Defesa de Dissertação de Mestrado N.º 542 - Márcio de Carvalho Saraiva, em 27/08, às 09hs

postado em 6 de ago de 2014 12:23 por Franklin de Souza Ramalho
Candidato: Márcio de Carvalho Saraiva
Título do trabalho: Recomendação de Consultas de Banco de Dados utilizando Agrupamentos de Usuários
Orientador(es): Leandro Balby Marinho e Carlos Eduardo Santos Pires

Data: 27/08/2014
Horário: 09h
Local: Auditório do CEEI

Banca examinadora: Leandro Balby Marinho (orientador), Carlos Eduardo Santos Pires (orientador), Andrei de Araújo Formiga (Universidade Federal da Paraíba) e Ulrich Schiel (UFCG).

Resumo: Os Sistemas de Banco de Dados estão se tornando cada vez mais populares na comunidade científica para suporte à exploração de dados. Neste cenário, os usuários podem não ter o conhecimento necessário sobre o domínio do banco de dados ou não saber formular consultas SQL para análise dos dados. Para resolver este problema surgiram diversos estudos sobre técnicas para recomendação de consultas, porém em nenhum desses estudos foram utilizadas informações sobre o perfil de comportamento dos usuários de banco de dados. Também observa-se que os métodos de recomendação de consultas em banco de dados têm dado ênfase em maximizar apenas relevância, mas outros aspectos podem ser importantes para recomendações. Nesta pesquisa são discutidos os principais desafios de sistemas para recomendação de consultas e por meio de uma abordagem proposta é verificado como o agrupamento de usuários pode melhorar as recomendações de consultas. Os resultados dos experimentos utilizando históricos de consultas reais mostram que a abordagem proposta pode gerar efetivamente recomendações de consultas. Neste trabalho, também foram definidas as métricas para avaliação das recomendações de consultas: quantidade de tabelas novas diversidade e novidade para recomendação de consultas em banco de dados. Além disso, foi avaliada a estratégia proposta utilizando dados de um banco de dados real, comparando nossas estratégias com método estado-da-arte. As análises realizadas mostram que os resultados de nossa estratégia apresentam valores diferentes às técnicas presentes no estado-da-arte, esses valores fortalecem possíveis estudos e trabalhos futuros utilizando agrupamentos de usuários para realizar recomendações de consultas de banco de dados.
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