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dc.contributor.advisorBarrio Solórzano, Manuel es
dc.contributor.authorGarcía Prado, Sergio
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid es
dc.date.accessioned2017-12-05T09:14:37Z
dc.date.available2017-12-05T09:14:37Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/27540
dc.description.abstractEn 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.es
dc.format.mimetypeapplication/zipes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.classificationAlgoritmoses
dc.subject.classificationBig Dataes
dc.subject.classificationGrafoses
dc.subject.classificationPageRankes
dc.titleAlgoritmos para Big Data: Grafos y PageRankes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería Informáticaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International


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