Impulsionar a aplicabilidade de métodos de acesso métrico

• Processo: 15/24602-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Jessica Andressa de Souza
• Supervisor: Sebastian Michel
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Kaiserslautern, Alemanha
• Vinculado à bolsa: 13/21378-1 - Estudo e Desenvolvimento de Métodos de Acesso Métrico Utilizando Agrupamento Semântico de Dados, BP.DR
• Assunto(s): Gerenciadores de banco de dados Dados complexos Consultas por similaridade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: complex data | Metric Access Methods | similarity search | Gerenciamento de Dados

Resumo

Nos últimos anos devido aos avanços na tecnologia tem aumentado significativamente a quantidade e variedade de dados disponíveis para análise. Esse cenário intensificou o desenvolvimento de estratégias, para o processamento rápido e automático desses dados. Os métodos de acesso métricos (MAMs) são estratégias para estes prósitos, eles trazem maneiras efetivas para acelerar o tempo de processamento de consultas por similaridades. Além disso, os MAMs têm sido aplicados para suportar técnicas de mineração de dados, por exemplo, para acelerar o processo de detecção de agrupamento de dados. Entretanto, os resultados apresentados para os usuários nem sempre são os desejados, porque frequentemente a percepção do usuário considera as respostas das consultas em um dado contexto (i.e., os resultados apresentados são diferentes a partir dos esperados). Assim, o objetivo deste projeto de estágio é desenvolver pesquisa sobre métodos para buscas por similaridades eficientes e eficazes em grandes coleções de dados heterogêneos. O projeto de estágio será desenvolvido na Universidade de Tecnologia em Kaiserslautern e supervisionado pelo professor Sebastian Michel. (AU)