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Indexando objetos métrico-temporales

dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.creatorPascal, Andrés Jorge
dc.creatorHerrera, Norma Edith
dc.creatorGutierrez, Gilberto
dc.date.accessioned2016-07-04T20:38:50Z
dc.date.available2016-07-04T20:38:50Z
dc.date.issued2010-05-05
dc.identifier.citationXII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. El Calafate, Argentina.es_ES
dc.identifier.issn978-950-34-0652-6
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/859
dc.description.abstractEl modelo de bases de datos métricotemporal permite abordar aquellas situaciones en las que resulta necesario realizar búsquedas por similitud teniendo en cuenta también la componente temporal. En este modelo se combinan los espacios métricos con las bases de datos temporales permitiendo así procesar consultas por similitud restringidas a un intervalo o a un instante de tiempo. Varios índices han sido propuestos para procesar eficientemente consultas métrico-temporales, los cuales han demostrado ser competitivos en memoria principal. En este trabajo estamos interesado en el diseño de índices eficientes para el procesamiento de consultas métricos temporales, considerando tambi´en el desempeño de los mismos en memoria secundaria.es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectEspacios métricoses_ES
dc.subjectBases de datos temporaleses_ES
dc.subjectBase de datos metrico temporaleses_ES
dc.subjectIndiceses_ES
dc.titleIndexando objetos métrico-temporaleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.holderDe Battista, Anabella C. ; Pacal Jorge ; Herrera, Norma Edith; Gutiérrez, Gilberto.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: 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.es_ES
dc.description.affiliationFil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Gutiérrez, Gilberto. Universidad del Bio-Bio. Facultad de Ciencias Empresariales; Chile.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrddocunento de conferenciaes_ES
dc.relation.referencesR. Baeza-Yates,W. Cunto, U.Manber, and S. Wu. Proximity matching using fixedqueries trees. In Proc. 5th Combinatorial Pattern Matching (CPM’94), LNCS 807, pages 198–212, 1994.es_ES
dc.relation.referencesDe Battista, A. Pascal, G. Gutierrez, and N. Herrera. Un nuevo índice métricotemporal: el historical fhqt. In Actas del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación, Corrientes, Agentina, 2007.es_ES
dc.relation.referencesB. Bustos, G. Navarro, and E. Chávez. Pivot selection techniques for proximity searching in metric spaces. In Proc. of the XXI Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC’01), pages 33–40. IEEE CS Press, 2001.es_ES
dc.relation.referencesE. Chávez, G. Navarro, R. Baeza-Yates, and J.L. Marroqu´ın. Searching in metric spaces. ACM Computing Surveys, 33(3):273–321, September 2001.es_ES
dc.relation.referencesC. S. Jensen. A consensus glossary of temporal database concepts. ACM SIGMOD Record, 23(1):52–54, 1994.es_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicoses_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*


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