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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Pola, Ives Renê Venturini | - |
Autor(es): dc.contributor | Pola, Fernanda Paula Barbosa | - |
Autor(es): dc.contributor | Pola, Ives Renê Venturini | - |
Autor(es): dc.contributor | Pola, Fernanda Paula Barbosa | - |
Autor(es): dc.contributor | Borsoi, Beatriz Terezinha | - |
Autor(es): dc.contributor | Pegorini, Vinicius | - |
Autor(es): dc.creator | Franceschetto, Leandro Menegazzo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T21:57:23Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T21:57:23Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-17 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-17 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-07-03 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15528 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/664506 | - |
Descrição: dc.description | We live in a moment where information and knowledge of this information play a significant role in the development of humanity. With all this information present and in the most varied types, from texts, numbers, videos, images, and etc, the need arises to store them and retrieve them when necessary in an efficient and fast way. Current SGBDRs have great support for indexing traditional data, such as text and numbers, but it does not achieve the same efficiency when dealing with complex or non-traditional data. With the technological evolution, the need arises to store and retrieve such data, for this are developed metric indexing structures, which are access methods of a database management system. When performing a search operation with this data, it is not possible to use total order comparators such as =, <, >, but rather to perform similarity queries, which generally depend on a distance function to execute. Our goal is to optimize a metric indexing structure known as FMM-tree, improving its efficiency and performance in the insertion and recovery of complex data. To achieve this goal, we will use tools such as Arboretum and Artemis, which are specific frameworks for indexing and feature extraction structures, and similarity query models such as queries by scope and number of neighbors. In the experiments it was possible to observe that after an application of the triangular version in the query similarity methods by span and a substitution variable for the data systems, a more structured structure with the best performance and more efficient in the return of the data. | - |
Descrição: dc.description | Vivemos em um momento que a informação e o conhecimento possuem um significativo papel no desenvolvimento da humanidade. Com toda essa informação presente e nos mais variados tipos, desde textos, números, vídeos, imagens, e etc, surge a necessidade de armazená-los e recuperá-los quando necessário de forma eficiente e rápida. Os sistemas gerenciadores de banco de dados relacional atuais têm grande suporte a indexação de dados tradicionais, como textos e números, porém não obtém a mesma eficiência quando se trata de dados complexos, ou não tradicionais. Com a evolução tecnológica, surge a necessidade de armazenar e recuperar tais dados, para isto são desenvolvidas estruturas de indexação métricas, que são métodos de acesso de um sistema de gerenciamento de banco de dados. Ao realizar uma operação de busca com esses dados, não é possível utilizar comparadores de ordem total como =, <, >, mas sim, realizar consultas por similaridade, que dependem em geral de uma função de distância para ser executadas. Nosso objetivo é otimizar uma estrutura de indexação métrica conhecida como FMM-tree, melhorando sua eficiência e desempenho na inserção e recuperação dos dados complexos. Para alcançarmos tal objetivo, utilizaremos de ferramentas como Arboretum e Artemis que são frameworks específicos para estruturas de indexação e extração de características, e de modelos de consultas por similaridade tais como consultas por abrangência e quantidade de vizinhos mais próximos. Nos experimentos realizados foi possível observar que após a implementação da desigualdade triangular nos métodos de consulta de similaridade por abrangência e a adição da variável para armazenar a distância no nó, a estrutura ficou mais estruturada com um desempenho melhor e mais eficiente no retorno dos dados. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Pato Branco | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
Publicador: dc.publisher | Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | embargoedAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Indexação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Espaços métricos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Indexing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Metric spaces | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data bases | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Indexação de dados métricos em bancos de dados complexos | - |
Título: dc.title | Indexing of metric data in database complex | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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