MEJORA DE LA EFICIENCIA EN ALGORITMOS DE BÚSQUEDA POR SIMILARIDAD MEDIANTE TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD
dc.contributor.author | Megias Areas, Guillermo | |
dc.date.accessioned | 2024-07-25T22:00:03Z | |
dc.date.available | 2024-07-25T22:00:03Z | |
dc.date.issued | 2024-07-23 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10115/38828 | |
dc.description | Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: José Felipe Ortega Soto | |
dc.description.abstract | LOS ALGORITMOS DE BúSQUEDA POR SIMILARIDAD SON APLICADOS DE FORMA MUY HABITUAL EN SISTEMAS DE INDEXACIóN DE GRANDES VOLúMENES DE DATOS HETEROGéNEOS COMO BASES DE DATOS MULTIMEDIA, DATOS GEOPOSICIONADOS O GESTORES DOCUMENTALES. EN ESTE CONTEXTO, LA NATURALEZA INTRíNSECA DE LOS DATOS SUPONE UN GRAN RETO DEBIDO A SU ALTA DIMENSIONALIDAD Y DISPERSIóN, LO QUE DIFICULTA SU TRATAMIENTO. ESTE TRABAJO INVESTIGARá CóMO EL ESCALADO Y PREPROCESADO DE DATOS PUEDE INFLUIR EN EL RENDIMIENTO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMáTICO APLICADOS A LA BúSQUEDA POR SIMILARIDAD EN CONJUNTOS DE DATOS DE ALTA DIMENSIONALIDAD Y DISPERSIóN. MEDIANTE UNA METODOLOGíA ESTRUCTURADA, SE ANALIZAN LOS EFECTOS DE ESTAS TéCNICAS ORIENTADAS A LA REDUCCIóN DE DIMENSIONALIDAD SOBRE LOS RESULTADOS EXPERIMENTALES, UTILIZANDO UNA PLATAFORMA ESTáNDAR PARA COMPARACIóN DE ALGORITMOS DE BúSQUEDA POR SIMILARIDAD. | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Rey Juan Carlos | |
dc.rights | ||
dc.rights.uri | ||
dc.subject | Algoritmos de Búsqueda por Similaridad | |
dc.subject | KNN | |
dc.subject | ANN Benchmarks | |
dc.subject | Machine Learning | |
dc.title | MEJORA DE LA EFICIENCIA EN ALGORITMOS DE BÚSQUEDA POR SIMILARIDAD MEDIANTE TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/studentThesis | |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
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Trabajos Fin de Grado [8107]
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