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Concept

Référencement

Le référencement est l'action de référencer, c'est-à-dire mentionner quelque chose ou y faire référence. Ce terme est utilisé dans deux contextes bien spécifiques :

Dans la grande distribution lors de la gestion de catalogues produits : les produits sont référencés dans les étalages. De même, des services peuvent être référencés comme prestataires potentiels.
Sur Internet, le travail de référencement consiste à améliorer le positionnement et la visibilité de sites dans des pages de résultats de moteurs de recherche ou d'annuaires.

Le référencement web s'articule autour de deux stratégies distinctes et complémentaires : le référencement naturel (ou organique) et le référencement payant (ou liens sponsorisés). Référencement d'un produit ou d'un prestataire Référencement de produits La DGCCRF définit le référencement, dans la grande distribution, comme . Référencement de prestataires Certaines entreprises, lorsqu'elles souhaitent réduire leurs

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Résumé

Le référencement est l'action de référencer, c'est-à-dire mentionner quelque chose ou y faire référence. Ce terme est utilisé dans deux contextes bien spécifiques :

Dans la grande distribution lors de la gestion de catalogues produits : les produits sont référencés dans les étalages. De même, des services peuvent être référencés comme prestataires potentiels.
Sur Internet, le travail de référencement consiste à améliorer le positionnement et la visibilité de sites dans des pages de résultats de moteurs de recherche ou d'annuaires.

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Keyword based indexing and searching over storage resource broker

Adnan Abid, Laurent Francioli

A keyword based metadata indexing and searching facility for Storage Resource Broker (SRB) is presented here. SRB is a popular data grid based storage system that provides means to store data and associate metadata information with the stored data. The metadata storage system in SRB is modeled on the attribute-value pair representation. This data structure enables SRB to be used as a general purpose data management platform for a variety of application domains. However, the generic representation of metadata storage mechanism also proves to be a limitation for applications that depend on the extensive use of the associated metadata in order to provide customized search and query operations. The presented work addresses this limitation by providing a keyword based indexing system over the metadata stored in the SRB system. The system is tightly coupled with the SRB metadata catalog; thereby ensuring that the keyword indexes are always kept updated to reflect changes in the host SRB system.

Springer-Verlag New York, Ms Ingrid Cunningham, 175 Fifth Ave, New York, Ny 10010 Usa2007

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Space Odyssey - Efficient Exploration of Scientific Data

Anastasia Ailamaki, Thomas Heinis, Mirjana Pavlovic, Darius Sidlauskas, Eleni Tzirita Zacharatou

Advances in data acquisition—through more powerful supercomputers for simulation or sensors with better resolution—help scientists tremendously to understand natural phenomena. At the same time, however, it leaves them with a plethora of data and the challenge of analysing it. Ingesting all the data in a database or indexing it for an efficient analysis is unlikely to pay off because scientists rarely need to analyse all data. Not knowing a priori what parts of the datasets need to be analysed makes the problem challenging. Tools and methods to analyse only subsets of this data are rather rare. In this paper we therefore present Space Odyssey, a novel approach enabling scientists to efficiently explore multiple spatial datasets of massive size. Without any prior information, Space Odyssey incrementally indexes the datasets and optimizes the access to datasets frequently queried together. As our experiments show, through incrementally indexing and changing the data layout on disk, Space Odyssey accelerates exploratory analysis of spatial data by substantially reducing query-to-insight time compared to the state of the art.

ACM2016

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QUASII: QUery-Aware Spatial Incremental Index

Anastasia Ailamaki, Thomas Heinis, Mirjana Pavlovic, Darius Sidlauskas

With large-scale simulations of increasingly detailed models and improvement of data acquisition technologies, massive amounts of data are easily and quickly created and collected. Traditional systems require indexes to be built before analytic queries can be executed efficiently. Such an indexing step requires substantial computing resources and introduces a considerable and growing data-to-insight gap where scientists need to wait before they can perform any analysis. Moreover, scientists often only use a small fraction of the data - the parts containing interesting phenomena - and indexing it fully does not always pay off. In this paper we develop a novel incremental index for the exploration of spatial data. Our approach, QUASII, builds a data-oriented index as a side-effect of query execution. QUASII distributes the cost of indexing across all queries, while building the index structure only for the subset of data queried. It reduces data-to-insight time and curbs the cost of incremental indexing by gradually and partially sorting the data, while producing a data-oriented hierarchical structure at the same time. As our experiments show, QUASII reduces the data-to-insight time by up to a factor of 11.4x, while its performance converges to that of the state-of-the-art static indexes.

2018

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CS-457: Geometric computing

This course will cover mathematical concepts and efficient numerical methods for geometric computing. We will develop and implement algorithms to simulate and optimize 2D and 3D geometric models with an emphasis towards computational design for digital fabrication.

CS-423: Distributed information systems

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