Explorando Espaços Métricos Correlacionados em Consultas por Similaridade sobre Bases de Dados Incompletos

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Rodrigues, Lucas Santiago
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Complex data; Consultas por similaridade; Correlação de espaços métricos; Dados complexos; Dados faltantes; Metric spaces correlation; Missing data; Similarity searches
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092021-140800/

O crescente avanço na geração de dados advindos de várias fontes, tornou necessário o desenvolvimento de métodos de apoio aos processos de gerenciamento de grandes quantidades de dados complexos, como imagens, vídeos e áudios. Entretanto, a ocorrência de falhas durante os processos de coleta e armazenamento dos dados devido a diversas causas resultam na incompletude dos bancos de dados, afetando negativamente a execução de consultas por similaridade em inúmeras tarefas de recuperação de informação. Especificamente em consultas por similaridade, as funções de distâncias tradicionais, como a Euclidiana, não medem a dissimilaridade entre pares de atributos com valores faltantes. Abordagens existentes na literatura lidam com o problema de bases de dados incompletos por meio do descarte de tuplas com valores faltantes, a imputação de valores por meio de várias heurísticas e a indexação de bases de dados incompletos. No entanto, a aplicação do descarte de dados pode ocasionar a redução significativa do conjunto de dados, imputações de valores podem introduzir distorções no conjunto de dados e a indexação de dados oferece tratamentos específicos ao tratamento de dados faltante e muitas vezes custoso. O objetivo deste trabalho consiste em extrair informações intrínsecas dos dados para auxiliar na execução de consultas por similaridade sobre bases incompletas, sem o descarte de dados e nem a utilização de um método de imputação de valores. Nesse contexto, este trabalho de mestrado propõe o método SOLID (Search Over Correlated and Incomplete Data), que utiliza a correlação entre pares de espaços métricos definidos por um conjunto de representações para gerar fatores de compatibilidade a partir da identificação de atributos complexos mais correlacionados com relação às ocorrências de objetos com valores faltantes. As consultas por similaridade são executadas por meio de uma função de distância, cuja construção inclui propriedades propostas neste trabalho. Ela aplica os fatores de compatibilidade de acordo com o cenário da falta de dados ocorrida e consolida as distâncias resultantes, reduzindo a influência dos dados faltantes. Uma análise experimental realizada com o SOLID mostra que, para diferentes bases de dados de dimensionalidades e cardinalidades distintas, a correlação entre espaços métricos altamente correlacionados pode auxiliar na redução da influência de dados faltantes ao executar consultas por similaridade. O SOLID é mais de 55% mais preciso do que métodos de imputação ao recuperar tuplas sobre bases que podem até mesmo conter grandes quantidades de dados faltantes (50%), além de executar consultas até 100x mais rápido do que seus concorrentes.