| Processo: | 01/11987-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de setembro de 2002 |
| Data de Término da vigência: | 31 de maio de 2004 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Caetano Traina Junior |
| Beneficiário: | Marcos Rodrigues Vieira |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Consultas por similaridade Indexação (biblioteconomia) Banco de dados Espaços métricos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Arvores De Indexacao | Consultas Por Similaridade |
Resumo O objetivo deste projeto é criar uma estrutura de indexação para domínios métricos, procurando obter melhor desempenho no processamento de consultas por similaridade do que as estruturas existentes, fazendo com que a profundidade da árvore seja maior em regiões do domínio de dados onde a densidade de objetos indexados seja maior. Domínios métricos têm a propriedade de ser possível calcular a distância entre pares de objetos. Normalmente procura-se manter as árvores de indexação balanceadas, pois isso ajuda a minimizar a altura da árvore, para diminuir o número de acessos a disco. No entanto, as consultas em árvores métricas têm custo diferente mesmo que elas sejam balanceadas, pois como a propriedade de distância não apresenta relação de ordem total, pode ser necessário avaliar-se mais do que um ramo de cada nó. Nesse caso, a minimização do número de ramos que não podem ser podados na busca pode ser mais importante do que manter a árvore balanceada. Assim, pretende-se usar a densidade local de objetos próximos entre si para controlar o "desbalanceamento" admissível de uma árvore, como um meio de reduzir o número de acessos necessários para responder uma consulta na árvore, procurando um equilíbrio entre número de acessos necessários para avaliar múltiplos ramos e número de acessos necessários para a busca em profundidade em cada ramo. (AU) | |
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