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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27540

    Título
    Algoritmos para Big Data: Grafos y PageRank
    Autor
    García Prado, Sergio
    Director o Tutor
    Barrio Solórzano, ManuelAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de ValladolidAutoridad UVA
    Año del Documento
    2017
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática
    Zusammenfassung
    En este trabajo se ha realizado un estudio acerca de las diferentes técnicas y estrategias de diseño de algoritmos, pensadas para la resolución de problemas sobre conjuntos de datos de tamañno masivo, de manera eficiente. Este campo es conocido conocido como Algoritmos para Big Data. En concreto, en este trabajo se ha profundizado en el estudio de los Algoritmos para Streaming, que representan la base de las estructuras de datos de orden sublineal o(n) en espacio, conocidas como Sketches. Además, se ha profundizado en el estudio de problemas aplicados a Grafos sobre el modelo en Semi-Streaming. Seguidamente, se ha analizado el algoritmo PageRank como caso concreto de estudio. Por último, se ha comenzado el desarrollo de una biblioteca para la resolución de problemas de grafos, implementada sobre la plataforma de cómputo matemático intensivo TensorFlow.
    Palabras Clave
    Algoritmos
    Big Data
    Grafos
    PageRank
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/27540
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [18738]
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    Dateien zu dieser Ressource
    Nombre:
    TFG-G2850.zip
    Tamaño:
    6.813Mb
    Formato:
    Desconocido
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalSolange nicht anders angezeigt, wird die Lizenz wie folgt beschrieben: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International

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