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Armazenamento e Operações de Navegação em Grafos em SGBDs Relacionais

Processo: 16/17330-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2016
Vigência (Término): 30 de novembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Caetano Traina Junior
Beneficiário:Lucas de Carvalho Scabora
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Bases de dados   Grafos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Arquitetura relacional | Estruturas de indexação | grafos | Modelo Relacional | Otimização de Consultas | Relacionamento entre conjuntos | Bases de Dados

Resumo

Tem sido cada vez mais frequente que aplicações modernas representem seus dados usando estruturas de grafo. Nessas estruturas, os elementos de dados identificáveis, isto é, entidades contendo valores como nomes e códigos são armazenadas (como vértices) junto a uma rede de inter-relacionamentos, a qual representa as interações entre essas entidades (isto é, arestas). Os Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBDs) atuais, baseados no Modelo Relacional, não fazem distinção entre os elementos de dados que sejam identificáveis e os elementos que apenas representam inter-relacionamentos. Assim, vêm sendo desenvolvidos Sistemas de Gerenciamento de Grafos (SGGs), que seguem a Teoria dos Grafos, porém não necessariamente o Modelo Relacional. Consequentemente, esses SGGs podem não utilizar a linguagem de acesso SQL, típica dos SGBDs Relacionais (SGBDRs). Frequentemente denominados NoSQL (Not only SQL), os SGGs são utilizados por disponibilizarem ferramentas que não só agilizam a criação de novos aplicativos, mas também facilitam expressar consultas complexas. Entretanto, até agora, nenhum deles dispõe de um modelo conceitual para representar e manipular dados. Assim, um SGG não é obrigatoriamente compatível com os demais, tornando a portabilidade entre aplicações praticamente inexistente. Isso traz incertezas de longo prazo às instituições que dependam dessas ferramentas, uma vez que não há garantias de que elas continuarão adequadas no futuro, nem sequer garante-se que elas continuarão existindo. Diante disso, este projeto visa o desenvolvimento de soluções de gerenciamento de dados que atendam aos requisitos de manipulação de grafos das aplicações modernas, mantendo sempre o Modelo Relacional como referência conceitual. De maneira sucinta, parte-se da premissa que os SGBDRs podem atender às necessidades de modelagem de grafos e prover técnicas para navegar em relacionamentos, proporcionando: (i) a modelagem dos conjuntos de vértices e de arestas de um grafo como casos especializados de conjuntos; e (ii) as técnicas e as ferramentas necessárias para processar consultas sobre esses grafos, sendo elas declaradas por meio de comandos que apenas estendam a linguagem SQL, sem mudar sua essência. Nesse contexto, este projeto visa definir e desenvolver o conceito de linkage, de forma a fomentar o gerenciamento e a manipulação de relacionamentos entre objetos sobre o Modelo Relacional. Por fim, também se fará o desenvolvimento dos módulos necessários à extensão de um SGBDR para avaliar e validar o novo conceito.

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Publicações científicas (11)
(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)
FLOREZ, ALEXANDER Y. C.; SCABORA, LUCAS; ELER, DANILO M.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALMEIDA, JR; GONZALEZ, AR; SHEN, L; KANE, B; TRAINA, A; SODA, P; et al. APEHR: Automated Prognosis in Electronic Health Records using multi-head self-attention. 2021 IEEE 34TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS), v. N/A, p. 6-pg., . (16/17330-1, 18/17620-5, 16/17078-0)
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CAZZOLATO, MIRELA T.; RAMOS, JONATHAN S.; RODRIGUES, LUCAS S.; SCABORA, LUCAS C.; CHINO, DANIEL Y. T.; JORGE, ANA E. S.; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; JR, CAETANO TRAINA; TRAINA, AGMA J. M.. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 134, . (18/24414-2, 16/17078-0, 16/17330-1, 20/07200-9, 20/11258-2, 20/10902-5)
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CHINO, DANIEL Y. T.; SCABORA, LUCAS C.; CAZZOLATO, MIRELA T.; JORGE, ANA E. S.; TRAINA, CAETANO, JR.; TRAINA, AGMA J. M.; HOLLMEN, J; MCGREGOR, C; SODA, P; KANE, B. ICARUS: Retrieving Skin Ulcer Images Through Bag-of-Signatures. 2018 31ST IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS 2018), v. N/A, p. 6-pg., . (14/25125-3, 16/17078-0, 16/17330-1)
CAZZOLATO, MIRELA T.; SCABORA, LUCAS C.; NESSO-JR, MARCOS R.; MILANO-OLIVEIRA, LUIS F.; COSTA, ALCEU F.; KASTER, DANIEL S.; KOENIGKAM-SANTOS, MARCEL; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; TRAINA-JR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.. dp-BREATH: Heat maps and probabilistic classification assisting the analysis of abnormal lung regions. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 173, p. 27-34, . (16/17078-0, 16/17330-1, 18/24414-2)
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CAZZOLATO, MIRELA T.; RAMOS, JONATHAN S.; RODRIGUES, LUCAS S.; SCABORA, LUCAS C.; CHINO, DANIEL Y. T.; JORGE, ANA E. S.; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; TRAINA JR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.; DEHERRERA, AGS; et al. Semi-Automatic Ulcer Segmentation and Wound Area Measurement Supporting Telemedicine. 2020 IEEE 33RD INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS(CBMS 2020), v. N/A, p. 6-pg., . (16/17078-0, 20/07200-9, 17/23780-2, 18/24414-2, 16/17330-1)
NESSO-, MARCOS R., JR.; CAZZOLATO, MIRELA T.; SCABORA, LUCAS C.; OLIVEIRA, PAULO H.; SPADON, GABRIEL; DE SOUZA, JESSICA A.; OLIVEIRA, WILLIAN D.; CHINO, DANIEL Y. T.; RODRIGUES-, JOSE F., JR.; TRAINA, AGMA J. M.; et al. RAFIKI: Retrieval-Based Application for Imaging and Knowledge Investigation. 2018 31ST IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS 2018), v. N/A, p. 6-pg., . (13/21378-1, 17/08376-0, 16/17330-1, 15/15392-7, 16/17078-0)
CHINO, DANIEL Y. T.; SCABORA, LUCAS C.; CAZZOLATO, MIRELA T.; JORGE, ANA E. S.; TRAINA-, JR., CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.. Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 191, . (16/17078-0, 16/17330-1, 14/25125-3, 18/24414-2)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SCABORA, Lucas de Carvalho. Armazenamento e Operações de Navegação em Grafos em SGBDs Relacionais. 2021. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.

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