Recomendação de consultas de banco de dados utilizando agrupamento de usuários.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SARAIVA, Márcio de Carvalho.
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11487
Resumo: Os sistemas de banco de dados estão se tornando cada vez mais populares na comunidade cientifica para suporte a exploração de dados científicos. Neste cenário, os usuários podem não ter o conhecimento necessário sobre o domínio do banco de dados ou não saber formular consultas SQL para analise dos dados. Para resolver este problema surgiram diversos estudos sobre técnicas para recomendação de consultas. Os métodos de recomendação de consultas em banco de dados tem dado enfase em maximizar apenas a acurácia das recomendações, mas outros aspectos como novidade e diversidade podem ser importantes para recomendações. Nesse contexto, esta pesquisa teve como objetivo melhorar as recomendações de consultas SQL com relação as métricas relevância, novidade, diversidade, quantidade de tabelas novas, precision e recall. Esse objetivo foi alcançado por meio de uma abordagem para recomendação de consultas utilizando agrupamentos de usuários de banco de dados. Os resultados dos experimentos utilizando históricos de consultas reais do projeto SkyServer mostram que por intermédio da abordagem proposta e possível gerar recomendações de consultas adequadas para cada usuário do banco de dados utilizado. Alem disso, foi avaliada a abordagem proposta comparando com técnicas descritas em trabalhos relacionados. As analises realizadas mostram que os valores das métricas estudadas nesta pesquisa são 64,6% maiores na abordagem proposta do que nas técnicas comparadas. Esses resultados possivelmente proporcionarão melhores condições para estudos e trabalhos futures utilizando agrupamentos de usuários para realizar recomendações de consultas de banco de dados. A abordagem proposta também possibilitou o delineamento de comportamentos de usuários de banco de dados, essa informação colabora para melhor compreensão da interação dos usuários com sistemas de gerenciamento de banco de dados.
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Nesse contexto, esta pesquisa teve como objetivo melhorar as recomendações de consultas SQL com relação as métricas relevância, novidade, diversidade, quantidade de tabelas novas, precision e recall. Esse objetivo foi alcançado por meio de uma abordagem para recomendação de consultas utilizando agrupamentos de usuários de banco de dados. Os resultados dos experimentos utilizando históricos de consultas reais do projeto SkyServer mostram que por intermédio da abordagem proposta e possível gerar recomendações de consultas adequadas para cada usuário do banco de dados utilizado. Alem disso, foi avaliada a abordagem proposta comparando com técnicas descritas em trabalhos relacionados. As analises realizadas mostram que os valores das métricas estudadas nesta pesquisa são 64,6% maiores na abordagem proposta do que nas técnicas comparadas. Esses resultados possivelmente proporcionarão melhores condições para estudos e trabalhos futures utilizando agrupamentos de usuários para realizar recomendações de consultas de banco de dados. A abordagem proposta também possibilitou o delineamento de comportamentos de usuários de banco de dados, essa informação colabora para melhor compreensão da interação dos usuários com sistemas de gerenciamento de banco de dados.Database systems are becoming increasingly popular in the scientific community to support the exploration of scientific data, m this scenario, users may not have the necessary knowledge about the domain of the database or not knowing formulate SQL queries for data analysis. To solve this problem has been emerged many studies about queries recommendation techniques. The recommendation methods of query in database has been emphasis in maximize the accuracy of the recommendations, but other aspects such as novelty and diversity may be important for recommendations. In this context, this research aimed to improve the recommendations of SQL queries regarding the metrics: relevance, novelty, diversity, an amount of new tables, precision and recall. This goal was achieved through an approach to the recommendation of queries using clusters of database users. The results of experiments using real historical queries of the SkyServer project shows that through the proposed approach we can generate recommendations for appropriate queries for each user of the database used. Furthermore, the proposed approach was evaluate comparing with techniques described in related work. The analysis shows that the values of the metrics studied in this research are 64,6% higher in the proposed approach than the techniques compared. These results potentially provide better conditions for studies and future work using groups of users to generate recommendations for database queries. The proposed approach also enabled the design of user behavior with database, this information contributes to better understanding the interaction of users with management systems database.Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2020-02-04T12:45:39Z No. of bitstreams: 1 MÁRCIO DE CARVALHO SARAIVA - DISSERTAÇÃO PPGI 2014..pdf: 9602569 bytes, checksum: 8d9ecf376144dfa1a2ad70799e222bc4 (MD5)Made available in DSpace on 2020-02-04T12:45:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MÁRCIO DE CARVALHO SARAIVA - DISSERTAÇÃO PPGI 2014..pdf: 9602569 bytes, checksum: 8d9ecf376144dfa1a2ad70799e222bc4 (MD5) Previous issue date: 2014-08-27Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEICiência da ComputaçãoBanco de DadosRecomendação de ConsultasAgrupamento de UsuáriosPerfis de ComportamentoMétricas de AvaliaçãoConsultas SQL para Análise dos DadosProjeto SkyServerDatabaseConsultation RecommendationUser GroupingBehavior ProfilesEvaluation MetricsSQL Queries for Data AnalysisSkyServer ProjectRecomendação de consultas de banco de dados utilizando agrupamento de usuários.Recommendation of database queries using grouping of users.2014-08-272020-02-04T12:45:39Z2020-02-042020-02-04T12:45:39Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11487SARAIVA, Márcio de Carvalho. Recomendação de consultas de banco de dados utilizando agrupamento de usuários. 2014. 80f. (Dissertação) Mestrado em Ciência da Computação, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2014. 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