Casamento de esquemas de banco de dados aplicando aprendizado ativo
Dados dois esquemas de bancos de dados pertencentes ao mesmo domíınio, o problema de Casamento de Esquemas consiste em encontrar pares de elementos desses esquemas que possuam a mesma semântica para aquele domínio. Tradicionalmente, tal tarefa era realizada manualmente por um especialista, tornando-...
| Autor principal: | Rodrigues, Diego de Azevedo |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/1094681264347962 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2015
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4146 |
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-41462016-05-11T14:28:11Z Casamento de esquemas de banco de dados aplicando aprendizado ativo Rodrigues, Diego de Azevedo Silva, Altigran Soares da http://lattes.cnpq.br/1094681264347962 http://lattes.cnpq.br/3405503472010994 Casamento de esquemas Integração de dados Aprendizado ativo Schema matching Data integration Active learning CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Dados dois esquemas de bancos de dados pertencentes ao mesmo domíınio, o problema de Casamento de Esquemas consiste em encontrar pares de elementos desses esquemas que possuam a mesma semântica para aquele domínio. Tradicionalmente, tal tarefa era realizada manualmente por um especialista, tornando-a custosa e cansativa pois, este deveria conhecer bem os esquemas e o domíınio em que estes estavam inseridos. Atualmente, esse processo é assistido por métodos semi-automáticos de casamento de esquemas. Os métodos atuais utilizam diversas heurísticas para gerar os casamentos e muitos deles compartilham uma modelagem em comum: constroem uma matriz de similaridade entre os elementos a partir de funções chamadas matchers e, baseados nos valores dessa matriz, decidem segundo algum critério quais os casamentos válidos. Esta dissertação apresenta um método baseado em aprendizado ativo que utiliza a matriz de similaridade gerada pelos matchers e um algoritmo de aprendizagem de máquina, além de intervenções de um especialista, para gerar os casamentos. O método apresentado se diferencia dos outros por não possuir uma heurística fixa e por utilizar a experiência do especialista apenas quando necessário. Em nossos experimentos, avaliamos o método proposto contra um baseline em dois datasets: o primeiro que foi o mesmo utilizado pelo baseline e o segundo contendo esquemas propostos em um benchmark para integração de esquemas. Mostramos que o baseline alcança bons resultados no dataset em que foi originalmente testado, mas que sua estratégia fixa não é tão efetiva para outros esquemas. Por outro lado, o método baseado em aprendizado ativo que propomos se mostra consistente em ambos os datasets, alcançando, em média, um valor de medida-F igual a 0, 64. Given two database schemas within the same domain, the schema matching problem is the task of finding pairs of schema elements that have the same semantics for that domain. Usually, this task was performed manually by a specialist making it tedious and costly because the specialist should know the schemas and their domain. Currently this process is assisted by semi-automatic schema matching methods. Current, methods use some heuristics to generate matchings and many of them share a common modeling: they build a similarity matrix between the elements from functions called matchers and, based on the matrix values, decide according to a criterion which of the matchings are correct. This thesis presents an active-learning based method that uses the similarity matrix generated by the matchers, a machine learning algorithm and specialist interventions to generate matchings. The presented method di↵ers from others because it has no fixed heuristic and uses the specialist expertise only when necessary. In our experiments, we evaluate the proposed method against a baseline on two datasets: the first one was the same used by the baseline and the second containing schemas of a benchmark for schema integration. We show that baseline achieves good results on its original dataset, but its fixed strategy is not as e↵ective for other schemas. Moreover, the proposed method based on active learning is shown more consistent achieving, on average, F-measure value of 0.64. FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas 2015-06-19T21:03:00Z 2013-03-12 Dissertação RODRIGUES, Diego de Azevedo. Casamento de esquemas de banco de dados aplicando aprendizado ativo. 2013. 70 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manuas, 2013 http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4146 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática |
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TEDE - Universidade Federal do Amazonas |
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Dados dois esquemas de bancos de dados pertencentes ao mesmo domíınio, o problema de Casamento de Esquemas consiste em encontrar pares de elementos desses esquemas que possuam a mesma semântica para aquele domínio. Tradicionalmente, tal tarefa era realizada manualmente por um especialista, tornando-a custosa e cansativa pois, este deveria conhecer bem os esquemas e o domíınio em que estes estavam inseridos. Atualmente, esse processo é assistido por métodos semi-automáticos de casamento de esquemas. Os métodos atuais utilizam diversas heurísticas para gerar os casamentos e muitos deles compartilham uma modelagem em comum: constroem uma matriz de similaridade entre os elementos a partir de funções chamadas matchers e, baseados nos valores dessa matriz, decidem segundo algum critério quais os casamentos válidos. Esta dissertação apresenta um método baseado em aprendizado ativo que utiliza a matriz de similaridade gerada pelos matchers e um algoritmo de aprendizagem de máquina, além de intervenções de um especialista, para gerar os casamentos. O método apresentado se diferencia dos outros por não possuir uma heurística fixa e por utilizar a experiência do especialista apenas quando necessário. Em nossos experimentos, avaliamos o método proposto contra um baseline em dois datasets: o primeiro que foi o mesmo utilizado pelo baseline e o segundo contendo esquemas propostos em um benchmark para integração de esquemas. Mostramos que o baseline alcança bons resultados no dataset em que foi originalmente testado, mas que sua estratégia fixa não é tão efetiva para outros esquemas. Por outro lado, o método baseado em aprendizado ativo que propomos se mostra consistente em ambos os datasets, alcançando, em média, um valor de medida-F igual a 0, 64. |
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