[pt] BUSCA DISTRIBUÍDA EM GRAFO RDF POR PALAVRA-CHAVE

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: DANILO MORET RODRIGUES
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23832&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23832&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23832
Resumo: [pt] O objetivo desta dissertação é melhorar a busca por palavra-chave em formato RDF. Propomos uma abordagem escalável, baseada numa representação tensorial, que permite o armazenamento distribuído e, como consequência, o uso de técnicas de paralelismo para agilizar a busca sobre grandes bases de RDF, em particular, as publicadas como Linked Data. Um volume sem precedentes de informação está sendo disponibilizado seguindo os princípios de Linked Data, formando o que chamamos de Web of Data. Esta informação, tipicamente codificada como triplas RDF, costuma ser representada como um grafo, onde sujeitos e objetos são vértices, e predicados são arestas ligando os vértices. Em consequência da ampla adoção de mecanismos de busca na World Wide Web, usuários estão familiarizados com a busca por palavra-chave. No caso de grafos RDF, no entanto, a extração de uma partição coerente de grafos para enriquecer os resultados da busca é uma tarefa cara, demorada, e cuja expectativa do usuário é de que seja executada em tempo real. Este trabalho tem como objetivo o tratamento deste problema. Parte de uma solução proposta recentemente prega a indexação do grafo RDF como uma matriz esparsa, que contém um conjunto de informações pré-computadas para agilizar a extração de seções do grafo, e o uso de consultas baseadas em tensores sobre a matriz esparsa. Esta abordagem baseada em tensores permite que se tome vantagem de técnicas modernas de programação distribuída, e.g., a utilização de bases de dados não-relacionais fracionadas e o modelo de MapReduce. Nesta dissertação, propomos o desenho e exploramos a viabilidade da abordagem baseada em tensores, com o objetivo de construir um depósito de dados distribuído e agilizar a busca por palavras-chave com uma abordagem paralela.