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Título: NOVAS MEDIDAS DE IMPORTÂNCIA DE VÉRTICES PARA APERFEIÇOAR A BUSCA POR PALAVRAS-CHAVE EM GRAFOS RDF
Autor: ELISA SOUZA MENENDEZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - ORIENTADOR
MOHAND BOUGHANEM - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 37741
Catalogação:  15/04/2019 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37741@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37741@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37741

Resumo:
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.

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