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dc.creatorHerrera, Norma Edith
dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.creatorPascal, Andrés Jorge
dc.date.accessioned2016-07-04T22:31:37Z
dc.date.available2016-07-04T22:31:37Z
dc.date.issued2005-10-17
dc.identifier.citationXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación. Concordia, Entre Ríos. Argentina.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/868
dc.description.abstractMuchas 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.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.subjectBases de datoses_ES
dc.subjectEspacios métricoses_ES
dc.subjectIndiceses_ES
dc.subjectSelección de pivoteses_ES
dc.titleUna propuesta para la selección de pivotes en índices métricoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.holderHerrera, Norma Edith ; De Battista, Anabella C. ; Pacal Jorge.es_ES
dc.description.affiliationFil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.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.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrddocunento de conferenciaes_ES
dc.relation.referencesL. 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.es_ES
dc.relation.referencesA. 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.es_ES
dc.relation.referencesE. 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.es_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*


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