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dc.date.accessioned 2012-10-11T16:32:25Z
dc.date.available 2012-10-11T16:32:25Z
dc.date.issued 2006-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22299
dc.description.abstract El modelo de Espacios Métricos permite formalizar el concepto de búsqueda por similitud en bases de datos no tradicionales. El objetivo es construir índices que permitan reducir el tiempo necesario para resolver una búsqueda por similitud. Una amplia clase de algoritmos construyen el índice dividiendo el espacio en zonas tan compactas como sea posible. Por cada zona se almacena un elemento representativo, llamado centro , e información adicional que permiten descartar la zona completa durante una búsqueda, sin tener que calcular la distancia entre los elementos de la zona y el objeto de búsqueda. La manera en que se seleccionan los centros afecta el desempeño del índice. En este artículo presentamos dos nuevas políticas para la selección de centros en el Geometric Nearneighbor Access Tree (GNAT), un índice basado en particiones compactas. Experimentalmente mostramos que estas políticas logran un buen desempeño. es
dc.format.extent 479-490 es
dc.language es es
dc.subject Base de Datos es
dc.subject espacios métricos es
dc.subject metric spaces en
dc.subject Índices es
dc.title Selección de centros para un índice métrico basado en particiones compactas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Mendoza Alric, Cristian es
sedici.creator.person Herrera, Norma Edith es
sedici.description.note III Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD) es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2006-10
sedici.relation.event XII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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