Lathe-DB - integrando um mecanismo de busca por palavras-chave em SGBDs relacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Gilberto Eduardo
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0699594013140382
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6367
Resumo: 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.
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spelling Lathe-DB - integrando um mecanismo de busca por palavras-chave em SGBDs relacionaisBusca por palavras-chaveBanco de DadosSGBDEsquema RelacionalCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃODurante 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.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.Universidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaSilva, Altigran Soares dahttp://lattes.cnpq.br/3405503472010994Santos, Gilberto Eduardohttp://lattes.cnpq.br/06995940131403822018-05-10T15:48:14Z2018-04-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSANTOS, Gilberto Eduardo. Lathe-DB - integrando um mecanismo de busca por palavras-chave em SGBDs relacionais. 2018. 89 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2018.https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6367porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2018-05-11T05:04:19Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/6367Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922018-05-11T05:04:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
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