Lathe-DB - integrando um mecanismo de busca por palavras-chave em SGBDs relacionais

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Santos, Gilberto Eduardo
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0699594013140382
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Busca por palavras-chave; Banco de Dados; SGBD; Esquema Relacional; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6367

Durante muitos anos, vários pesquisadores propuseram métodos para capacitar os usuários leigos, sem qualquer conhecimento em linguagens de consulta ou sobre os bancos de dados, a realizar consultas em Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados - SGBD usando palavras-chave. Sistemas que processam consultas baseadas em palavras-chaves em SGBDs, comumente chamados de Relational Keyword-Search - R-KwS, enfrentam a tarefa de determinar automaticamente, a partir de algumas palavras-chave, quais informações devem ser recuperadas do banco de dados, e como essas informações podem ser combinadas para fornecer uma resposta relevante, e de qualidade, para o usuário. Porém, uma característica comum, na grande maioria dos atuais sistemas R-KwS, é que a implementação desses sistemas é feita geralmente fora do ambiente do SGBD. Isso exige, para o seu funcionamento, uma infraestrutura de software separada, com instalação complexa e posterior dificuldade para realizar manutenções. O objetivo principal desta dissertação é integrar um mecanismo de busca por palavras-chave em um SGBD, implementando o método Lathe, proposto no grupo de Banco de Dados e Recuperação da Informação do ICOMP, no ambiente do SGBD PostgreSQL. Experimentos realizados, e cujo os resultados apresentamos nessa dissertação, mostram que a implementação do Lathe-DB, como um mecanismo de busca por palavras-chaves dentro do ambiente do SGBD, geram resultados bem próximos aos do trabalho original, e que é uma forma bem prática, de baixo custo e que agrega valor, para o uso da busca por palavras-chave em SGBDs.