Ingeniero Civil en Computación / En el contexto de la gran minería se debe mantener un constante monitoreo de diversas variables medio ambientales (por ej., el caudal del agua que se utiliza, la temperatura del agua, concentración de sustancias, etc.) por razones de seguridad, de impacto medioambiental y de previsión de disponibilidad de los recursos naturales en el futuro inmediato. Para dicho monitoreo las empresas mineras utilizan estaciones de medición, que típicamente son una estructura con diversos sensores. Dichas estaciones permiten tomar las mediciones de los datos requeridos, los que posteriormente son recogidos para ser almacenados y usados para apoyar procesos de toma de decisiones. La recolección de estos datos se debe hacer de manera periódica, ya que las estaciones de medición están capturando y almacenando esta información constantemente. Actualmente la gestión y visualización de datos no se encuentra automatizada en la empresa minera donde se realizó esta memoria, por lo que se debe invertir tiempo en el almacenamiento y posterior interpretación de los datos obtenidos, antes de poder tomar una decisión en este ámbito. Bajo ese contexto, en el presente trabajo se desarrolló una herramienta computacional basada en Tecnologías de la Información, la cual apoya la recuperación y gestión de datos de mediciones medio ambientales, así como la entrega de información geográfica asociada a estos datos y su visualización en el contexto geográfico correspondiente. La aplicación desarrollada consiste en un sistema Web, que permite al usuario realizar la gestión de los datos obtenidos desde las estaciones de medición instaladas por la empresa; y a través de la representación visual de diversos indicadores, apoya los procesos de toma de decisión. Esta aplicación contiene dos grandes componentes: (1) un gestor de datos medio ambientales, y (2) un dashboard interactivo para la visualización de datos en contexto geográfico y apoyo a la toma de decisiones. Debido a limitaciones propias de un trabajo de memoria y la complejidad del problema abordado, el proyecto realizado involucró el desarrollo de la herramienta a nivel de prototipo piloto, con el fin de demostrar su factibilidad de implementar para la empresa en cuestión. La aplicación cuenta con las funcionalidades necesarias y suficientes para demostrar que una solución con tales características puede ser implementada y puesta en producción, y para ellos se la probó con distintos casos de uso y potenciales usuarios finales. Si bien las pruebas realizadas revelaron que ésta necesita más inversión de horas de ingeniería para poder ponerse en producción, la aplicación está encaminada para convertirse en un producto viable en el futuro, no sólo para la empresa destino, sino también para otras empresas similares.

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Sumario: 1- Introducción 2- Ontologías 3- Groupware y Computer-supported cooperative work 4- Diseño colaborativo de ontologías 5- CO-Protégé 6- Conclusiones y trabajos futuros A- Ontología Wine B- Ontología Newspaper C- IBIS, Modelo de discusión.

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Las máquinas de búsqueda para la Web utilizan el índice invertido como estructura de datos que permite acelerar las búsquedas en grandes colecciones de texto. Para lograr tiempos de respuesta por consulta menores al medio segundo, tanto el índice como la colección de texto se particionan en dos grupos de máquinas distintos. Cada consulta se envía al primer grupo, las cuales responden con los documentos más relevantes para esa consulta. Desde estos resultados se seleccionan los documentos más relevantes en forma global. Dichos documentos se envían al segundo grupo de máquinas las cuales extraen de la colección de texto el resumen (o snippet) asociado a cada documento en el resultado y construyen la página Web final a ser presentada al usuario como respuesta a su consulta. En este trabajo de memoria se propone un método alternativo de procesamiento de consultas, el cual ocupa un solo grupo de máquinas para realizar ambas operaciones, es decir, en un solo grupo de máquinas se realiza la determinación de los mejores documentos y la construcción de la página Web de respuesta. Para esto se recurre al uso de estrategias de texto comprimido auto-indexado y memoria cache diseñada para mantener las listas invertidas de los términos más frecuentes en las consultas. El texto comprimido auto-indexado se utiliza para generar de manera on-line las listas invertidas y para generar el resumen asociado a cada documento en la respuesta a una consulta. Los resultados experimentales muestran que en el mismo espacio ocupado por el índice invertido estándar es posible ubicar la memoria cache de listas invertidas y el texto comprimido, y alcanzar la misma tasa de respuestas por unidad de tiempo que se logra con el índice invertido. La ventaja está en que en el nuevo esquema no es necesario el uso del segundo grupo de máquinas, y por lo tanto se logra un mejor uso de los recursos de hardware, lo cual es relevante para la operación económica de los grandes centros de datos para máquinas de búsqueda.

Ingeniero Civil en Computación / En este trabajo se propone un nuevo método para la recuperación de documentos eficiente en espacio reducido. En términos generales, en recuperación de documentos se busca responder eficientemente a consultas sobre una colección de documentos con aquellos documentos cuyo contenido satisface algún criterio especificado en las consultas. Para acelerar las consultas los documentos son indexados con alguna estructura de datos. Las soluciones tradicionales para estos problemas basadas en índices invertidos no son adecuadas para dominios en los cuales los patrones de consulta son arbitrarios. Por ello, para colecciones cuyo contenido son, por ejemplo, secuencias de ADN, secuencias de proteínas, datos multimedia o algunos lenguajes naturales estas soluciones no son aplicables. Los índices de texto completo ofrecen una alternativa. Estos permiten indexar patrones generales pero incurren en un excesivo costo en espacio. Muthukrishnan diseñó una solución que utiliza este tipo de índices junto con otras estructuras para resolver listado de documentos. Su algoritmo es óptimo en tiempo pero consume más de veinte veces el espacio que ocupa la colección de documentos de entrada. Sadakane desarrolló una variante del algoritmo de Muthukrishnan. Para reducir el espacio introduce algunas modificaciones y diseña estructuras compactas que reemplazan las utilizadas por Muthukrishnan. Además extiende el algoritmo para resolver consultas de listado de documentos jerarquizadas. El espacio ocupado por el algoritmo de Sadakane para consultas jerarquizadas resulta excesivo para muchas aplicaciones prácticas. Aquí se proponen nuevas estructuras compactas para abordar este problema. Los resultados experimentales muestran que la nueva estrategia resuelve el problema de listado de documentos con sus frecuencias en un espacio menor y con la misma eficiencia que la solución original de Sadakane.

Magíster en Ciencias, Mención Computación / Web search has become an important part of day-to-day life. Web search engines are important tools that give access to the information stored in the web. The success of a web search engine mostly depends on its efficiency and the quality of its ranking function. But also, web search engines give extra aids to their users, which make them more usable. An instance of this is the ability of generating result snippets and being able to retrieve the in-cache version of a web page, among others. Inverted indexes are a fundamental data structure used by web search engines to efficiently answer user queries. In a basic setup, inverted indexes only allow for simple (though fairly effective) ranking functions (e.g., BM25). It is well known that the high quality of nowadays search-engine results is due to sophisticated ranking functions. A particular example that has been widely studied in the literature is that of positional ranking functions, where the positions of the query terms within the resulting documents are used in order to rank them. To support this kind of ranking, the classical solution are positional inverted indexes. However, these usually demand large amounts of extra space, typically about three times the space of an inverted index. Moreover, if the web search engine needs to produce text snippets or display a cached copy of a web page, the textual data must be also stored. In this thesis we study time/space trade-offs for web search engines with positional ranking functions and text snippet generation. We aim to answer the question of whether positional inverted indexes are the most efficient way to store and retrieve positional data. In particular, we propose to get rid of positional data in inverted indexes, and instead obtain that information from the text collection itself. The challenge is to compress the text collection such that one can support the extraction of arbitrary documents, in order to find the positions of the query terms within them. We study and compare several alternatives for compressing the textual data. The first one uses a succinct data structure (in particular, a Wavelet Tree). We show how the space of the data structure can be reduced significantly, but also slowed down, by using high-order compressors within the nodes of the data structure. We then show how several text compression alternatives behave when used to obtain arbitrary documents (note that decompression speed is key in this application). Our starting point are compressors that either: (1) use little space for the text, yet with a slow decompression speed; and (2) have a very efficient decompression time (achieving a total performance comparable to that of positional inverted indexes), yet with a poor compression ratio. We then show how to obtain the best from both worlds: an efficient compression ratio, with a high decompression speed. We conclude that there exist a wide range of practical time/space trade-offs, other than just positional inverted indexes. The main result is that using only about 50% of the space of current solutions (i.e., positional inverted indexes plus the compressed text), one can support positional ranking and snippet generation almost with no time penalties. This seems to indicate that not to index positional data is the best solution in many practical scenarios. This can change the way in which positional data is stored and retrieved in web search engines.

La presente investigación desarrolla una propuesta metodológica para la búsqueda y evaluación de la información procedente de Internet, que tanto estudiantes como profesores utilizan como insumo para la realización de investigaciones académicas en la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Se pretende establecer cuál es el patrón de conducta que muestran los estudiantes al enfrentarse a un problema de búsqueda de información dentro el ámbito académico. Este patrón se delineó gracias a la información compartida por los estudiantes a través de los grupos focales. Ésta fue complementada con entrevistas en profundidad a los coordinadores del equipo docente que, en su práctica cotidiana, fomentan activamente el desarrollo de las competencias de búsqueda, selección y evaluación de información (dentro y fuera de Internet) en los alumnos.