Búsqueda en bases de datos métricas-temporales

dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.creatorPascal, Andrés Jorge
dc.creatorGutierrez, Gilberto
dc.creatorHerrera, Norma Edith
dc.date.accessioned2016-07-04T22:20:19Z
dc.date.available2016-07-04T22:20:19Z
dc.date.issued2006-06-01
dc.description.abstractLas bases de datos clásicas se organizan basándose en el concepto de b´usqueda exacta sobre datos estructurados, capturando sólo un estado de la realidad modelizada. Actualmente las bases de datos han incluido la capacidad de almacenar otro tipos de datos tales como imágenes, sonido, texto, video, datos geométricos, entre otros. La problemática de almacenamiento y búsquedas sobre estos datos di ere de las bases de datos clásicas y por lo tanto se necesitan nuevos modelos capaces de abordarlos. Entre estos nuevos modelos se encuentran las bases de datos espacios-temporales y los espacios métricos, que han recibido un creciente interés de parte de la comunidad de bases de datos. En este trabajo nos proponemos estudiar el problema de búsquedas por similitud sobre objetos que pueden variar su identidad, su posición y/o su forma en el tiempo.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: Gutiérrez, Gilberto. Universidad del Bio-Bio. Facultad de Ciencias Empresariales; Chile.es_ES
dc.description.affiliationFil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.citationVIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. Morón, Buenos Aires. Argentina.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/867
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.referencesBetty Salzberg and Vassilis J. Tsotras. Comparison of access methods for time-evolving data. ACM Comput. Surv., 31(2):158 221, 1999.es_ES
dc.relation.referencesGonzalo Navarro. Searching in metric spaces by spatial approximation. In Proc. String Processing and Information Retrieval (SPIRE'99), pages 141-148. IEEE CS Press, 1999.es_ES
dc.relation.referencesMohamed F. Mokbel, Thanaa M. Ghanem, and Walid G. Aref. Spatio-temporal access methods. IEEE Data Engineering Bulletin, 26(2):40-49,2003.es_ES
dc.relation.referencesMarios Hadjieleftheriou, George Kollios, Petko Bakalov, and Vassilis J. Tsotras. Complex spatio-temporal pattern queries. In VLDB, pages 877-888, 2005.es_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.subjectBúsquedases_ES
dc.subjectBase de datos espacio-temporaleses_ES
dc.subjectEspacios métricoses_ES
dc.titleBúsqueda en bases de datos métricas-temporaleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.type.snrddocunento de conferenciaes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES

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