Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2016-04-11T14:37:57Z
dc.date.available 2016-04-11T14:37:57Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52173
dc.description.abstract Este artículo aborda la problemática de la detección de outliers en grandes bases de datos. En base a la aproximación por celdas propuesta por Edwin Knorr y Raymond NG en 1998 en el trabajo “Algorithms for Mining Distance-Based Outliers in Large Datasets” se implementaron distintas versiones del algoritmo que superan las limitaciones establecidas en el trabajo original con modificaciones orientadas a mejorar la eficiencia y la utilización del algoritmo en distintos escenarios. es
dc.format.extent 14-25 es
dc.language es es
dc.subject big data en
dc.subject Algoritmos es
dc.subject Parallel es
dc.title Detección de outliers en grandes bases de datos mediante aproximación basada en celdas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/asse1-13.pdf es
sedici.identifier.issn 2451-7593 es
sedici.creator.person De Armas, Adrián es
sedici.creator.person Rossi, Bibiana D. es
sedici.creator.person Kuna, Horacio Daniel es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2015-09
sedici.relation.event Simposio Argentino de Ingeniería de Software (ASSE 2015) - JAIIO 44 (Rosario, 2015) es
sedici.description.peerReview peer-review es


Descargar archivos

Thumbnail
Documento completo
Descargar archivo (1.216Mb) - PDF
Icon
Enlace externo

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)