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ALGORITMOS DE CLUSTERING PARALELOS EN SISTEMAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN DISTRIBUIDOS

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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ALGORITMOS DE CLUSTERING PARALELOS EN SISTEMAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN DISTRIBUIDOS

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dc.contributor.advisor Vidal Gimeno, Vicente Emilio es_ES
dc.contributor.author Jiménez González, Daniel es_ES
dc.date.accessioned 2011-07-20T12:16:46Z
dc.date.available 2011-07-20T12:16:46Z
dc.date.created 2011-05-20T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2011-07-20T12:16:35Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/11234
dc.description.abstract La información es útil si cuando se necesita está disponible y se puede hacer uso de ella. La disponibilidad suele darse fácilmente cuando la información está bien estructurada y ordenada, y además, no es muy extensa. Pero esta situación no es la más común, cada vez se tiende más a que la cantidad de información ofrecida crezca de forma desmesurada, que esté desestructurada y que no presente un orden claro. La estructuración u ordenación manual es inviable debido a las dimensiones de la información a manejar. Por todo ello se hace clara la utilidad, e incluso la necesidad, de buenos sistemas de recuperación de información (SRI). Además, otra característica también importante es que la información tiende a presentarse de forma natural de manera distribuida, lo cual implica la necesidad de SRI que puedan trabajar en entornos distribuidos y con técnicas de paralelización. Esta tesis aborda todos estos aspectos desarrollando y mejorando métodos que permitan obtener SRI con mejores prestaciones, tanto en calidad de recuperación como en eficiencia computacional, los cuales además permiten trabajar desde el enfoque de sistemas ya distribuidos. El principal objetivo de los SRI será proporcionar documentos relevantes y omitir los considerados irrelevantes respecto a una consulta dada. Algunos de los problemas más destacables de los SRI son: la polisemia y la sinonimia; las palabras relacionadas (palabras que juntas tienen un signi cado y separadas otro); la enormidad de la información a manejar; la heterogeneidad de los documentos; etc. De todos ellos esta tesis se centra en la polisemia y la sinonimia, las palabras relacionadas (indirectamente mediante la lematización semántica) y en la enormidad de la información a manejar. El desarrollo de un SRI comprende básicamente cuatro fases distintas: el preprocesamiento, la modelización, la evaluación y la utilización. El preprocesamiento que conlleva las acciones necesarias para transformar los documentos de la colección en una estructura de datos con la información relevante de los documentos ha sido una parte importante del estudio de esta tesis. En esta fase nos hemos centrado en la reducción de los datos y estructuras a manejar, maximizando la información contenida. La modelización, ha sido la fase más analizada y trabajada en esta tesis, es la que se encarga de defi nir la estructura y comportamiento del SRI. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet es_ES
dc.subject Paralelo es_ES
dc.subject Distribuido es_ES
dc.subject Recuperación de información es_ES
dc.subject Clustering es_ES
dc.subject Dbscan es_ES
dc.subject Paralelismo es_ES
dc.subject Bisecting es_ES
dc.subject K-means es_ES
dc.subject Vdbscan es_ES
dc.subject Heuristica es_ES
dc.subject.classification CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL es_ES
dc.title ALGORITMOS DE CLUSTERING PARALELOS EN SISTEMAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN DISTRIBUIDOS
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/11234 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Jiménez González, D. (2011). ALGORITMOS DE CLUSTERING PARALELOS EN SISTEMAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN DISTRIBUIDOS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11234 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3533 es_ES


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