Próximo seminario. Estimación de selectividad en consultas SPARQL para la mejora del plan de ejecución; Análisis y optimización de redes sociales multiplex.

Se les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)

Titulo de la ponencia: Estimación de selectividad en consultas SPARQL para la mejora del plan de ejecución.
Fecha: 04 de julio de 2019 a las 11:00 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Eric Ibarra Olivares
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesor: Dra. Elizabeth Pérez Cortés

Resumen:

En 2001 el creador de la WEB Sir Tim Berners-Lee propuso la Web semántica como una extensión de la World Wide Web (WWW). En la práctica la construcción de una Web semántica implica pasar de una Web de documentos enlazados por la que los humanos navegan a una Web de datos enlazados navegable automáticamente. Esto se logra dotando de significado a los enlaces entre los datos lo que hace posible que una aplicación salte de un conjunto de datos a otro siguiendo los enlaces y, en consecuencia, posibilita la integración de datos de distintas fuentes, la inferencia de hechos y la resolución de consultas.

La tecnología que sustenta la construcción y explotación de esta red de datos enlazados se basa en estándares para la representación de los datos (RDF) y su consulta (SPARQL) así como la construcción de motores eficientes para la resolución de las consultas. Una consulta SPARQL conlleva la elaboración de un plan de ejecución que especifica el orden en el que los operadores se aplican y que no es único. En consecuencia, una de las líneas de investigación en esta área del conocimiento es la determinación del mejor plan de ejecución dadas las disponibilidades de los nodos que almacenan los datos involucrados. Una de las estrategias que se utilizan para acercarse al mejor plan de ejecución es la estimación del número de resultados intermedios de cada etapa del plan de ejecución de la consulta. Para realizar esta estimación existen una serie de propuestas que han sido exitosas en el modelo relacional pero no todas ellas se han probado en el modelo de datos enlazados. Nuestro proyecto de investigación está enfocado en el estudio de estas técnicas y su adaptación al entorno RDF.

Titulo de la ponencia: Análisis y optimización de redes sociales multiplex.
Fecha: 04 de julio de 2019 a las 11:40 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Edwin Montes Orozco
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesor:Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Román Anselmo Mora Gutiérrez

Resumen:

En los últimos años, algunos tópicos como la influencia de los nodos, la robustez  y la formación de comunidades en diversos modelos de redes, se han vuelto de interés en la comunidad de la ciencia de redes debido a que tienen diversas aplicaciones prácticas e interdisciplinares. En esta investigación, se abordan estas problemáticas mediante el uso, combinación y adaptación de métricas de redes complejas y técnicas de optimización para redes sociales monocapa y multiplex de 2 y 3 capas con propiedades de mundo pequeño.

Próximo seminario. Acceso y compartición de espectro para mitigar la tormenta de difusión en VANETs cognitivas; Diseño de una estrategia para comunicar y coordinar múltiples robots en misiones críticas de búsqueda y rescate
Próximo seminario. Modelo avanzado de reconocimiento de patrones no supervisado con coloración de gráficas suaves; Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowd Sourcing.

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