Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / O principal objetivo da integração de dados é prover uma visão integrada de diversas fontes de dados distribuídas e heterogêneas, transmitindo ao usuário uma ilusão de um sistema centralizado e homogêneo. Um sistema de integração de dados fornece ao usuário um esquema global que contém componentes que representam as entidades e relacionamentos das fontes locais. Diversos são os desafios a serem enfrentados pela integração de dados. Um deles é a reformulação consultas. Esta é um processo de um sistema de integração de dados que tem a tarefa de reformular uma consulta do usuário sobre o esquema global em subconsultas para as fontes locais. Para viabilizar o processo de reformulação de consultas, um sistema de integração de dados deve fornecer mapeamentos entre os componentes do esquema global e os componentes dos esquemas das fontes locais. Deve-se escolher um enfoque para esse mapeamento. Os mapeamentos mais utilizados são Local-As-View (LAV) e o Global-As-View (GAV). No GAV, para cada componente do esquema global é escrita uma consulta sobre os esquemas locais. No LAV, ao invés de escrever consultas que definem como as entidades do esquema global são obtidos, são definidas consultas que descrevem como obter a extensão das fontes de dados a partir do esquema global. A principal diferença desses dois enfoques está na capacidade de evoluir com as mudanças nos esquemas das fontes locais e com o processo de reformulação de consultas. Nossa proposta consiste em definir e implementar um gerenciador de consultas para o Integra. Este é um sistema de integração de dados proposto por [Lóscio03a] baseado em mediadores que oferece uma visão integrada de dados distribuídos em diversas fontes de dados autônomas e heterogêneas, de acordo com o enfoque GAV

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9551_1.pdf: 1191336 bytes, checksum: 17d282e0b1686ef5fc082629548b1c89 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / O principal objetivo da integração de dados é prover uma visão integrada de diversas fontes de dados distribuídas e heterogêneas, transmitindo ao usuário uma ilusão de um sistema centralizado e homogêneo. Um sistema de integração de dados fornece ao usuário um esquema global que contém componentes que representam as entidades e relacionamentos das fontes locais. Diversos são os desafios a serem enfrentados pela integração de dados. Um deles é a reformulação consultas. Esta é um processo de um sistema de integração de dados que tem a tarefa de reformular uma consulta do usuário sobre o esquema global em subconsultas para as fontes locais. Para viabilizar o processo de reformulação de consultas, um sistema de integração de dados deve fornecer mapeamentos entre os componentes do esquema global e os componentes dos esquemas das fontes locais. Deve-se escolher um enfoque para esse mapeamento. Os mapeamentos mais utilizados são Local-As-View (LAV) e o Global-As-View (GAV). No GAV, para cada componente do esquema global é escrita uma consulta sobre os esquemas locais. No LAV, ao invés de escrever consultas que definem como as entidades do esquema global são obtidos, são definidas consultas que descrevem como obter a extensão das fontes de dados a partir do esquema global. A principal diferença desses dois enfoques está na capacidade de evoluir com as mudanças nos esquemas das fontes locais e com o processo de reformulação de consultas. Nossa proposta consiste em definir e implementar um gerenciador de consultas para o Integra. Este é um sistema de integração de dados proposto por [Lóscio03a] baseado em mediadores que oferece uma visão integrada de dados distribuídos em diversas fontes de dados autônomas e heterogêneas, de acordo com o enfoque GAV

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-10T13:03:19Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Bruno Souza.pdf: 3055649 bytes, checksum: 5cedaf83e4e87135a1f22f1bb7c1dd09 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-10T13:03:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Bruno Souza.pdf: 3055649 bytes, checksum: 5cedaf83e4e87135a1f22f1bb7c1dd09 (MD5) Previous issue date: 2013-09-09 / FACEPE / Ambientes dinâmicos e distribuídos são sistemas descentralizados que fornecem aos usuários recursos de consultas sobre um conjunto de fontes de dados heterogêneas, distribuídas e autônomas (peers). Sistemas de Integração de Dados, Peer Data Management System (PDMS) e Dataspaces são exemplos de tais sistemas. Eles são constituídos por peers que pertencem a um domínio específico e estão ligados entre si por meio de correspondências semânticas. No entanto, um desafio inerente em ambientes dinâmicos e distribuídos é o processo de reformulação de consulta entre um par de peers. Quando um usuário coloca uma consulta em um peer, a fim de adquirir mais informações, a consulta deve ser reformulada de acordo com o esquema dos peers vizinhos. Neste processo podem surgir alguns problemas como a perda semântica e a degradação da consulta. A perda semântica e degradação da consulta são problemas relacionados à perda de conceitos semânticos durante a reformulação. Por outro lado, em um ambiente semanticamente rico, ao invés de uma perda semântica, a consulta pode ter um enriquecimento semântico por meio da agregação de conceitos semanticamente relacionados durante a reformulação. Neste sentido, a consulta do usuário pode ser enriquecida e resultados semânticos mais ricos podem ser recuperados. Critérios de qualidade da informação têm sido usados em alguns trabalhos para avaliar o nível de qualidade dos elementos de um ambiente dinâmico e distribuído como, por exemplo, peers, dados e a resposta da consulta. Estes critérios são medidas dinâmicas proporcionadas pelo sistema e servem como uma pontuação que pode ser constantemente avaliada para obter o nível real de qualidade. Neste trabalho, apresentamos quatro critérios de qualidade da informação que medem a perda e o ganho de conceitos semânticos durante a reformulação da consulta entre os pares de peers. Nós apresentamos um exemplo da nossa abordagem e os algoritmos de avaliação de critérios. Também damos as nossas definições para os problemas de perda semântica e degradação da consulta. Por fim, apresentamos a experimentação que fizemos com o PDMS SPEED e os resultados obtidos. / Dynamic distributed environments are decentralized systems that provide users with querying capabilities over a set of heterogeneous, distributed and autonomous data sources (peers). Data Integration Systems, Peer Data Management Systems (PDMS) and Dataspaces are examples of such systems. They are composed by peers that belong to a specific domain and are linked to each other by correspondences (semantic connections). Nonetheless, a challenge inherent to dynamic distributed environments is the query reformulation process between a pair of peers. When a user poses a query at a peer, in order to acquire more information, the query should be reformulated in accordance with the neighbor peers schema. In this process some problems as semantic loss and query degradation can arise. The semantic loss and query degradation are problems related to the loss of semantic concepts during query reformulation. In the other hand, in such a semantic environment instead of a semantic loss the query can have a semantic enrichment by aggregating semantic related concepts during reformulation. In this sense, the user’s query can be enriched and semantically richer results can be delivered. Information Quality criteria has been used in some works to evaluate the level of quality of the distributed dynamic environment’s elements such as, peers, data and query answer. These criteria are dynamic measures provided by the system and serve as scores that can be constantly evaluated to get the actual level of quality. In this work we present four Information Quality criteria that measure the loss and enrichment of semantic concepts during query reformulation among peers. We present an example of our analysis and the algorithms that implement the evaluation of the presented criteria. We also give our definitions to the semantic loss and query degradation problems. Finally, we present the experimentation we have done with the SPEED PDMS and the obtained results.