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

• 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
• topic: Banco de Dados; Recomendação de Consultas; Agrupamento de Usuários; Perfis de Comportamento; Métricas de Avaliação; Consultas SQL para Análise dos Dados; Projeto SkyServer; Database; Consultation Recommendation; User Grouping; Behavior Profiles; Evaluation Metrics; SQL Queries for Data Analysis; SkyServer Project; Ciência da Computação

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.