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"Visualizando a organização e o comportamento de estruturas métricas: aplicações em consultas por similaridade"

Texto completo
Autor(es):
Fábio Jun Takada Chino
Número total de Autores: 1
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:
Membros da banca:
Agma Juci Machado Traina; Alexandre Xavier Falcão; Alberto Henrique Frade Laender
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