parallel-and-distributed-IR es un sistema distribuido y paralelo de recuperación de información en el cual existe una colección de documentos de texto libre o corpus y usuarios que realizan consultas o queries en busca de satisfacer una necesidad de información.

Este sistema propone aplicar técnicas de paralelización al momento de la resolución de queries del usuario de manera tal de optimizar los tiempos de respuesta. De igual manera, el sistema constará de una serie de dispositivos o nodos interconectados que garanticen una mayor confiabilidad, seguridad y disponibilidad de los servicios y datos administrados.

• Proposal
• Report

1. Install python modules: nltk y numpy
2. Rename file config.ini.example to config.ini
3. Edit values of properties in file config.ini
4. Run process:

python sockets.py -v >> logs.txt

1. Add libraries needed:

• Json:
• Jsch
• Guava
• Ini4j

2. Rename file config.properties.example to config.properties
3. Edit values of properties in config.properties
4. Open ssh tunnel (You'll be asked to enter user and pass in the remote gpu server) ssh -L 3491:localhost:3491 your_user@170.210.103.21
5. Run View.InitServer

1. Add libraries needed:

• Common-validator-1.6

2. Rename file IR_servers.cfg.example to IR_servers.cfg
3. To add more servers, add their address to IR_servers.cfg
4. Rename file config.properties.example to config.properties
5. Edit values of properties in config.properties
6. Run View.InitBroker

1. Rename file config.properties.example to config.properties
2. Edit values of properties in config.properties
3. Run View.InitClient