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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/UCSP/15997
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dc.contributor.advisorGomez Nieto, Erick-
dc.contributor.authorPeralta Aranibar, Eddie Rogger-
dc.date.accessioned2019-06-12T17:57:08Z-
dc.date.available2019-06-12T17:57:08Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.other1069098-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsp.edu.pe/handle/UCSP/15997-
dc.description.abstractLa visualización de grandes cantidades de datos es una de las principales tareas que realiza un analista de datos. En sistemas tradicionales de manejo de datos, registros de enormes conjuntos de datos no pueden ser consultados por su similitud debido a su complejidad, en términos de volumen y multiplicidad. En esta tesis, proponemos un enfoque efectivo para la indexación de millones de elementos, con el propósito de ejecutar simples y múltiples consultas visuales de similitud sobre datos multidimensionales asociadas a una ubicación geográfica. Nuestro enfoque hace uso del método Z-order curve para mapear nuestro conjunto de datos en una alta dimensionalidad a un espacio de una dimensión considerando la similitud entre los datos. Respaldamos nuestra propuesta mediante la comparación con otros métodos del estado del arte en la literatura, utilizando métricas de preservación de vecindad y analizando las ventajas y desventajas entre estos métodos. Adicionalmente, presentamos un conjunto de resultados usando datos reales de diversas fuentes y analizamos los conocimientos obtenidos a partir de su exploración interactiva.es_PE
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSPes_PE
dc.subjectvisualizaciónes_PE
dc.subjectsimilitudes_PE
dc.subjectvisualización interactivaes_PE
dc.subjectdata cubeses_PE
dc.titleExploración visual basada en similitud de grandes conjuntos de datos multidimensionales georreferenciadoses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ciencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Facultad de Ingeniería y Computaciónes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
thesis.degree.disciplineCiencia de la Computaciónes_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ciencia de la Computaciónes_PE
Appears in Collections:Tesis Postgrado - Maestría en Ciencia de la Computación

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