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dc.date.accessioned 2019-07-12T14:54:14Z
dc.date.available 2019-07-12T14:54:14Z
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/78017
dc.description.abstract La idea del procesamiento de datos masivos (Big Data) se ha desarrollado sostenidamente en los últimos años, estableciéndose como un nuevo paradigma para resolver problemas. Por un lado, el crecimiento en el poder de cómputo y almacenamiento habilita la posibilidad de manejar volúmenes de datos de varios órdenes de magnitud. Por el otro, generan la necesidad de contar no solamente con plataformas que permitan distribuir el procesamiento sino, además, con algoritmos que lo realicen de forma eficiente. Una de las primeras aplicaciones de Big Data son los motores de búsqueda de escala web, sistemas que procesan miles de millones de documentos y deben responder a los usuarios con estrictas restricciones de tiempo, típicamente, milisegundos. Análogamente, el procesamiento de grafos masivos provenientes del mapeo de la estructura de las redes sociales presenta desafíos de forma sostenida. Estos escenarios se caracterizan por una complejidad creciente en espacio y requieren soluciones cada vez más sofisticadas ya que la cantidad de datos y de usuarios crece conforme evolucionan en el tiempo. Además, han aparecido requerimientos para ofrecer respuestas sobre flujos de datos que ocurren en tiempo real (streaming) por lo que es un requisito considerar modelos que puedan tomar decisiones on-line utilizando estos datos. Este trabajo presenta las líneas de investigación que se proponen en el contexto de los datos masivos a partir del estudio, diseño y evaluación de estructuras de datos y algoritmos que operan eficientemente, ya sea sobre documentos, grafos sociales o interacciones de usuarios, entre otros. es
dc.language es es
dc.subject algoritmos eficientes es
dc.subject motores de búsqueda es
dc.subject grafos masivos es
dc.subject estructuras de datos es
dc.subject grandes datos es
dc.title Modelos y algoritmos para problemas de procesamiento en entornos de Big Data es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-3619-27-4 es
sedici.creator.person Tolosa, Gabriel Hernán es
sedici.creator.person Lavallen, Pablo J. es
sedici.creator.person Delvechio, Tomás es
sedici.creator.person Marrone, Agustín es
sedici.creator.person Giordano, Andrés es
sedici.creator.person Ríssola, Esteban A. es
sedici.description.note Eje: Bases de Datos y Minería de Datos. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2019-04
sedici.relation.event XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2019, Universidad Nacional de San Juan). es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/76941 es


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