2016-07-042016-07-042005-05-13VII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. Río IV, Córdoba. Argentina.http://hdl.handle.net/20.500.12272/869Con la evolución de los sistemas y las tecnologías de información ha surgido la necesidad de procesamiento de datos no estructurados, o de consultas sobre datos estructurados, donde la búsqueda se realiza sobre cualquier campo o grupo de campos y no solo por clave, y a veces también, por partes de un campo. Para poder resolver estos nuevos desafíos se están desarrollando nuevos conocimientos, técnicas y herramientas, entre los cuales se encuentra la búsqueda por similitud en espacios métricos. La busqueda por similitud (o por proximidad) intenta resolver el siguiente problema: "dado un conjunto de objetos de naturaleza desconocida, una función de distancia definida entre ellos que mide cuan diferentes son, y dado otro objeto, llamado la consulta, encontrar todos los elementos del conjunto suficientemente similares a la consulta". Este tipo de búsqueda se puede utilizar por ejemplo para recuperar objetos como imágenes, sonido, texto sin formato, y otros. También tiene aplicación en la biología computacional, en la predicción de funciones, el reconocimiento de patrones, y la minería de datos.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Espacios métricosSelección de pivotesIndicesIndices métricosinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectNo comercial con fines académicos.Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States