Gerência de Dados da Web
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- Walter Madeira Bandeira
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1 (Coleta, Tratamento e Análise de Dados Bibliográficos) DCC922 Introdução Alberto H. F. Laender 2015 Programa Introdução Caracterização dos dados da Web Exemplos de ambientes e aplicações que utilizam dados da Web Modelagem e Representação de Dados Semi-Estruturados Conceitos básicos sobre orientação a objetos Características dos dados semi-estruturados Modelos para representação de dados semi-estruturados XML e acessórios para gerência de dados (DTD, XML Schema, XPath) Linguagens de consulta (Lorel, XQuery) Extração de Dados de Fontes Textuais da Web Métodos tradicionais de extração Métodos baseados em árvores DOM Métodos probabilísticos para extração em texto Casamento de Dados Objetivos e desafios Etapas do processo de casamento de dados Indexação/blocagem, seleção de casadores, combinação de casadores Web semântica: Ontologias, RDF e OWL, Linked Open Data Avaliação Trabalhos práticos e tarefas individuais: 35 pontos Seminário: 15 pontos Projeto final: 40 pontos Proposta: 10 pontos (a ser apresentada pelo aluno conforme calendário a ser definido) Relatório final: 30 pontos (a ser entregue no final do semestre) Participação: 10 pontos Bibliografia Básica Textos Básicos Abiteboul, S.; Buneman, P.; Suciu, D. Data on the Web: From Relations to Semistructured Data and XML. Morgan Kaufmann, Abiteboul, S.; Manolescu, I.; Rigaux, P.; Rousset, M.-C.; Senellart, P. Web Data Management. Cambridge, Christen, P. Data Matching: Concepts and Techniques for Record Linkage, Entity Resolution, and Duplicate Detection. Springer, Berlin, Liu, B. Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Springer, Berlin, Artigos de Referência Chang, C.-H.; Kayed, M.; Girgis, M. R.; Shaalan, K. F. A Survey of Web Information Extraction Systems. IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 18(10): , Chebotko, A.; Literature Survey on the Semantic Web and Search. Technical Report TR-DB C, Department of Computer Science, Wayne State University, Florescu, D.; Levy, A.; Mendelzon, A. Database Techniques for the World-Wide Web: a Survey. SIGMOD Record, 27(3): 59-74, Florescu, D. Managing semi-structured data. ACM Queue, 3(8):18-24, Laender, A.H.F.; Ribeiro-Neto, B.A.; da Silva, A.S.; Teixeira, J.S. A Brief Survey of Web Data Extraction Tools. SIGMOD Record, 31(2) :84-93, McCallum, A. Information Extraction: Distilling Structured Data from Unstructured Text. ACM Queue, 3(9): 48-57, Sarawagi, S. Information Extraction. Foundations and Trends in Databases, 1(3): , Coletânea Doan, A.; Gravano, L.; Ramakrishnan, R.; Vaithyanathan, S. (eds.). Special Issue on Managing Information Extraction. SIGMOD Record, 37(4): 5-68,
2 Dados da Web A Web constitui hoje um repositório universal de dados, mas: a quantidade de sítios existentes e o volume de dados disponível é muito grande a informação está espalhada e desorganizada os sítios estão cada vez mais complexos para serem navegados a complexidade torna difícil consultar ou manipular dados de múltiplas fontes Recuperação de informação na Web ainda limitada à busca por palavras-chave e navegação entre páginas ( browsing ) <book> <title> Data on the Web: From Relations to Semistructured Data and XML </title> <author> Serge Abiteboul </author> <author> Peter Buneman </author> <author> Dan Suciu </author> <publisher> Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems </publisher> <listprice> </listprice> <price> </price> <instock> 2 </instock> <edition> Hardcover </edition> </book> Características dos Dados da Web Disponíveis através de documentos textuais Utilizados apenas para consumo humano Constantemente alterados Estrutura implícita e não-declarada à dados semiestruturados. 2
3 Dados Semi-Estruturados Esquema geralmente extenso e definido a posteriori Esquema frequentemente ignorado ao se efetuar consultas Esquema evolui com os dados Distinção entre dados e esquema obscura Exemplo de Dados Semi-Estruturados Arquivo author = {Yi Chen and Wei Wang and Zivang Liu and Xuemin Lin}, title = {Keyword Search on Structured and Semi-structured Data}, booktitle = {Proceedings of the 35th SIGMOD International Conference on Management of Data}, year = {2009}, } pages = { }, address = {Providence, Rhode Island, USA}, isbn = author = {Ricardo A. Baeza-Yates and Berthier A. Ribeiro-Neto}, title = {Modern Information Retrieval - the concepts and technology behind search, Second edition}, publisher = {Pearson Education}, year = {2011}, isbn = { } author = {Jianhua Feng and Guoliang Li and Jianyong Wang and Lizhu Zhou}, title = {Finding and ranking compact connected trees for effective keyword proximity search in XML documents}, journal = {Information Systems}, year = {2010}, volume = {35}, number = {2}, pages = { }, doi = { issn = { } } Exemplo de Dados Semi-Estruturados Página da DBLP Web x Bancos de Dados Sítios e aplicações da Web necessitam de facilidades para gerência de dados: Sítios são cada vez mais gerados a partir de bancos de dados (páginas dinâmicas) Serviços disponíveis são cada vez mais diversificados (ex., Facebook, Twitter, YouTube, Instagram, Amazon, etc.) A Web oferece inúmeras oportunidades para uso da tecnologia de bancos de dados: Bancos de dados são geralmente bem projetados, os dados seguem uma estrutura rígida e são manipulados em um ambiente controlado A Web é constantemente alterada, os dados encontram-se distribuídos por diferentes fontes e são publicados em vários formatos 3
4 Web x Bancos de Dados Arquitetura das Aplicações Cliente Cliente Servidor Cliente Rede Aplicações de Banco de Dados Arquitetura Cliente-Servidor Cliente Cliente Cliente Mediador Mediador Servidor Servidor Servidor Aplicações Web Arquitetura Multi-Camada Três Visões da Web (sic Juliana Freire) Web visual HTML+HTTP HTML: indica como os dados são apresentados Usuários podem apenas navegar pelos dados Web sintática HTML+HTTP+XML XML: indica a estrutura dos dados Aplicações podem processar os dados Web semântica HTML+HTTP+XML+RDF+OWL+ Anotações indicam o significado dos dados Aplicações podem entender os dados Visão Geral Trata de problemas relacionados a coleta, extração, consulta, modelagem, armazenamento, transformação e integração de dados existentes na Web de forma a gerar novas aplicações Abre novas perspectivas para uso da tecnologia de bancos de dados Requer a utilização de padrões para representação e troca de dados (ex., XML, JSON, etc.) Coleta Extração Disseminação Busca Consulta Publicação Mineração Classificação Integração Anotação Modelagem Segmentação Armazenamento 4
5 Principais Contribuições da Tecnologia de BD Modelos de dados Linguagens de consulta Técnicas para processamento de consultas Mecanismos para manipulação de visões e integração de dados Mecanismos para manutenção de integridade Estruturas para armazenamento e indexação de grandes volumes de dados... Buzzwords Recentes Web Data Mining Big Data Geodata Linked Data Web Science Data Science Multi-source Data Big Data Analytics Big Data: Como Processar Eficientemente? Principais Desafios The Big Data Pipeline Aquisição de Dados Extração e Higienização Recomendação Busca Análise Mineração... Integração, Agregação e Representação? Modelagem e Transformação Jagadish, H.V. (ed.) Challenges and Opportunities with Big Data. White Paper, ( 5
6 Ambiente DEByE Ambiente Web-DL Laender, A.H.F.; Silva, A.S.; Golgher, P.B.; Ribeiro-Neto, B.A.; Evangelista Filha, I.M.R.; Magalhães, K.V. The Debye Environment for Web Data Management. IEEE Internet Computing, 6(4): 60-69, Calado, P.; Gonçalves, M.A.; Fox, E.A.; Ribeiro-Neto, B.A.; Laender, A.H.F.; Silva, A.S.; Reis, D.C.; Roberto, P.A.; Vieira, M.V.; Lage, J.P. The Web-DL Environment for Building Digital Libraries from the Web. JCDL 2003: Análise Geográfica da Produção em CC Evolução Temporal de Comunidades Científicas Menezes, G.V., Ziviani, N., Laender, A.H.F, Almeida, V.A.F. A Geographical Analysis of Knowledge Production in Computer Science. WWW 2009: SIGMOD Alves, B.L.; Benevenuto, F.; Laender, A.H.F. The Role of Research Leaders on the Evolution of Scientific Communities. WWW 2013 (Companion Volume):
7 Análise da Produção Científica em CC na AL Evolução da Rede de Coautoria Brasileira em CC Delgado-Garcia, J.F.; Laender, A.H.F.; Meira Jr., W. Analyzing the Coauthorship Networks of Latin American Computer Science Research Groups. LA-WEB 2014: C a :2,71 (89%), d g :19, l g : 6, C a :10,11 (98%), d g :12,l g : 5,18 Resumo Dados da Web Geralmente disponíveis através de documentos textuais e utilizados apenas para consumo humano Constantemente alterados Estrutura implícita e não-declarada à dados semi-estruturados Dados semi-estruturados Esquema geralmente extenso e definido a posteriori, é muitas vezes ignorado e evolui com os dados Distinção entre dados e esquema obscura Gerência de dados da Web Trata da coleta, extração, consulta, modelagem, armazenamento, transformação e integração de dados existentes na Web Requer a utilização de padrões para representação e troca de dados entre aplicações 7
Gerência de Dados da Web
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