Lecture

La buúsqueda por similitud (o vecindad) es una técnica utilizada en
aquellos casos en que el objeto de consulta no se encuentra exactamente en
la base de datos, por lo tanto es un fenómeno muy frecuente en aplicaciones
de Reconocimiento de Patrones, Recuperación de Imágenes, Bases de Datos
Multimedia, o Bioinformática entre otras. Este tipo de buúsqueda consiste
en recuperar de la base de datos los objetos más similares a una consulta,
siendo la búsqueda del vecino más cercano y la búsqueda por rango las más
utilizadas. El desarrollo de algoritmos eficientes para la búsqueda por
similitud es un tema de investigación vigente desde hace muchos años. El
objetivo de estos algoritmos es el de reducir el número de distancias a
calcular cuando el coste de la distancia es muy elevado y/o evitar recorrer
exhaustivamente toda la base de datos para encontrar la solución. En este
tesis se explora y explota el uso de pivotes en algoritmos de búsqueda por
similitud y clasificación para mejorar la eficiencia de estas tareas.