Con el fin de visibilizar el trabajo en Investigación, desde ahora podrás encontrar los papers publicados durante el primer semestre del 2025-1 de cada profesor ó profesora que a su vez son investigadores e investigadoras.
En esta oportunidad se publican los trabajos de Cristián Riveros, académico del Departamento Ciencia de la Computación UC, investigador del Instituto Milenio Fundamentos de los datos (IMFD) y miembro del Laboratorio Teoría y Datos.
- “Towards Tractability of the Diversity of Query Answers: Ultrametrics to the Rescue”
Marcelo Arenas, Timo Camillo Merkl, Reinhard Pichler, Cristian Riveros*
Disponible: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3695833
Esta investigación propone una forma eficiente de seleccionar subconjuntos diversos de respuestas a consultas, evitando saturar al usuario con demasiada información. Usando ultramétricas y ciertas condiciones sobre funciones de diversidad, los autores logran identificar casos en que esta selección puede hacerse en tiempo polinomial. Aplican sus resultados a consultas conjuntivas acíclicas, mostrando que es posible obtener respuestas diversas de forma eficiente. - “Complex Event Recognition meets Hierarchical Conjunctive Queries”
Dante Pinto, Cristian Riveros*
Disponible: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3695834
La investigación propone un modelo llamado Autómatas de Eventos Complejos Paralelizados (PCEA) que combina lo mejor de dos mundos: la eficiencia algorítmica de las consultas conjuntivas jerárquicas (HCQ) y la capacidad de detectar patrones en secuencia del Reconocimiento de Eventos Complejos (CER). Este modelo permite evaluar consultas sobre flujos de datos en tiempo real, incluyendo correlaciones entre eventos (como joins), comparaciones y secuencias. Los autores demuestran que todas las HCQ pueden representarse con PCEA, y que este modelo mantiene buenas propiedades de eficiencia, como tiempo de actualización logarítmico y retardo proporcional a la salida. - “Complex event recognition under time constraints: towards a formal framework for efficient query evaluation”
Marcelo Arenas, Timo Camillo Merkl, Reinhard Pichler, Cristian Riveros*
Disponible: https://arxiv.org/abs/2504.00723
Este trabajo propone un marco formal para el Reconocimiento de Eventos Complejos (CER) con restricciones temporales, mediante un lenguaje extendido llamado timed CEL y un modelo de autómatas con relojes, timed CEA. Se demuestra que ambos son igual de expresivos, y se identifica una clase eficiente de timed CEA que incluye consultas avanzadas (swg-queries). Además, se presenta un algoritmo en flujo con tiempo constante de actualización y retraso lineal, útil para aplicaciones en tiempo real.
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