Optimizing similarity queries in metric spaces meeting user\'s expectation (2012)
- Authors:
- Autor USP: FERREIRA, MÔNICA RIBEIRO PORTO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: ESPAÇOS MÉTRICOS; PROGRAMAÇÃO ORIENTADA A OBJETOS (MODELOS); MINERAÇÃO DE DADOS; BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA; GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS (ESTRUTURA); OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA
- Keywords: Álgebra por similaridade; Consultas por similaridade; Espaços métricos; Expectativa do usuário; Metric spaces; Otimização de consultas por similaridade; Similarity algebra; Similarity queries; Similarity query optimization; User's expectation
- Language: Inglês
- Abstract: A complexidade dos dados armazenados em grandes bases de dados tem aumentado sempre, criando a necessidade de novas operações de consulta. Uma classe de operações de crescente interesse são as consultas por similaridade, das quais as mais conhecidas são as consultas por abrangência (\'R IND. q\') e por k-vizinhos mais próximos (\'kNN IND. q\'). Qualquer consulta e agilizada pelas estruturas de indexação dos Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBDs). Outro modo de agilizar as operações de busca e a manutenção de métricas sobre os dados, que são utilizadas para ajustar parâmetros dos algoritmos de busca em cada consulta, num processo conhecido como otimização de consultas. Como as buscas por similaridade começaram a ser estudadas seriamente para integração em SGBDs muito mais recentemente do que as buscas tradicionais, a otimização de consultas, por enquanto, e um recurso que tem sido utilizado para responder apenas a consultas tradicionais. Mesmo utilizando as melhores estruturas existentes, a execução de consultas por similaridade tende a ser mais custosa do que as operações tradicionais. Assim, duas estratégias podem ser utilizadas para agilizar a execução de qualquer consulta e, assim, podem ser empregadas também para responder às consultas por similaridade. A primeira estratégia é a reescrita de consultas baseada em propriedades algébricas e em funções de custo. A segunda técnica faz uso de fatores externos à consulta, tais como a semântica esperada pelousuário, para restringir o espaço das respostas. Esta tese pretende contribuir para o desenvolvimento de técnicas que melhorem o processo de otimização de consultas por similaridade, explorando propriedades algébricas e restrições semânticas como refinamento de consultas
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2012
- Data da defesa: 22.10.2012
-
ABNT
FERREIRA, Mônica Ribeiro Porto. Optimizing similarity queries in metric spaces meeting user\'s expectation. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012013-091242/. Acesso em: 30 set. 2024. -
APA
Ferreira, M. R. P. (2012). Optimizing similarity queries in metric spaces meeting user\'s expectation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012013-091242/ -
NLM
Ferreira MRP. Optimizing similarity queries in metric spaces meeting user\'s expectation [Internet]. 2012 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012013-091242/ -
Vancouver
Ferreira MRP. Optimizing similarity queries in metric spaces meeting user\'s expectation [Internet]. 2012 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012013-091242/
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