Paralelización de estructuras métricas para búsquedas por similaridad en servidores web

La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de datos, recuperaci on de informaci on, etc. La posibilidad de fusionar dos l neas de investigaci on independiente, como es, el desarrollo de estructuras de datos para b usquedas por similitud y la necesidad de procesar grandes vol umenes de datos usando computaci on paralela, permitir a la utilizaci on de estas nuevas estructuras en aplicaciones reales. El presente art culo describe la l nea de investigaci on conjunta de un grupo de investigadores de la Universidad de Magallanes y de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral a trav es del programa de investigaci on \Paralelizaci on de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperaci on de Informaci on", el cual permitir a el dise~no, implementaci on y evaluaci on de estructuras m etricas paralelas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de estructuras métricas para búsquedas por similaridad en servidores web

La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de datos, recuperaci on de informaci on, etc. La posibilidad de fusionar dos l neas de investigaci on independiente, como es, el desarrollo de estructuras de datos para b usquedas por similitud y la necesidad de procesar grandes vol umenes de datos usando computaci on paralela, permitir a la utilizaci on de estas nuevas estructuras en aplicaciones reales. El presente art culo describe la l nea de investigaci on conjunta de un grupo de investigadores de la Universidad de Magallanes y de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral a trav es del programa de investigaci on \Paralelizaci on de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperaci on de Informaci on", el cual permitir a el dise~no, implementaci on y evaluaci on de estructuras m etricas paralelas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Assessing metric structures on GPGPU environments

Similarity search consists on retrieving objects within a database that are similar or relevant to a particular query. It is a topic of great interest to scientific community because of its many fields of application, such as searching for words and images on the World Wide Web, pattern recognition, detection of plagiarism, multimedia databases, among others. It is modeled through metric spaces, in which objects are represented in a black-box that contains only the distance between objects; calculating the distance function is costly and search systems operate at a high query rate. Metrical structures have been developed to optimize this process; such structures work as indexes and preprocess data to decrease the distance evaluations during the search. Processing large volumes of data makes unfeasible the use of such structures without using parallel processing environments. Technologies based on multi- CPU and GPU architectures are among the most force due to its costs and performance.XV Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Assessing metric structures on GPGPU environments

Similarity search consists on retrieving objects within a database that are similar or relevant to a particular query. It is a topic of great interest to scientific community because of its many fields of application, such as searching for words and images on the World Wide Web, pattern recognition, detection of plagiarism, multimedia databases, among others. It is modeled through metric spaces, in which objects are represented in a black-box that contains only the distance between objects; calculating the distance function is costly and search systems operate at a high query rate. Metrical structures have been developed to optimize this process; such structures work as indexes and preprocess data to decrease the distance evaluations during the search. Processing large volumes of data makes unfeasible the use of such structures without using parallel processing environments. Technologies based on multi- CPU and GPU architectures are among the most force due to its costs and performance.XV Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de un digesto digital paralelo para búsquedas por similitud sobre documentos

La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimedia, reconocimiento de patrones, minería de datos, recuperación de información, etc. La necesidad de procesar grandes volúmenes de datos y de poner a disposición de los usuarios respuestas rápidas a sus consultas hace que las estructuras que soportan este tipo de búsquedas deban ser paralelizadas. Por otro lado, la cantidad de información generada por instituciones públicas y privadas y la necesidad de recuperar documentos de formas más complejas, permite la unión de las áreas de paralelismo y búsqueda por similitud en una aplicación real. El presente artículo presenta un solución eficiente y de bajo costo de un motor de búsqueda paralelo, presentando una alternativa para consultas en un Digesto Digital Institucional, la búsqueda de documentos por similitud.Similarity search consists in retrieving those objects within a database that are alike or relevant in a given query. This concept has a broad range of applications in diverse areas such as multimedia database, pattern recognition, data mining, information retrieval, etc. The necessity to process large amounts of data to find fast answers to queries makes the structures that support this system parallel. Besides, the quantity of information generated by public and private institutions and the need to recuperate documents in a much more complex way allows for the union of parallel and similarity search areas to makes a real application. This article presents an efficient solution with a low cost parallel search engine as an alternative to queries in an Institutional Digital Digest, document search by similitude.Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de un digesto digital paralelo para búsquedas por similitud sobre documentos

La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimedia, reconocimiento de patrones, minería de datos, recuperación de información, etc. La necesidad de procesar grandes volúmenes de datos y de poner a disposición de los usuarios respuestas rápidas a sus consultas hace que las estructuras que soportan este tipo de búsquedas deban ser paralelizadas. Por otro lado, la cantidad de información generada por instituciones públicas y privadas y la necesidad de recuperar documentos de formas más complejas, permite la unión de las áreas de paralelismo y búsqueda por similitud en una aplicación real. El presente artículo presenta un solución eficiente y de bajo costo de un motor de búsqueda paralelo, presentando una alternativa para consultas en un Digesto Digital Institucional, la búsqueda de documentos por similitud.Similarity search consists in retrieving those objects within a database that are alike or relevant in a given query. This concept has a broad range of applications in diverse areas such as multimedia database, pattern recognition, data mining, information retrieval, etc. The necessity to process large amounts of data to find fast answers to queries makes the structures that support this system parallel. Besides, the quantity of information generated by public and private institutions and the need to recuperate documents in a much more complex way allows for the union of parallel and similarity search areas to makes a real application. This article presents an efficient solution with a low cost parallel search engine as an alternative to queries in an Institutional Digital Digest, document search by similitude.Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicaciones de búsquedas por similtud en un portal GRID orientado a aspectos

En el marco del Proyecto de Investigación Paralelización de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperación de Información, de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral se desarrolla la línea de investigación que da continuidad al trabajo previo de dos grupos de investigación de esa Universidad en las áreas de paralelismo y programación orientada a aspectos, integrados en esta oportunidad en la búsqueda de alternativas para la implementación del paradigma de orientación a aspectos en entornos paralelos, particularmente en entornos GRID, a través del desarrollo de un Portal GRID, utilizando técnicas y herramientas de la programación orientada a aspectos, y del área de búsquedas por similitud investigadas por un grupo de la Universidad de Magallanes, Chile, con el fin de desarrollar aplicaciones arqueológicas para el Portal GRID.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estructuras de datos métricas para la recuperación de información multimedia en la web

La búsqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner´ıa de datos, recuperación de información, etc. En este contexto, tres grupos de investigación aúnan esfuerzos en una misma dirección con el objetivo de posibilitar un mayor avance en torno al diseño, desarrollo e implementación de nuevas y eficientes estructuras métricas, así como también en la construcción de aplicaciones que permitan acercar a la realidad este tipo de investigaciones. El presente artículo describe algunos de los avances realizados en el último año en torno a esta línea de investigación realizados por grupos conformados por la Universidad de Magallanes, Chile y por las unidades académicas de Río Turbio y Río Gallegos de Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Argentina.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estructuras de datos métricas para la recuperación de información multimedia en la web

La búsqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner´ıa de datos, recuperación de información, etc. En este contexto, tres grupos de investigación aúnan esfuerzos en una misma dirección con el objetivo de posibilitar un mayor avance en torno al diseño, desarrollo e implementación de nuevas y eficientes estructuras métricas, así como también en la construcción de aplicaciones que permitan acercar a la realidad este tipo de investigaciones. El presente artículo describe algunos de los avances realizados en el último año en torno a esta línea de investigación realizados por grupos conformados por la Universidad de Magallanes, Chile y por las unidades académicas de Río Turbio y Río Gallegos de Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Argentina.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Búsquedas por rango sobre plataformas GPU en espacios métricos

La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Actualmente es un tema de gran interés para la comunidad científica debido a sus múltiples campos de aplicación, como reconocimiento de patrones, recuperación de la información, bases de datos multimedia, entre otros. La búsqueda por similitud o en proximidad se modela matemáticamente a través de un espacio métrico, en el cual un objeto es representado como una caja negra, donde la única información disponible es la función de distancia de este objeto a los otros. En general, el cálculo de la distancia es costoso, por ello el objetivo es reducir la cantidad de evaluaciones de distancia necesarias para resolver la consulta. Para esto se han desarrollado numerosas estructuras métricas, que realizan un preprocesamiento de los datos a fin de disminuir las evaluaciones de distancia al momento de la búsqueda. En la actualidad, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos hace poco factible la utilización de una estructura en aplicaciones reales si ésta no considera la utilización de sistemas de altas prestaciones en entornos de procesamiento paralelo. Existen una serie de tecnologías para realizar implementaciones paralelas, siendo una de las más nuevas, las plataformas basadas en GPU / Multi- GPU, que son interesantes debido a la cantidad de procesadores y los bajos costes involucrados.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI