Processamento distribuído da consulta espaço textual top-k

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Novaes, Tiago Fernandes de Athayde
• Orientador(a): Rocha Junior, João Batista
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual de Feira de Santana
• Programa de Pós-Graduação: Mestrado em Computação Aplicada
• Departamento: DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Particionamento de dados; Processamento de consultas distribuídas; Consultas espaço-textuais; Sistemas de informação; Recuperação de informação
• Palavras-chave em Inglês: Data partitioning; Distributed query processing; Spatio-textual query; Information systems; Information retrieval
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://localhost:8080/tede/handle/tede/530

With the popularization of databases containing objects with spatial and textual information (spatio-textual object), the interest in new queries and techniques for retrieving these objects have increased. In this scenario, the main query is the the top-k spatio-textual query. This query retrieves the k best spatio-textual objects considering the distance of the object to the query location and the textual similarity between the query keywords and the textual information of the objects. However, most the studies related to top-k spatio-textual query are performed in centralized environments, not addressing real world problems such as scalability. In this paper, we study different strategies for partitioning the data and processing the top-k spatio-textual query in a distributed environment. We evaluate each strategy in a real distributed environment, employing real datasets.