[pt] Deep Web é composta por dados armazenados em bases de dados, páginas dinâmicas, páginas com scripts e dados multimídia, dentre outros tipos de objetos. Os bancos de dados da Deep Web são geralmente sub-representados pelos motores de busca, devido aos desafios técnicos de localizar, acessar e indexar seus dados. A utilização de hyperlinks pelos motores de busca não é suficente para alcançar todos os dados da Deep Web, exigindo interação com interfaces de consultas complexas. Esta tese apresenta uma abordagem, denominada W-Ray, capaz de fornecer visibilidade aos dados da Deep Web. A abordagem baseia-se na descrição dos dados relevantes através de sentenças bem estruturadas, e na publicação dessas sentenças em páginas estáticas da Web. As sentenças podem ser geradas com RDFa embutido, mantendo a semântica do banco de dados. As páginas da Web assim geradas são passíveis de ser indexadas pelos motores de coleta de dados tradicionais e por motores mais sofisticados que suportam busca semântica. É apresentada também uma ferramenta que apóia a abordagem W-Ray. A abordagem foi implementada com sucesso para diferentes bancos de dados reais. / [en] The Deep Web comprises data stored in databases, dynamic pages, scripted pages and multimedia data, among other types of objects. The databases of the Deep Web are generally underrepresented by the search engines due to the technical challenges of locating, accessing and indexing them. The use of hyperlinks by search engines is not sufficient to achieve all the Deep Web data, requiring interaction with complex queries interfaces. This thesis presents an approach, called W-Ray, that provides visibility to Deep Web data. The approach relies on describing the relevant data through well-structured sentences, and on publishing the sentences as static Web pages. The sentences can be generated with embedded RDFa, keeping the semantics of the database. The Web pages thus generated are indexed by traditional Web crawlers and sophisticated crawlers that support semantic search. It is also presented a tool that supports the W-Ray approach. The approach has been successfully implemented for some real databases.

[pt] O processamento de consultas em Sistemas de Gerência de Banco de Dados tradicionais tem sido largamente estudado na literatura e utilizado comercialmente com enorme sucesso. Isso é devido, em parte, à eficiência das Máquinas de Execução de Consultas (MEC) no suporte ao modelo de execução tradicional. Porém, o surgimento de novos cenários de aplicação, principalmente em conseqüência do modelo computacional da web, motivou a pesquisa de novos modelos de execução, tais como: modelo adaptável e modelo contínuo, além da pesquisa de modelos de dados semi-estruturados, tal como o XML, ambos não suportados pelas MEC tradicionais. O objetivo desta tese consiste no desenvolvimento de uma MEC extensível frente a diferentes modelos de execução e de dados. Adicionalmente, esta proposta trata de maneira ortogonal o modelo de execução e o modelo de dados, o que permite a avaliação de planos de execução de consultas (PEC) com fragmentos em diferentes modelos. Utilizou-se a técnica de framework de software para a especificação da MEC extensível, produzindo o framework QEEF (Query Execution Engine Framework). A extensibilidade da solução reflete-se em um meta-modelo, denominado QUEM (QUery Execution Meta-model), capaz de exprimir diferentes modelos em um meta-PEC. O framework QEEF pré-processa um meta-PEC e produz um PEC final a ser avaliado pela MEC instanciada. Como parte da validação desta proposta, instanciou-se o QEEF para diferentes modelos de execução e de dados. / [en] Querying processing in traditional Database Management Systems (DBMS) has been extensively studied in the literature and adopted in industry. Such success is, in part, due to the performance of their Query Execution Engines (QEE) for supporting the traditional query execution model. The advent of new query scenarios, mainly due to the web computational model, has motivate the research on new execution models such as: adaptive and continuous, and on semistructured data models, such as XML, both not natively supported by traditional query engines. This thesis proposes the development of an extensible QEE adapted to the new execution and data models. Achieving this goal, we use a software design approach based on framework technique to produce the Query Execution Engine Framework (QEEF). Moreover, we address the question of the orthogonality between execution and data models, witch allows for executing query execution plans (QEP) with fragments in different models. The extensibility of our solution is specified by in a QEP by an execution meta- model named QUEM (QUery Execution Meta-model) used to express different models in a meta-QEP. During query evaluation, the latter is pre-processed by the QEEF producing a final QEP to be evaluated by the running QEE. The QEEF is instantiated for different execution and data models as part of the validation of this proposal.

[pt] Os sites de redes sociais ganharam importância nos últimos anos. Neles, seus usuários podem se conectar com outros usuários para interagir entre si. Porém, geralmente o número de usuários cadastrados é muito grande e, por isso, encontrar outros usuários afins para se conectar não é fácil. Sistemas de recomendação são ferramentas de software que provem sugestões de diversos tipos de itens para usuários e podem ser aplicados para recomendar pessoas (outros usuários) em redes sociais. Sistemas que recomendam pessoas utilizam técnicas específicas e, devido às implicações sociais envolvidas nas relações pessoais, devem levar alguns fatores em consideração. A ausência de dados confiáveis torna a tarefa de gerar recomendações úteis mais difícil. Este trabalho discute o assunto e apresenta um sistema de recomendação de pessoas para sites de redes sociais com base em conexões entre usuários. Para testar o sistema apresentado, realizamos um experimento com o Peladeiro, um site real de uma rede social que conta com mais de 500 mil usuários, onde poucos dados estão disponíveis para serem utilizados. / [en] Social networking websites have gained importance in recent years. In them, users can connect with other users to interact with. However, generally, the number of registered users is very large. Therefore, find other users with common interests is not easy. Recommender systems are software tools which generate suggestions for various types of items to users and can be applied to recommend people (other users) on social networks. Systems that recommend people use specific techniques and, due to the social implications involved in personal relationships, must take several factors into consideration. The lack of data available makes the task of generate good recommendations more difficult. This paper discusses the theme and presents a person recommendation system for social networking websites based in user connections. To test the system presented, we conducted an experiment with Peladeiro, a real website of a social network that has over 500 000 users, where few reliable data are available.

[pt] O processo de combinação de ações de sintonia fina não possui nem uma formulação precisa, nem uma abordagem formal para solucioná-lo. É necessário definir o que combinar dentre as múltiplas ações existentes e, uma vez escolhidas, como compor de maneira que as restrições sejam verificadas. Trata-se de um problema complexo e relevante na área de bancos de dados, tanto para soluções manuais pelo DBA como automáticas, por meio de softwares especializados. Isto ocorre pois os diferentes tipos de ações de sintonia possuem estratégias distintas para alcançar o objetivo em comum. Esta tese propõe um método automático para geração e seleção de soluções combinadas de sintonia fina para bancos de dados relacionais. Discute-se como combinar soluções e respeitar as restrições tecnológicas e recursos computacionais disponíveis. Por fim, apresenta-se uma implementação e avaliação utilizando três SGBDs de mercado relevantes, em que mostramos tanto a eficácia como a eficiência do método proposto. Os resultados mostraram que o método é capaz de produzir soluções combinadas válidas mais eficientes que soluções locais independentes. / [en] The process of combining database tuning actions has neither a precise formulation nor a formal approach to solving it. It is necessary to define what to combine among multiple existing operations and, once chosen, how to compose so that constraints can be verified. It is a complex and relevant problem in the database research area, both for the DBA manual solutions, and automatic ones using specialized software. It is important because the different types of tuning actions have different strategies to achieve a common goal. This thesis proposes an automated method for generating and selecting combined tuning solutions for relational databases. It discusses how to mix solutions and still respect both the technological constraints and available computational resources. Finally, we present an implementation and evaluation using three relevant market DBMSs, where we show both the effectiveness and the efficiency of the proposed method. The results showed that the technique is capable of producing combined solutions that are more efficient than independent local solutions.