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 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.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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 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.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Grandes datos y algoritmos eficientes para aplicaciones de escala web

La cantidad y variedad de información disponible online impone constantes desafíos en cuanto a técnicas eficientes para su almacenamiento y acceso. Muchos procesos en múltiples dominios requieren que este acceso se realice bajo restricciones de tiempo (eficiencia) y con parámetros de alta calidad (eficacia). En este escenario existen por un lado, necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan información de la más diversa y compleja naturaleza 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. Ejemplos concretos son las máquinas de búsqueda para la web, las redes sociales y los sistemas que generan grandes cantidades de datos como la telefonía móvil, entre otros. Esta problemática abre nuevos interrogantes constantemente y, mientras se intentan resolver, aparecen nuevos desafíos. Algunas de estas preguntas tienen que ver con nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan mejorar las prestaciones de los sistemas, tanto en eficiencia y escalabilidad como en eficacia.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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 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.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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 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.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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 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.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Grandes datos y algoritmos eficientes para aplicaciones de escala web

La cantidad y variedad de información disponible online impone constantes desafíos en cuanto a técnicas eficientes para su almacenamiento y acceso. Muchos procesos en múltiples dominios requieren que este acceso se realice bajo restricciones de tiempo (eficiencia) y con parámetros de alta calidad (eficacia). En este escenario existen por un lado, necesidades puntuales de los servicios que recolectan y utilizan información de la más diversa y compleja naturaleza 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. Ejemplos concretos son las máquinas de búsqueda para la web, las redes sociales y los sistemas que generan grandes cantidades de datos como la telefonía móvil, entre otros. Esta problemática abre nuevos interrogantes constantemente y, mientras se intentan resolver, aparecen nuevos desafíos. Algunas de estas preguntas tienen que ver con nuevas estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes. En este proyecto se estudian, proponen, diseñan y evalúan estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con el análisis de grandes datos que permitan mejorar las prestaciones de los sistemas, tanto en eficiencia y escalabilidad como en eficacia.Eje: Bases de datos y Minería de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Select-based random access to variable-byte encodings

Enormous datasets are a common occurence today and compressing them is often beneficial. Fast direct access to any element in the compressed data is a requirement in the field of compressed data structures, which is not easily supported with traditional compression methods. Variable-byte encoding is a method for compressing integers of different byte lengths. It removes unused leading bytes and adds an additional continuation bit to each byte to denote whether the compressed integer continues to the next byte or not. An existing solution using a rank data structure performs well in this given task. This thesis introduces an alternative solution using a select data structure and compares the two implementations. An experimentation is also done on retrieving a subarray from the compressed data structure. The rank implementation performs better on data containing mostly small integers. The select implementation benefits on larger integers. The select implementation has significant advantages on subarray fetching due to how the data is compressed