Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-10T15:48:01Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Gilberto.pdf: 2725589 bytes, checksum: 3a53e66d215a13f076c0fe9e613cf2c8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-05-10T15:48:14Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Gilberto.pdf: 2725589 bytes, checksum: 3a53e66d215a13f076c0fe9e613cf2c8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-10T15:48:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_Gilberto.pdf: 2725589 bytes, checksum: 3a53e66d215a13f076c0fe9e613cf2c8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-04-03 / For many years, several researchers have proposed methods to empower the naive users, without any knowledge about query languages or database details, to perform queries in RDBMS using keywords.ystems that process queries based on keywords in RDBMS, commonly called Relational Keyword-Search - R-KwS , face the task of automatically determine, from some keywords, what information should be retrieved from the database, and how this information can be combined to provide a relevant and quality answer to the user. However a common feature, in the vast majority of current R-KwS systems, is that the implementation of these systems is usually done outside the RDBMS environment. This requires, for its operation, a separate software infrastructure, with complex installation and subsequent hard to perform maintenance. The main objective of this dissertation is integrate a search engine for keyword in a RDBMS, implementing the Lathe method, proposed in the database and information retrieval group of ICOMP, inside PostgreSQL RDBMS environment. Experiments show that the implementation of Lathe-DB, as a search engine inside the RDBMS environment, generate results very close to those of the original work, and that is a very practical, low cost, and adds value, for use the keyword search in RDBMS. / Durante muitos anos, vários pesquisadores propuseram métodos para capacitar os usuários leigos, sem qualquer conhecimento em linguagens de consulta ou sobre os bancos de dados, a realizar consultas em Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados - SGBD usando palavras-chave. Sistemas que processam consultas baseadas em palavras-chaves em SGBDs, comumente chamados de Relational Keyword-Search - R-KwS, enfrentam a tarefa de determinar automaticamente, a partir de algumas palavras-chave, quais informações devem ser recuperadas do banco de dados, e como essas informações podem ser combinadas para fornecer uma resposta relevante, e de qualidade, para o usuário. Porém, uma característica comum, na grande maioria dos atuais sistemas R-KwS, é que a implementação desses sistemas é feita geralmente fora do ambiente do SGBD. Isso exige, para o seu funcionamento, uma infraestrutura de software separada, com instalação complexa e posterior dificuldade para realizar manutenções. O objetivo principal desta dissertação é integrar um mecanismo de busca por palavras-chave em um SGBD, implementando o método Lathe, proposto no grupo de Banco de Dados e Recuperação da Informação do ICOMP, no ambiente do SGBD PostgreSQL. Experimentos realizados, e cujo os resultados apresentamos nessa dissertação, mostram que a implementação do Lathe-DB, como um mecanismo de busca por palavras-chaves dentro do ambiente do SGBD, geram resultados bem próximos aos do trabalho original, e que é uma forma bem prática, de baixo custo e que agrega valor, para o uso da busca por palavras-chave em SGBDs.

[pt] Usuários atualmente esperam consultar dados de maneira semelhante ao Google, digitando alguns termos, chamados palavras-chave, e deixando para o sistema recuperar os dados que melhor correspondem ao conjunto de palavras-chave. O cenário é bem diferente em sistemas de gerenciamento de banco de dados em que os usuários precisam conhecer linguagens de consulta sofisticadas para recuperar dados, ou em aplicações de banco de dados em que as interfaces de usuário são projetadas como inúmeras caixas que o usuário deve preencher com seus parâmetros de pesquisa. Esta tese descreve um algoritmo e um framework projetados para processar consultas baseadas em palavras-chave para bases de dados com esquema, especificamente bancos relacionais e bases de dados em RDF. O algoritmo primeiro converte uma consulta baseada em palavras-chave em uma consulta abstrata e, em seguida, compila a consulta abstrata em uma consulta SPARQL ou SQL, de modo que cada resultado da consulta SPARQL (resp. SQL) seja uma resposta para a consulta baseada em palavras-chave. O algoritmo explora o esquema para evitar a intervenção do usuário durante o processo de busca e oferece um mecanismo de feedback para gerar novas respostas. A tese termina com experimentos nas bases de dados Mondial, IMDb e Musicbrainz. O algoritmo proposto obtém resultados satisfatórios para os benchmarks. Como parte dos experimentos, a tese também compara os resultados e o desempenho obtidos com bases de dados em RDF e bancos de dados relacionais. / [en] Users currently expect to query data in a Google-like style, by simply typing some terms, called keywords, and leaving it to the system to retrieve the data that best match the set of keywords. The scenario is quite different in database management systems, where users need to know sophisticated query languages to retrieve data, and in database applications, where the user interfaces are designed as a stack of pages with numerous boxes that the user must fill with his search parameters. This thesis describes an algorithm and a framework designed to support keywordbased queries for datasets with schema, specifically RDF datasets and relational databases. The algorithm first translates a keyword-based query into an abstract query, and then compiles the abstract query into a SPARQL or a SQL query such that each result of the SPARQL (resp. SQL) query is an answer for the keywordbased query. It explores the schema to avoid user intervention during the translation process and offers a feedback mechanism to generate new answers. The thesis concludes with experiments over the Mondial, IMDb, and Musicbrainz databases. The proposed translation algorithm achieves satisfactory results and good performance for the benchmarks. The experiments also compare the RDF and the relational alternatives.