[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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:48728 |
| Date | 23 June 2020 |
| Creators | GRETTEL MONTEAGUDO GARCÍA |
| Contributors | MARCO ANTONIO CASANOVA, MARCO ANTONIO CASANOVA, MARCO ANTONIO CASANOVA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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