Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
NEVES, Thiago Arruda |
| Orientador(a): |
SALGADO, Ana Carolina Brandão |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2365
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Resumo: |
O processamento de consultas é um tema de pesquisa muito importante em ambientes distribuídos e dinâmicos, tais como os Peer Data Management Systems. Uma questão crucial nesse processo é a reformulação da consulta em um ponto de origem em termos de um ponto destino, considerando as correspondências existentes entre eles. Como parte do projeto SPEED (Semantic Peer-to-Peer Data Management System) uma ferramenta de reformulação de consultas, chamada SemRef (Semantic Reformulator), foi desenvolvida. Por seu intermédio, as consultas submetidas pelo usuário são reformuladas, executadas e os resultados integrados para exibição. O SemRef explora um conjunto de correspondências semânticas para enriquecimento da consulta na sua reformulação. A idéia é produzir um conjunto de resultados que expresse o que os usuários consideram importante no momento em que submetem suas consultas, considerando a dinamicidade do sistema. De uma maneira geral, os resultados das consultas são gerados de forma única sem refletir as preferências e perfis dos usuários. Neste trabalho, o objetivo é estender o módulo SemRef, passando a ser chamado PSemRef (Personalized Semantic Reformulator), propondo uma abordagem na qual as consultas sejam personalizadas e seus resultados ordenados de acordo com as preferências dos usuários e um conjunto de informações contextuais. Abordamos o problema da personalização de consultas no SPEED, bem como a especificação de nossa proposta para solucioná-lo, a qual envolve a obtenção de uma informação contextual estática (na forma de perfil do usuário) e dinâmica (localização do usuário). Capturamos as preferências do usuário na seleção e na priorização de um conjunto de variáveis de enriquecimento, as quais estão ligadas diretamente à reformulação da consulta. Todas essas informações citadas influenciam na geração de um conjunto ordenado de resultados das consultas. Detalhamos também os aspectos de implementação do nosso trabalho e, por fim, apresentamos a experimentação realizada envolvendo um estudo de caso com os resultados que foram obtidos |
