Una propuesta para la selección de pivotes en índices métricos
- Autores
- Herrera, Norma Edith; De Battista, Anabella Cecilia; Pascal, Andrés Jorge
- Año de publicación
- 2005
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- Muchas aplicaciones en computación tienen por objetivo buscar objetos en una base de datos que sean similares a uno dado. Todas estas aplicaciones pueden tratarse en abstracto con el formalismo de espacio métrico. Este método encapsula las propiedades de los objetos de la base de datos y permite construir ´índices genéricos. Existen muchas técnicas de construcción de índices para realizar búsquedas de objetos similares. En este trabajo nos hemos centrado en las técnicas basadas en pivotes, las cuales construyen el índice en torno a un grupo de puntos estratégicos de la base de datos denominados pivotes. El grupo de pivotes utilizado en la construcción del ´índice no afecta en absoluto la efectividad del mismo, pero es crucial para su eficiencia. Es por esta razón que el tema de selección de un buen grupo de pivotes está siendo ampliamente estudiado. En este artículo presentamos el diseño de dos nuevas técnicas para la selección de un buen grupo de pivotes.
Fil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.
Fil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Pascal, Andrés Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Peer Reviewed - Materia
-
Bases de datos
Espacios métricos
Indices
Selección de pivotes - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- 2016-07-04T22:31:37Z
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- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
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Una propuesta para la selección de pivotes en índices métricosHerrera, Norma EdithDe Battista, Anabella CeciliaPascal, Andrés JorgeBases de datosEspacios métricosIndicesSelección de pivotesMuchas aplicaciones en computación tienen por objetivo buscar objetos en una base de datos que sean similares a uno dado. Todas estas aplicaciones pueden tratarse en abstracto con el formalismo de espacio métrico. Este método encapsula las propiedades de los objetos de la base de datos y permite construir ´índices genéricos. Existen muchas técnicas de construcción de índices para realizar búsquedas de objetos similares. En este trabajo nos hemos centrado en las técnicas basadas en pivotes, las cuales construyen el índice en torno a un grupo de puntos estratégicos de la base de datos denominados pivotes. El grupo de pivotes utilizado en la construcción del ´índice no afecta en absoluto la efectividad del mismo, pero es crucial para su eficiencia. Es por esta razón que el tema de selección de un buen grupo de pivotes está siendo ampliamente estudiado. En este artículo presentamos el diseño de dos nuevas técnicas para la selección de un buen grupo de pivotes.Fil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.Fil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.Fil: Pascal, Andrés Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.Peer Reviewed2016-07-04T22:31:37Z2016-07-04T22:31:37Z2005-10-17info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiondocunento de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfapplication/pdfXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación. Concordia, Entre Ríos. Argentina.http://hdl.handle.net/20.500.12272/868spaL. Mico, J. Oncina, and E. Vidal. A new version of the nearest-neighbor approximating and eliminating search (AESA) with linear preprocessing-time and memory requirements. Pattern Recognition Letters, 15:9–17, 1994.A. Farago, T. Linder, and G. Lugosi. Fast nearest-neighbor search in dissimilarity spaces. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 15(9):957–962, 1993.E. Chávez and N. Herrera. Selección dinámica de ındices métricos para consultas de proximidad. In Actas del X Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC’04), pages 389–400, Buenos Aires, Argentina, 2004.info:eu-repo/semantics/openAccess2016-07-04T22:31:37Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Herrera, Norma Edith ; De Battista, Anabella C. ; Pacal Jorge.No comercial con fines académicos.Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Statesreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:44:36Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/868instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:44:38.158Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
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