Texto completo
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| Autor(es): |
Fábio Jun Takada Chino
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Dissertação de Mestrado |
| Imprenta: | São Carlos. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação |
| Data de defesa: | 23-04-2004 |
| Membros da banca: |
Agma Juci Machado Traina;
Alexandre Xavier Falcão;
Alberto Henrique Frade Laender
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| Orientador: | Agma Juci Machado Traina |
| Resumo | |
O uso da computação em uma variedade cada vez maior de aplicações fez com que os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBD) passassem a ser utilizados para armazenar os mais diversos tipos de dados complexos, como imagens, sons e cadeias de DNA entre outros. Consultas baseadas em relações de ordem total ou igualdade não podem ser aplicadas ou tem aplicações limitadas quando executadas nestes conjuntos de dados. Logo, efetua-se consultas por similaridade baseadas no conteúdo de dados desses tipos. Se tais conjuntos de dados podem ser representados em um espaço métrico, é possível utilizar os Métodos de Acesso Métricos (MAM), como a Slim-Tree, a M-Tree e a DBM-Tree, para otimizar as consultas por similaridade. Porém, os MAM são muito difíceis de compreender e analisar devido à complexidade de suas estruturas. Esta dissertação apresenta um sistema de visualização que permite a inspeção visual da organização e do comportamento de MAM, provendo aos desenvolvedores e administradores de SGBD uma forma rápida e fácil para obter informações essenciais sobre estas estruturas que podem levar a melhorias no desempenho de consultas e outras operações. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 01/12536-5 - Desenvolvimento de uma ferramenta para visualizacao de consultas por similaridade em ambientes metricos. |
| Beneficiário: | Fabio Jun Takada Chino |
| Linha de fomento: | Bolsas no Brasil - Mestrado |