Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina para predição de desempenho de junções por similaridade

Mendes, Diego Sarmento

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Mendes, Diego Sarmento
dc.date.accessioned	2018-10-10T13:53:46Z	-
dc.date.available	2018-10-10T13:53:46Z	-
dc.date.issued	2015
dc.date.submitted	2013-08-29
dc.identifier.citation	MENDES, D. S. Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina para predição de desempenho de junções por similaridade. 2013. Monografia. (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31281	-
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.rights	acesso aberto	pt_BR
dc.subject	Similaridade	pt_BR
dc.subject	Duplicatas	pt_BR
dc.subject	Predição de performance	pt_BR
dc.subject	Aprendizagem de máquina	pt_BR
dc.title	Uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina para predição de desempenho de junções por similaridade	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Ribeiro, Leonardo Andrade
dc.contributor.referee1	Castro, Cristiano Leite de
dc.contributor.referee1	Pereira, Denilson Alves
dc.description.resumo	Com a necessidade cada vez maior de lidar com grandes volumes de dados e a expansão das tecnologias de computação em nuvem, prever de forma precisa a performance de consultas é uma tarefa imprescindível em sistemas de otimização e gerenciamento de recursos de hardware para bancos de dados. Trabalhos recentes abordaram este problema no contexto de operadores tradicionais de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Relacionais (SGBDRs). Entretanto, até o presente momento não se conhece nenhum trabalho abordando a predição de operações avançadas baseadas no conceito de similaridade. Diante deste cenário, nesta pesquisa foram desenvolvidos modelos para prever, de forma precisa, o tempo de execução de junções por similaridade, que são essenciais para atividades de limpeza e integração de dados. Resultados utilizando técnicas de aprendizagem de máquina se mostraram eficientes, indicando que tais modelos poderiam ser utilizados para compor ferramentas de controle de admissão de recursos de hardware para a execução de tais atividades.	pt_BR
Aparece nas coleções:	PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)

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