Queries about the largest empty rectangle in large 2-dimensional datasets stored in secondary memory

Sea S un conjunto de puntos ubicado en un rectǹgulo R, y q un punto que no est ̀en S.- Este artc̕ulo describe el diseǫ, la implementacin̤ y experimentacin̤ de diferentes algoritmos para resolver los siguientes problemas: (i) MER, que consiste en encontrar un rectǹgulo vaco̕ de mx̀ima r̀ea conteni...

Cijeli opis

Spremljeno u:
Bibliografski detalji
Daljnji autori: Lara Felipe, Gutiřrez Gilberto, Soto Maria Antonieta, Corral Antonio, Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniera̕
Format: Knjiga
Jezik:engleski
Teme:
Online pristup:Queries about the largest empty rectangle in large 2-dimensional datasets stored in secondary memory
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MARC

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245 1 0 |a Queries about the largest empty rectangle in large 2-dimensional datasets stored in secondary memory 
246 |a Consultas sobre el rectǹgulo vaco̕ de mayor r̀ea en grandes conjuntos de datos de dos dimensiones, almacenados en memoria secundaria 
264 |a Bogot ̀(Colombia) :  |b Revista VirtualPRO,  |c 2018 
520 3 |a Sea S un conjunto de puntos ubicado en un rectǹgulo R, y q un punto que no est ̀en S.- Este artc̕ulo describe el diseǫ, la implementacin̤ y experimentacin̤ de diferentes algoritmos para resolver los siguientes problemas: (i) MER, que consiste en encontrar un rectǹgulo vaco̕ de mx̀ima r̀ea contenido en R y que no contiene un punto de S, y (ii) QMER, que consiste en encontrar un rectǹgulo con las mismas restricciones dadas para el problema MER y que, adems̀, debe contener a q. En ambos problemas se asume que no existe suficiente memoria para almacenar todos los objetos del conjunto S. De acuerdo con la literatura, ambos problemas son de mucha utilidad prc̀tica, en m̀bitos como la minera̕ de datos, sistemas de informacin̤ geogrf̀ica, por nombrar algunos. Concretamente, en este trabajo se proponen dos algoritmos que asumen que S se encuentra almacenado en memoria secundaria y que no es posible almacenarlo completamente en memoria. El primero resuelve el problema QMER y consiste en disminuir el tamaǫ de mediante la utilizacin̤ de zonas de dominancia y luego, mediante un algoritmo propuesto por Orlowski (1990), se procesan los puntos no descartados. El segundo, a su vez, resuelve el problema MER y consiste en dividir R en cuatro subrectǹgulos generando cuatro subconjuntos de similar tamaǫ los que se procesan mediante un algoritmo propuesto en Edmonds et al. (2003), combinando finalmente las soluciones parciales para obtener la solucin̤ global. Con el objeto de verificar la eficiencia de los algoritmos, se muestran los resultados de una serie de experimentos considerando datos sintťicos y reales. 
650 \ \ |a Minera̕ de datos 
650 \ \ |a Algoritmos (Computadores) 
650 \ \ |a Data mining 
650 \ \ |a Computer algorithms 
650 \ \ |a Algoritmos geomťricos 
650 \ \ |a Bases de datos espaciales 
650 \ \ |a Problemas geomťricos 
650 \ \ |a Geometric algorithms 
650 \ \ |a Spatial databases 
650 \ \ |a Geometric problems  
700 \ \ |a Lara Felipe 
700 \ \ |a Gutiřrez Gilberto 
700 \ \ |a Soto Maria Antonieta 
700 \ \ |a Corral Antonio  
700 \ \ |a Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniera̕. 
856 |z Queries about the largest empty rectangle in large 2-dimensional datasets stored in secondary memory  |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/consultas-sobre-el-rectangulo-vacio-de-mayor-area-en-grandes-conjuntos-de-datos-de-dos-dimensiones-almacenados-en-memoria-secundaria