Algoritmos Eficientes y Datos Masivos en Búsquedas a Gran Escala

La cantidad, diversidad y dinamismo de la información distribuida por diferentes servicios en Internet presenta múltiples desafíos a los sistemas de búsquedas. Por un lado, los usuarios requieren de herramientas que les ayuden a resolver problemas en tiempo y forma. Por otro, el escenario cada vez más grande y complejo y exige el diseño de algoritmos y estructuras de datos que permitan mantener (y mejorar) la eficiencia, tanto en calidad de las respuestas como en tiempo. Si bien las búsquedas sobre conjuntos masivos de información pueden adquirir formas diversas, una de las aplicaciones más utilizadas son los motores de búsqueda. Éstos son sistemas distribuidos de altas prestaciones que se basan en estructuras de datos y algoritmos altamente eficientes. Esta problemática tiene aún muchas preguntas abiertas y – mientras se intentan resolver cuestiones – aparecen nuevos desafíos. En este proyecto se propone el diseño y evaluación de estructuras de datos y algoritmos eficientes junto con análisis de datos masivos (big data) para mejoras procesos internos de un motor de búsqueda. Para ello, exploran y explotan tanto el contenido y la estructura de la web como el comportamiento de los usuarios.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento de consultas en motores de búsqueda: diseño y evaluación en términos de consumo de energía

Actualmente los centros de datos accedidos por los buscadores web junto con las computadoras personales consumen el 10% de la energía mundial, y de ese porcentaje aproximadamente el 2% es consumido sólo por los buscadores y sus centros de datos. Sin embargo, es de esperar que en los próximos años estos porcentajes se incrementen en un 30% o 40% debido a que el tamaño de la Web tiende a duplicarse cada ocho meses, la cantidad de usuarios que se conectan a ésta sigue creciendo y los buscadores satisfacen la creciente demanda incrementando el hardware utilizado. En este trabajo se presentan los objetivos y los desafíos de una línea de investigación que abarca los problemas de consumo de energía que deben solucionar actualmente los grandes centros de cómputos y de datos, en particular los buscadores Web.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento de consultas en motores de búsqueda: diseño y evaluación en términos de consumo de energía

Actualmente los centros de datos accedidos por los buscadores web junto con las computadoras personales consumen el 10% de la energía mundial, y de ese porcentaje aproximadamente el 2% es consumido sólo por los buscadores y sus centros de datos. Sin embargo, es de esperar que en los próximos años estos porcentajes se incrementen en un 30% o 40% debido a que el tamaño de la Web tiende a duplicarse cada ocho meses, la cantidad de usuarios que se conectan a ésta sigue creciendo y los buscadores satisfacen la creciente demanda incrementando el hardware utilizado. En este trabajo se presentan los objetivos y los desafíos de una línea de investigación que abarca los problemas de consumo de energía que deben solucionar actualmente los grandes centros de cómputos y de datos, en particular los buscadores Web.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Mejoras algorítmicas y estructuras de datos para búsquedas altamente eficientes

El problema de la búsqueda en Internet presenta desafíos constantes. Los datos son cada vez más ricos y complejos, se utilizan y varían en tiempo real, aportando nuevo valor, pero solamente si están disponibles en tiempo y forma. Los usuarios utilizan cada vez más motores de búsqueda, esperando satisfacer sus necesidades de información, navegación o para hacer transacciones, requiriendo que respondan miles de consultas por segundo. Para poder manejar eficientemente el tamaño de una colección de documentos recolectados desde la web, los motores de búsqueda utilizan estructuras de datos distribuidas para hacer eficiente la búsqueda y técnicas de caching para optimizar los tiempos de respuesta. En este proyecto se propone diseñar y evaluar estructuras de datos avanzadas junto con nuevas técnicas algorítmicas que permitan mejorar la performance en las búsquedas para colecciones de datos de escala web.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed 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

WICC 2016 : XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2016), realizado en la Universidad Nacional de Entre Ríos, el 14 y 15 de abril de 2016.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI