[pt] Busca por palavras-chave fornece uma interface fácil de usar para recuperar informação. Esta tese contribui para os problemas de busca por palavras chave em conjuntos de dados sem esquema e trajetórias semânticas baseados no Resource Description Framework. Para endereçar o problema da busca por palavras-chave em conjuntos de dados RDF sem esquema, a tese introduz um algoritmo para traduzir automaticamente uma consulta K baseada em palavras-chave especificadas pelo usuário em uma consulta SPARQL Q de tal forma que as respostas que Q retorna também são respostas para K. O algoritmo não depende de um esquema RDF, mas sintetiza as consultas SPARQL explorando a semelhança entre os domínios e contradomínios das propriedades e os conjuntos de instâncias de classe observados no grafo RDF. O algoritmo estima a similaridade entre conjuntos com base em sinopses, que podem ser precalculadas, com eficiência, em uma única passagem sobre o conjunto de dados RDF. O trabalho inclui dois conjuntos de experimentos com uma implementação do algoritmo. O primeiro conjunto de experimentos mostra que a implementação supera uma ferramenta de pesquisa por palavras-chave sobre grafos RDF que explora o esquema RDF para sintetizar as consultas SPARQL, enquanto o segundo conjunto indica que a implementação tem um desempenho melhor do que sistemas de pesquisa por palavras-chave em conjuntos de dados RDF baseados na abordagem de documentos virtuais denominados TSA+BM25 e TSA+VDP. Finalmente, a tese também computa a eficácia do algoritmo proposto usando uma métrica baseada no conceito de relevância do grafo resposta. O segundo problema abordado nesta tese é o problema da busca por palavras-chave sobre trajetórias semânticas baseadas em RDF. Trajetórias semânticas são trajetórias segmentadas em que as paradas e os deslocamentos de um objeto móvel são semanticamente enriquecidos com dados adicionais. Uma linguagem de consulta para conjuntos de trajetórias semânticas deve incluir seletores para paradas ou deslocamentos com base em seus enriquecimentos e expressões de sequência que definem como combinar os resultados dos seletores com a sequência que a trajetória semântica define. A tese inicialmente propõe um framework formal para definir trajetórias semânticas e introduz expressões de sequências de paradas-e-deslocamentos (stop-and-move sequences), com sintaxe e semântica bem definidas, que atuam como uma linguagem de consulta expressiva para trajetórias semânticas. A tese descreve um modelo concreto de trajetória semântica em RDF, define expressões de sequências de paradas-e-deslocamentos em SPARQL e discute estratégias para compilar tais expressões em consultas SPARQL. A tese define consultas sobre trajetórias semânticas com base no uso de palavras-chave para especificar paradas e deslocamentos e a adoção de termos com semântica predefinida para compor expressões de sequência. Em seguida, descreve como compilar tais expressões em consultas SPARQL, mediante o uso de padrões predefinidos. Finalmente, a tese apresenta uma prova de conceito usando um conjunto de trajetórias semânticas construído com conteúdo gerado pelos usuários do Flickr, combinado com dados da Wikipedia. / [en] Keyword search provides an easy-to-use interface for retrieving information. This thesis contributes to the problems of keyword search over schema-less datasets and semantic trajectories based on RDF. To address the keyword search over schema-less RDF datasets problem, this thesis introduces an algorithm to automatically translate a user-specified keyword-based query K into a SPARQL query Q so that the answers Q returns are also answers for K. The algorithm does not rely on an RDF schema, but it synthesizes SPARQL queries by exploring the similarity between the property domains and ranges, and the class instance sets observed in the RDF dataset. It estimates set similarity based on set synopses, which can be efficiently precomputed in a single pass over the RDF dataset. The thesis includes two sets of experiments with an implementation of the algorithm. The first set of experiments shows that the implementation outperforms a baseline RDF keyword search tool that explores the RDF schema, while the second set of experiments indicate that the implementation performs better than the stateof- the-art TSA+BM25 and TSA+VDP keyword search systems over RDF datasets based on the virtual documents approach. Finally, the thesis also computes the effectiveness of the proposed algorithm using a metric based on the concept of graph relevance. The second problem addressed in this thesis is the keyword search over RDF semantic trajectories problem. Stop-and-move semantic trajectories are segmented trajectories where the stops and moves are semantically enriched with additional data. A query language for semantic trajectory datasets has to include selectors for stops or moves based on their enrichments, and sequence expressions that define how to match the results of selectors with the sequence the semantic trajectory defines. The thesis first proposes a formal framework to define semantic trajectories and introduces stop and move sequence expressions, with well-defined syntax and semantics, which act as an expressive query language for semantic trajectories. Then, it describes a concrete semantic trajectory model in RDF, defines SPARQL stop-and-move sequence expressions, and discusses strategies to compile such expressions into SPARQL queries. Next, the thesis specifies user-friendly keyword search expressions over semantic trajectories based on the use of keywords to specify stop and move queries, and the adoption of terms with predefined semantics to compose sequence expressions. It then shows how to compile such keyword search expressions into SPARQL queries. Finally, it provides a proof-of-concept experiment over a semantic trajectory dataset constructed with user-generated content from Flickr, combined with Wikipedia data.