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Procesamiento de consultas métrico-temporales
dc.creator | De Battista, Anabella Cecilia | |
dc.creator | Pascal, Andrés Jorge | |
dc.creator | Gutierrez, Gilberto | |
dc.creator | Herrera, Norma Edith | |
dc.date.accessioned | 2016-07-04T22:00:41Z | |
dc.date.available | 2016-07-04T22:00:41Z | |
dc.date.issued | 2007-10-09 | |
dc.identifier.citation | XXXIII Conferencia Latinoamericana de Informática. San José de Costa Rica (2007) | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/865 | |
dc.description.abstract | The temporal databases allow efficiently to store and recover data that have a temporal component. The metric spaces are a databases model that support similarity searches, that is to say, searches of objects similar to a given query element. There are a vast number of applications where it turns out from interest to also make searches by similarity but having in account the temporal component. This new type of query cannot be efficiently solved neither with temporal indexes, nor with metric indexes. In this article we undertook the study of these queries in order to formalize this concept and to propose efficient methods for its resolution. For it, we present the FHQT-Temporal, an adaptation of metric index FHQT with the aggregate of time intervals. Finally we verified experimentally the efficiency of this structure of access for a determined set of queries. | es_ES |
dc.description.abstract | Las bases de datos temporales permiten almacenar y recuperar eficientemente datos que poseen una componente temporal. Los espacios métricos son un modelo de bases de datos que soportan búsquedas por similitud, es decir, búsquedas de objetos parecidos a uno dado. Existen aplicaciones donde resulta de interés realizar búsquedas por similitud pero teniendo en cuenta también la componente temporal. Este nuevo tipo de consultas no puede resolverse eficientemente ni con índices temporales, ni con índices métricos. En este artículo abordamos el estudio de estas consultas con el fin de formalizarlas y proponer métodos eficientes para su resolución. Para ello, presentamos el FHQTTemporal, una adaptación del índice métrico FHQT con el agregado de intervalos de tiempo. Finalmente verificamos experimentalmente la eficiencia de esta estructura de acceso para un conjunto determinado de consultas. | es_ES |
dc.format | application/pdf | |
dc.language.iso | eng | es_ES |
dc.language.iso | eng | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Metric-temporal query | es_ES |
dc.subject | Metric spaces | es_ES |
dc.subject | Temporal databases | es_ES |
dc.subject | Similarity search | es_ES |
dc.subject | FHQT-Temporal | es_ES |
dc.subject | Espacios métricos-temporales | es_ES |
dc.subject | Espacios métricos | es_ES |
dc.subject | Bases de datos temporales | es_ES |
dc.subject | Búsquedas por similitud | es_ES |
dc.subject | FHQTTemporal | es_ES |
dc.title | Procesamiento de consultas métrico-temporales | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.rights.holder | De Battista, Anabella Cecilia ; Pascal Andrés Jorge ; Gutiérrez, Gilberto ; Herrera, Norma Edith. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: 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.affiliation | Fil: 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.affiliation | Fil: Gutiérrez, Gilberto. Universidad del Bio-Bio. Facultad de Ciencias Empresariales; Chile. | es_ES |
dc.description.affiliation | Fil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina. | es_ES |
dc.description.peerreviewed | Peer Reviewed | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_ES |
dc.type.snrd | docunento de conferencia | es_ES |
dc.relation.references | Baeza-Yates, R. Cunto, W., Manber, U. and Wu S. Proximity matching using fixed-queries trees. In Proc. 5th Combinatorial Pattern Matching (CPM’94), LNCS 807, pages 198–212, 1994. | es_ES |
dc.relation.references | Baeza-Yates, R. Searching: an algorithmic tour. In A. Kent and J. Williams, editors, Encyclopedia of Computer Science and Technology, volume 37, pages 331–359. Marcel Dekker Inc., 1997. | es_ES |
dc.relation.references | Bozkaya, T. and Ozsoyoglu, M. Distance-based indexing for high-dimensional metric spaces. In Proc. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp. 357–368, Sigmod Record 26(2), 1997. | es_ES |
dc.relation.references | Brin, S. Near neighbor search in large metric spaces. In Proc. 21st Conference on Very Large Databases (VLDB’95), pages 574–584, 1995. | es_ES |
dc.relation.references | Burkhard, W. and Keller, R. Some approaches to best-match file searching. In Comm. of the ACM, 16(4):230–236, 1973. | es_ES |
dc.rights.use | No comercial con fines académicos. | es_ES |
dc.rights.use | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |