto con la gran cantidad y variedad de información disponible digitalmente, han llevado en las ´ultimas décadas al surgimiento de nuevos depósitos no estructurados de información, en los cuales los datos que no se adaptan fácilmente al modelo relacional. A tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros; no se los puede estructurar más en claves y registros, o tal estructuración es muy dificultosa (tanto manual como computacionalmente), y restringe de antemano los tipos de consultas que luego se pueden realizar. Como muchas aplicaciones computacionales necesitan recuperar datos e información desde estas grandes bases de datos conteniendo datos no estructurados, es necesario lograr eficiencia en formas más sofisticadas de búsqueda que la habitual sobre datos estucturados. Así, dada una consulta, el objetivo de un sistema de recuperación de información es obtener lo que podría ser útil o relevante para el usuario, usando una estructura de almacenamiento especialmente diseñada para responderla eficientemente.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Recuperación de datos para el procesamiento de datos masivos

La gran cantidad y variedad de información disponible en formato digital, junto con la evolución de las tecnologías de información y comunicación, han llevado al surgimiento de nuevos repositorios no estructurados de información, en los cuales los datos son no estructurados y no se adaptan fácilmente al modelo relacional. A tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros; no se los puede estructurar fácilmente en claves y registros (tanto manual como computacionalmente), o tal estructuración carece de sentido practico , y restringe de antemano los tipos de consultas que luego se pueden realizar. Por lo tanto, es cada vez mas evidente en la actualidad la necesidad de procesar grandes conjuntos de datos, para obtener información útil a partir de ellos. Así, dada una base de datos y una consulta, el objetivo de un sistema de recuperación de información es obtener, desde la base de datos, lo que podría ser útil o relevante para el usuario, usando alguna estructura de almacenamiento sobre dichos datos que permita responder a la consulta de manera eficiente. Estas estructuras necesitan ser diseñadas especialmente para ese propósito.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Recuperación de datos para el procesamiento de datos masivos

La gran cantidad y variedad de información disponible en formato digital, junto con la evolución de las tecnologías de información y comunicación, han llevado al surgimiento de nuevos repositorios no estructurados de información, en los cuales los datos son no estructurados y no se adaptan fácilmente al modelo relacional. A tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros; no se los puede estructurar fácilmente en claves y registros (tanto manual como computacionalmente), o tal estructuración carece de sentido practico , y restringe de antemano los tipos de consultas que luego se pueden realizar. Por lo tanto, es cada vez mas evidente en la actualidad la necesidad de procesar grandes conjuntos de datos, para obtener información útil a partir de ellos. Así, dada una base de datos y una consulta, el objetivo de un sistema de recuperación de información es obtener, desde la base de datos, lo que podría ser útil o relevante para el usuario, usando alguna estructura de almacenamiento sobre dichos datos que permita responder a la consulta de manera eficiente. Estas estructuras necesitan ser diseñadas especialmente para ese propósito.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Libro de actas

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Chilecito (La Rioja) en abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI