[pt] NOVAS MEDIDAS DE IMPORTÂNCIA DE VÉRTICES PARA APERFEIÇOAR A BUSCA POR PALAVRAS-CHAVE EM GRAFOS RDF - ELISA SOUZA MENENDEZ (2019)
[pt] Um ponto importante para o sucesso de sistemas de busca por palavras-chave é um mecanismo de ranqueamento que considera a importância dos documentos recuperados. A noção de importância em grafos é tipicamente computada usando medidas de centralidade, que dependem amplamente do grau dos nós, como o PageRank. Porém, em grafos RDF, a noção de importância não é necessariamente relacionada com o grau do nó. Sendo assim, esta tese aborda dois problemas: (1) como definir uma medida de importância em grafos RDF; (2) como usar essas medidas para ajudar a compilar e ranquear respostas a consultas por palavras-chave sobre grafos RDF. Para resolver estes problemas, esta tese propõe uma nova família de medidas, chamada de InfoRank, e um sistema de busca por palavras-chave, chamado QUIRA, para grafos RDF. Esta tese é concluída com experimentos que mostram que a solução proposta melhora a qualidade dos resultados em benchmarks de busca por palavras-chave.