[pt] Um ponto importante para o sucesso de sistemas de busca por palavras-chave é um mecanismo de ranqueamento que considera a importância dos documentos recuperados. A noção de importância em grafos é tipicamente computada usando medidas de centralidade, que dependem amplamente do grau dos nós, como o PageRank. Porém, em grafos RDF, a noção de importância não é necessariamente relacionada com o grau do nó. Sendo assim, esta tese aborda dois problemas: (1) como definir uma medida de importância em grafos RDF; (2) como usar essas medidas para ajudar a compilar e ranquear respostas a consultas por palavras-chave sobre grafos RDF. Para resolver estes problemas, esta tese propõe uma nova família de medidas, chamada de InfoRank, e um sistema de busca por palavras-chave, chamado QUIRA, para grafos RDF. Esta tese é concluída com experimentos que mostram que a solução proposta melhora a qualidade dos resultados em benchmarks de busca por palavras-chave. / [en] A key contributor to the success of keyword search systems is a ranking mechanism that considers the importance of the retrieved documents. The notion of importance in graphs is typically computed using centrality measures that highly depend on the degree of the nodes, such as PageRank. However, in RDF graphs, the notion of importance is not necessarily related to the node degree. Therefore, this thesis addresses two problems: (1) how to define importance measures for RDF graphs; (2) how to use these measures to help compile and rank results of keyword queries over RDF graphs. To solve these problems, the thesis proposes a novel family of measures, called InfoRank, and a keyword search system, called QUIRA, for RDF graphs. Finally, this thesis concludes with experiments showing that the proposed solution improves the quality of the results in two keyword search benchmarks.

[pt] O Resource Description Framework (RDF) foi adotado como uma recomendação do W3C em 1999 e hoje é um padrão para troca de dados na Web. De fato, uma grande quantidade de dados foi convertida em RDF, muitas vezes em vários conjuntos de dados fisicamente distribuídos ao longo de diferentes localizações. A linguagem de consulta SPARQL (sigla do inglês de SPARQL Protocol and RDF Query Language) foi oficialmente introduzido em 2008 para recuperar dados RDF e fornecer endpoints para consultar fontes distribuídas. Uma maneira alternativa de acessar conjuntos de dados RDF é usar consultas baseadas em palavras-chave, uma área que tem sido extensivamente pesquisada, com foco recente no conteúdo da Web. Esta dissertação descreve uma estratégia para compilar consultas baseadas em palavras-chave em consultas SPARQL federadas sobre conjuntos de dados RDF distribuídos, assumindo que cada conjunto de dados RDF tem um esquema e que a federação tem um esquema mediado. O processo de compilação da consulta SPARQL federada é explicado em detalhe, incluindo como computar o conjunto de joins externos entre as subconsultas locais geradas, como combinar, com a ajuda de cláusulas UNION, os resultados de consultas locais que não têm joins entre elas, e como construir a cláusula TARGET, de acordo com a composição da cláusula WHERE. Finalmente, a dissertação cobre experimentos com dados do mundo real para validar a implementação. / [en] The Resource Description Framework (RDF) was adopted as a W3C recommendation in 1999 and today is a standard for exchanging data in the Web. Indeed, a large amount of data has been converted to RDF, often as multiple datasets physically distributed over different locations. The SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL) was officially introduced in 2008 to retrieve RDF datasets and provide endpoints to query distributed sources. An alternative way to access RDF datasets is to use keyword-based queries, an area that has been extensively researched, with a recent focus on Web content. This dissertation describes a strategy to compile keyword-based queries into federated SPARQL queries over distributed RDF datasets, under the assumption that each RDF dataset has a schema and that the federation has a mediated schema. The compilation process of the federated SPARQL query is explained in detail, including how to compute a set of external joins between the local subqueries, how to combine, with the help of the UNION clauses, the results of local queries which have no external joins between them, and how to construct the TARGET clause, according to the structure of the WHERE clause. Finally, the dissertation covers experiments with real-world data to validate the implementation.