Divisão relacional por similaridade em banco de dados

• Processo: 14/21483-2
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de maio de 2015 - 30 de abril de 2017
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Robson Leonardo Ferreira Cordeiro
• Beneficiário: Robson Leonardo Ferreira Cordeiro
• Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Pesq. associados: Agma Juci Machado Traina ; Caetano Traina Junior ; Luciana Alvim Santos Romani ; Priscila Pereira Coltri ; Renata Ribeiro Do Valle Gonçalves
• Assunto(s): Bases de dados Análise de dados Sensoriamento remoto Álgebra relacional

Resumo

O operador de Divisão (÷) da Álgebra Relacional permite representar de forma simples consultas com o conceito de "para todos", e por isso é requerido em diversas aplicações reais. Entretanto, evidencia-se neste projeto que a divisão não atende às necessidades de diversas aplicações atuais, especialmente quando estas analisam dados complexos, como imagens, áudio, textos longos, impressões digitais, entre outros. Analisando o problema verifica-se que a principal limitação é a existência de comparações de atributos intrínsecas à divisão relacional, que, por definição, são efetuadas sempre por identidade (=), enquanto objetos complexos devem geralmente ser comparados por similaridade. Hoje, encontram-se na literatura propostas de operadores relacionais com suporte à similaridade de objetos complexos, entretanto, nenhuma trata a divisão relacional. Este projeto propõe investigar e estender o operador de Divisão (÷) da Álgebra Relacional para melhor adequá-lo às demandas de aplicações atuais, por meio de suporte a comparações de valores de atributos por similaridade. Mostra-se aqui que a divisão por similaridade é naturalmente adequada a responder consultas diversas com um conceito de "elementos candidatos e exigências"' descrito no projeto, envolvendo dados complexos de aplicações reais de alto impacto,com potencial por exemplo, para apoiar a agricultura, a contratação de material humano em empresas, e a até mesmo a identificação de ações promissoras em bolsas de valores. Para validar a proposta, propõe-se um estudo de caso de identificação automática de municípios adequados ao plantio de determinadas culturas agrícolas, e a criação de um sistema computacional de apoio à tomada de decisões estratégicas em agricultura, por meio de análise de imagens de sensoriamento remoto. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GONZAGA, ANDRE DOS SANTOS; CORDEIRO, ROBSON L. F. The similarity-aware relational division database operator with case studies in agriculture and genetics. INFORMATION SYSTEMS, v. 82, p. 71-87, MAY 2019. Citações Web of Science: 0.

GIMENES, GABRIEL; CORDEIRO, ROBSON L. F.; RODRIGUES-, JR., JOSE F. ORFEL: Efficient detection of defamation or illegitimate promotion in online recommendation. INFORMATION SCIENCES, v. 379, p. 274-287, FEB 10 2017. Citações Web of Science: 4.