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Identificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática
Resumen
Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas
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Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas predictivos sobre fluctuaciones de cuerpos de aguas subterráneos. Esa caracterización favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo la posibilidad de reusabilidad durante el análisis. La propuesta se ejemplifica mediante dos casos comparativos en zonas geográficas diferentes y distantes.
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Autor
Campetella, Mariano;
Cechich, Alejandra;
Buccella, Agustina;
Montenegro, Ayelen;
Muñoz, Angel Rafael;
Rodriguez, Andrea Betiana;
Fuente
Libro de Actas: XXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2023 / Juan Manuel Fernández ; Compilación de Juan Manuel Fernández. - 1a ed. - Luján : Universidad Nacional de Luján, 2024. p. 308-317
Fecha
2024
Editorial
Universidad Nacional de Luján
ISBN
978-987-9285-51-0
Formato
pdf
Tipo de documento
documento de conferencia
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
