Propostas sem aluno atribuído

DEI - FCTUC
Gerado a 2024-11-22 04:24:24 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

Towards a Benchmark for Exploratory Search

Áreas de especialidade

Engenharia de Software

Engenharia de Software

Local do Estágio

dei-uc

Enquadramento

Supporting exploration of large databases attracts lots of attention these days [6]. While many approaches exist (e.g., query rec- ommendation [4], query reuse [8], query steering [3], faceted search [7], user modeling [11], query personalization [12]), tuning and evaluating them from an efficacy point of view is uneasy. A recurrent problem of research in this field is how to validate the quality of a proposed solution and compare alternative approaches. There exists some metrics and some past experience on the matter, but there is a need for a benchmark that everyone could use. Exploratory OLAP over data warehouses is an ideal use case, in the sense that it aims at supporting navigating and analyzing the most interesting data using the best possible perspectives.

Objetivo

Designing a benchmark to assess supporting OLAP exploration is actu- ally a difficult problem, and the solution should be useful to all. We propose a benchmark, prototype it and prove its validity.
In order to arrive at such benchmark, a number of challenges have to be overcome. The first is to decide on a data set that can be used for the benchmark. The dataset needs to be representative of OLAP data and most importantly, operations. The next challenge is how to create query sessions and metrics to use
3. K. Dimitriadou, O. Papaemmanouil, and Y. Diao. Explore-by-example: an au- tomatic query steering framework for interactive data exploration. In SIGMOD, pages 517–528, 2014.
4. M. Eirinaki, S. Abraham, N. Polyzotis, and N. Shaikh. Querie: Collaborative database exploration. TKDE, 26(7):1778–1790, 2014.
6. S. Idreos, O. Papaemmanouil, and S. Chaudhuri. Overview of data exploration techniques. In SIGMOD, 2015.
7. N. Kamat, P. Jayachandran, K. Tunga, and A. Nandi. Distributed and interactive cube exploration. In ICDE, pages 472–483, 2014.
8. N.Khoussainova,Y.Kwon,W.Liao,M.Balazinska,W.Gatterbauer,andD.Suciu. Session-based browsing for more effective query reuse. In SSDBM, pages 583–585, 2011.
11. S. Sarawagi. User-adaptive exploration of multidimensional data. In Proc. VLDB, pages 307–316, Cairo, Egypt, 2000.
12. K. Stefanidis, G. Koutrika, and E. Pitoura. A survey on representation, composi- tion and application of preferences in database systems. TODS, 36(3):19, 2011.

Plano de Trabalhos - Semestre 1

1- estudo da arte
Estudar-se-á as soluções actuais para o problema. Estudar-se-á as propostas para o futuro.

2- definição de soluções, escrita inicial de artigos
tendo em conta cada um dos aspectos descritos nos objectivos, delinearemos soluções. Escreveremos a versão inicial das soluções em formato de artigo.

3- planeamento do sistema de teste
Especificaremos como será o prototipo de teste

4- inicio da implementação
Desenvolveremos o prototipo.

Plano de Trabalhos - Semestre 2

Plano de trabalhos Semestre 2 (Tempo inteiro 40h/s)

5- desenvolvimento do prototipo de algoritmos
Desenvolveremos o prototipo.
Testaremos as soluções.
Escrevemos artigos.

6- resultados experimentais
Obteremos resultados para artigos e tese.

7- escrita de artigos e da tese
Escreveremos a tese.


Plano no tempo:

-------Set-O----Nov-D----Jan-F--Mar-A---May-J
1--------x--------x
2--------x--------x
3--------x--------x
4-----------------x
5-----------------x-------x-------x------x
6-------------------------x-------x------x
7---------------------------------x------x

Condições

Este trabalho é conjunto com uma equipa da Universidade de Tours, França.

Orientador

Pedro Nuno San-Bento Furtado
pnf@dei.uc.pt 📩