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<title>Capítulos</title>
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<subtitle>Capítulo relacionados con bioinformática</subtitle>
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<updated>2026-05-22T19:05:11Z</updated>
<dc:date>2026-05-22T19:05:11Z</dc:date>
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<title>Compresión de textos en Bases de Datos Digitales</title>
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<name>R.Brisaboa, Nieves</name>
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<name>Iglesias, E.L.</name>
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<name>Navarro, G.</name>
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<name>Parmá, J.R.</name>
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<updated>2026-03-25T20:42:42Z</updated>
<published>2003-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Compresión de textos en Bases de Datos Digitales
R.Brisaboa, Nieves; Iglesias, E.L.; Navarro, G.; Parmá, J.R.
Este trabajo presenta una revisi´on de los m´etodos de&#13;
compresi´on de textos, que permiten la busqueda ´ directa de palabras y&#13;
frases dentro del texto sin necesidad de descomprimirlo.&#13;
Se presentan las t´ecnicas de compresi´on basadas en Huffman y dos&#13;
t´ecnicas m´as recientes: el m´etodo Denso con Post-Etiquetado y el&#13;
m´etodo (s,c)-Denso. Adem´as se muestra como estos nuevos m´etodos&#13;
son directamente comparables, en tasa de compresi´on, con las t´ecnicas&#13;
basadas en Huffman y c´omo proporcionan una compresi´on m´as simple y&#13;
r´apida, manteniendo sus caracter´ısticas m´as interesantes. De este modo&#13;
estas nuevas t´ecnicas son extremadamente adecuadas para la compresi´on&#13;
de textos sobre los que haya que realizar operaciones de Text Retrieval,&#13;
pues facilita la indexaci´on y preprocesado de los mismos sin necesidad&#13;
de descomprimirlos.
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<dc:date>2003-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>GraCT: A Grammar based Compressedrepresentation of Trajectories</title>
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<name>Nieves R., Brisaboa</name>
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<name>Gómez-Brandón, Adrián</name>
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<name>Navarro, Gonzalo</name>
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<name>R.Paramá, José</name>
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<updated>2025-10-20T11:09:20Z</updated>
<published>2019-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">GraCT: A Grammar based Compressedrepresentation of Trajectories
Nieves R., Brisaboa; Gómez-Brandón, Adrián; Navarro, Gonzalo; R.Paramá, José
We present a compressed data structure to store free tra-jectories of moving objects (ships over the sea, for example) allowingspatio-temporal queries. Our method, GraCT, uses ak2-tree to store theabsolute positions of all objects at regular time intervals(snapshots),whereas the positions between snapshots are represented aslogs of rela-tive movements compressed with Re-Pair. Our experimental evaluationshows important savings in space and time with respect to a fair baseline
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<dc:date>2019-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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