Título: | MELHORANDO A QUALIDADE DA EXPERIÊNCIA DO USUÁRIO ATRAVÉS DA MODIFICAÇÃO DA RESPOSTA DA CONSULTA | ||||||||||||
Autor: |
JOAO PEDRO VALLADAO PINHEIRO |
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Colaborador(es): |
MARCO ANTONIO CASANOVA - Orientador ELISA SOUZA MENENDEZ - Coorientador |
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Catalogação: | 30/JUN/2021 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=53481&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=53481&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53481 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
A resposta de uma consulta, submetida a um banco de dados ou base de
conhecimento, geralmente é longa e pode conter dados redundantes. O usuário
é frequentemente forçado a navegar por uma longa resposta, ou refinar e repetir
a consulta até que a resposta atinja um tamanho gerenciável. Sem o tratamento
adequado, consumir a resposta da consulta pode se tornar uma tarefa tediosa.
Este estudo, então, propõe um processo que modifica a apresentação da
resposta da consulta para melhorar a qualidade de experiência do usuário, no
contexto de uma base de conhecimento RDF. O processo reorganiza a resposta
da consulta original aplicando heurísticas para comprimir os resultados. A
consulta SPARQL original é modificada e uma exploração sobre o conjunto
de resultados começa através de uma navegação guiada sobre predicados e
suas facetas. O artigo também inclui experimentos baseados em versões RDF
do MusicBrainz, enriquecido com dados do DBpedia, e IMDb, cada um com
mais de 200 milhões de triplas RDF. Os experimentos utilizam exemplos de
consultas de benchmarks conhecidos.
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