El pasado 4 de diciembre Cecilia Hernández obtuvo el grado de Doctora en Ciencias mención Computación con la investigación “Manejando grafos masivos”, que fue guiada por los académicos del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) Gonzalo Navarro y Mauricio Marín.
La comisión evaluadora del examen estuvo integrada por los profesores del DCC Gonzalo Navarro, Jorge Pérez, Benjamín Bustos y Mauricio Marín. Mientras que como profesor externo participó Sebastiano Vigna, de la Universidad de Milán, Italia.
Cecilia es Magíster en Ciencias de la Computación de la Universidad de Washington, Estados Unidos, Ingeniera Civil Electrónica y Licenciada en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad de Concepción, donde actualmente es profesora asistente.
En tanto, la investigación desarrollada consiste en proponer estrategias y algoritmos para procesar y almacenar grafos muy grandes en las actuales arquitecturas computacionales, donde la jerarquía de memoria limita la velocidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos. “En particular, la tesis propone estrategias para procesar en paralelo y comprimir redes sociales y grafos de la Web, los cuales poseen millones y billones de vértices con un número mucho más grande de arcos”, explicó Cecilia Hernández.
Por otro lado, Cecilia destacó la importancia de los grafos de la Web. Esto, ya que “las máquinas de búsqueda utilizan los grafos Web, dado por los hyperlinks entre páginas Web para determinar la importancia de las páginas con el fin de proporcionar mejores respuestas a la búsqueda de los usuarios. Mientras que las redes sociales son importantes porque varias aplicaciones desean analizarlas para descubrir comunidades, grupos de interés, entes más relevantes, etc".
Para realizar este trabajo Cecilia debió enfrentar diversos desafíos, siendo los principales los que están relacionados con el manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos, donde las estrategias y algoritmos tradicionales no proporcionan resultados en tiempos razonables. “Principalmente nos enfocamos en descubrir subgrafos densos en grafos de la Web y redes sociales que nos permitan representarlos en forma comprimida, pero además quisimos descubrir estos patrones usando tiempos razonables de ejecución”, concluyó.