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Silva-Coira, Fernando

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Silva-Coira

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Fernando

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    Artículo
    Compact and queryable representation of raster datasets
    Ladra, Susana; Paramá, José R.; Silva-Coira, Fernando. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    Titulo: Compact and queryable representation of raster datasets Autores: Susana Ladra, José R. Paramá, Fernando Silva-Coira Congreso: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SCIENTIFIC AND STATISTICAL DATA BASE MANAGEMENT (SSDBM) 2016 Clasificación Ranking SCIE. Clase 2 (A-) Clasidicación CORE: A Citas: 2 DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2949689.2949710
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    Artículo
    Indexación de Colecciones Musicales Beneficiándose de la Repetitividad
    Romero-Velo, Hilda; Ladra, Susana; Paramá, José R.; Silva-Coira, Fernando. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    Con el fin de poder realizar búsquedas por contenido en grandes colecciones de documentos musicales, se realiza un estudio de las últimas iniciativas y se proponen mejoras en eficiencia que explotan la repetitividad intrínseca a cada una de las obras. A diferencia de la búsqueda más común basada en audio, en este artículo se trabaja directamente con las características extraídas de las partituras representadas digitalmente siguiendo una propuesta publicada recientemente. En ella se indexan tales características utilizando el conocido motor de búsqueda Elasticsearch. Aquí presentamos una aproximación alternativa buscando optimizar el espacio utilizando dos técnicas de indexación comprimida de la familia Lempel–Ziv (LZ) centradas en el procesamiento de textos repetitivos. Tras el contraste de los resultados obtenidos frente a una selección de consultas, se constata una clara disminución en los espacios requeridos por nuestra aproximación sin impactar, o incluso mejorando, los tiempos de búsqueda por consulta. Esto abre las puertas a futuras investigaciones y desarrollos en el ámbito informático-musical acercándose a más usuarios gracias a la reducción de recursos computacionales.