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Suporte a consultas por similaridade em estruturas de indexacao metricas com multiplos predicados.

Processo: 01/02426-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2002
Vigência (Término): 31 de março de 2005
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Caetano Traina Junior
Beneficiário:Adriano Siqueira Arantes
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Banco de dados multimídia   Consultas por similaridade

Resumo

Sistemas Gerenciadores de Bases de Dados (SGBD's) foram desenvolvidos para manipular domínios de dados numéricos e/ou pequenas seqüências de caracteres (palavras), não sendo adequados para manipulação de dados complexos, como por exemplo, dados multimídia. Dessa forma os operadores em domínios de dados que apresentam a relação de ordem têm pouca utilidade para manipular operações que envolvem dados complexos. Uma classe de operadores que se adéquam melhor para manipular esses dados são os operadores por similaridade. Os SGBD's atuais realizam consultas por seleção usando operadores de ordem sobre domínios de dados numéricos/caracteres. Com relação a dados complexos, existem atualmente diversos estudos sobre principalmente dois operadores de seleção para consultas por similaridade: consulta por abrangência ("range queries") e consulta de vizinhos mais próximos ("n-nearest neighbor queries"). Embora muitos resultados já tenham sido obtidos, principalmente na elaboração de algoritmos de busca por similaridade, a integração desses algoritmos com os demais métodos de busca já incorporados tradicionalmente nos gerenciadores ainda não foram estudados. Este projeto propõe realizar uma extensão da linguagem de consulta de bases de dados para suportar operações de busca por similaridade e por relações de ordem num mesmo comando, através de mais de um predicado. (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)
ARANTES, ADRIANO SIQUEIRA; VIEIRA, MARCOS R.; TRAINA JUNIOR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M. Efficient algorithms to execute complex similarity queries in RDBMS. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 9, n. 3, p. 5-24, Apr. 2004.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
ARANTES, Adriano Siqueira. Consultas por similaridade complexas em gerenciadores relacionais. 2005. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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