Um método de acesso métrico para consultas por similaridade com condições adicionais
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Soares, Leandro Cavalari
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Resumo
Resumo: O rápido crescimento da massa de dados complexos na atualidade, tais como imagens, vídeos e séries temporais, intensifica a importância do desenvolvimento de estratégias de busca eficientes para este tipo de dados Aplicações que lidam com dados complexos aplicam consultas por similaridade na recuperação dos mesmos, combinando condições de similaridade com condições associadas a atributos de tipos de dados tradicionais Existem diversas estruturas de indexação para consultas por similaridade, no entanto, grande parte delas não trabalha com dados tradicionais como condição de busca As estruturas existentes que respondem a consultas combinando condições contendo tanto atributos complexos quanto tradicionais, em geral, suportam apenas condições baseadas em palavras-chave Esta Dissertação de mestrado propõe um novo método de acesso métrico, chamado cx-Sim tree (condition-extended Similarity tree), para executar eficientemente consultas por similaridade com condições adicionais gerais (não somente baseadas em palavras-chave) sobre dados complexos A cx-Sim tree é um índice composto que tem quatro variações de implementação, contendo um atributo complexo e um ou mais atributos tradicionais Experimentos sobre bases de dados complexos reais para validar comparativamente o método mostraram que ele obteve maior desempenho que as abordagens existentes para consultas por similaridade com condições simples e que as variações desenvolvidas cobrem diferentes situações considerando-se consultas com condições compostas, possibilitando recuperação rápida de dados em todas as situações
Descrição
Palavras-chave
Banco de dados, Gerência, Estruturas de dados (Computação), Organização de arquivos (Computação), Sistemas multimídia, Database management, Structures, Data (Computer science), File organization (Computer science), Multimedia systems, Computers - Access c