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Título: NOVEL NODE IMPORTANCE MEASURES TO IMPROVE KEYWORD SEARCH OVER RDF GRAPHS
Autor: ELISA SOUZA MENENDEZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - ADVISOR
MOHAND BOUGHANEM - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 37741
Catalogação:  15/04/2019 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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:
A key contributor to the success of keyword search systems is a ranking mechanism that considers the importance of the retrieved documents. The notion of importance in graphs is typically computed using centrality measures that highly depend on the degree of the nodes, such as PageRank. However, in RDF graphs, the notion of importance is not necessarily related to the node degree. Therefore, this thesis addresses two problems: (1) how to define importance measures for RDF graphs; (2) how to use these measures to help compile and rank results of keyword queries over RDF graphs. To solve these problems, the thesis proposes a novel family of measures, called InfoRank, and a keyword search system, called QUIRA, for RDF graphs. Finally, this thesis concludes with experiments showing that the proposed solution improves the quality of the results in two keyword search benchmarks.

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