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Divisão relacional por similaridade em banco de dados: definição formal, incorporação à Álgebra relacional e desenvolvimento de algoritmos com estudo de caso em Agricultura

Processo: 15/05607-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de junho de 2015
Vigência (Término): 31 de julho de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Robson Leonardo Ferreira Cordeiro
Beneficiário:André dos Santos Gonzaga
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Banco de dados   Álgebra relacional   Consultas por similaridade   Dados complexos   Algoritmos   Agricultura

Resumo

O operador de divisão da Álgebra relacional permite representar de forma simples consultas com o conceito de para todos, e por isso é constantemente requerido em aplicações reais. Entretanto, evidencia-se no presente projeto de pesquisa que a divisão não atende às necessidades de diversas aplicações atuais, especialmente quando estas analisam dados complexos, como imagens, áudio, textos longos, impressões digitais, grandes grafos, 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 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 produção agrícola, buscas em bibliotecas digitais, controle de qualidade de produção em indústrias, seleção de clientes em empresas, e a até mesmo a identificação de ações promissoras em bolsas de valores. Para validar o trabalho, propõe-se um estudo de caso de apoio à tomada de decisões estratégicas em agricultura, por meio de identificação automática de municípios adequados ao plantio de determinadas culturas agrícolas, com base em 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.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
GONZAGA, André dos Santos. Divisão Relacional por Similaridade em Banco de Dados. 2017. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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