Implementación modelo de datos multigranular basado en reglas de inferencias.
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Date
2019
Authors
Gatica Romero, Diego
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Publisher
Universidad de Concepción
Abstract
Frente al problema de poseer bases de datos con datos a distintos niveles de detalle (granularidad), el modelo multigranular presenta ventajas sobre el modelo relacional clásico. En un modelo relacional clásico, una instancia debe contener toda la información que caracterice la estructura granular a través de relaciones con claves foráneas. El modelo multigranular, por otro lado, crea una única estructura para representar las diversas granularidades y los gránulos que las componen. Una estructura multigranular permite que distintas instancias de bases de datos hagan referencia a esta estructura sin duplicación de información, y al mismo tiempo permite que instancias tengan distintos de niveles de granularidad que puedan ser integrados a través de ´esta estructura. En este trabajo se presenta una implementación de un modelo multigranular que busca minimizar el espacio de almacenamiento junto con un tiempo de procesamiento comparable al tiempo que tendría procesar consultas en un modelo relacional clásico.
Description
Tesis presentada para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Computación.
Keywords
Minería de Datos, Bases de Datos, Procesamiento Electrónico de Datos