Apresentação da Dissertação

Explorando o Feedback do Usuário para Classificação de Fontes de Dados em Sistemas de Integração Pay-as-you-go

Aluno: Hélio Rodrigues de Oliveira

hro@cin.ufpe.br

Orientadora: Bernadette Farias Lóscio

bfl@cin.ufpe.br

Centro de Informática (CIn)

Pós-Graduação em Ciência da Computação

Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)

• Motivação

• Objetivos e Contribuições do Trabalho

• Fundamentação Teórica

• Abordagem para Classificação de Fontes de Dados

utilizando o Feedback do Usuário

• Implementação e Experimentos

• Considerações Finais

• Trabalhos Futuros

Roteiro

• Integração de Dados é uma importante área de pesquisa!– Os sistemas de integração de dados buscam oferecer uma visão

unificada de dados distribuídos em fontes autônomas e heterogêneas

• Com o crescimento da Web, intensificou-se a necessidade de soluções de integração de dados!

– Grandes volumes de dados e facilidade de acesso

• A facilidade de acesso a grandes volumes de dados traz vantagens e desvantagens

– Maior quantidade de informação– Porém, nem sempre confiável

• Os sistemas de integração de dados Pay-as-you-go podem ser considerados

Motivação

Pergunta: Que fontes são mais relevantes para um Sistema de Integração de Dados

Pay-as-you-go?

• Possível Solução:– Definição de uma técnica para medir a relevância da fonte de

dados, e a partir desta medida, classificá-las– Utilizar o feedback do usuário como parte do cálculo da

relevância

Motivação

• Objetivo Geral:

Especificação de uma abordagem para auxiliar a seleção de fontes de dados a serem incluídas em um sistema de integração de dados pay-as-you-go

Objetivos

• Objetivos Específicos:– Estudos dirigidos na área de integração de dados pay-as-you-

go, feedback do usuário e seleção de fontes– Definição de métricas para o cálculo de relevância das fontes de

dados– Formalização do feedback do usuário– Especificação de uma abordagem para classificação e seleção

de fontes de dados utilizando o feedback do usuário– Implementação dos algoritmos de análise de relevância e

inferência de feedback– Implementação do protótipo para auxílio nos testes– Realização de experimentos com a aplicação da abordagem

sobre fontes de dados bibliográficos

Objetivos

• Integração de Dados• Feedback do usuário• Seleção de Fontes

Fundamentação Teórica

• Busca oferecer uma visão unificada dos dados das fontes

• Diversas soluções propostas– Abordagens Convencionais (mediadores / datawarehouse)– PDMS– Sistemas de integração de dados pay-as-you-go

Integração de Dados

Abordagem Convencional

PDMS

• Baixo custo de inicialização• Geração incremental e automática de mapeamentos• Resultados podem ser imprecisos• Flexível e escalável• Uso do feedback do usuário para refinamento dos

mapeamentos• Facilidade de inclusão de novas fontes• Uma nova fonte pode não ser relevante

Abordagem Pay-as-you-go

• Integração de Dados• Feedback do usuário• Seleção de Fontes

Fundamentação Teórica

• O feedback do usuário é um tema bastante discutido• Necessidade de obter informações essenciais através

do usuário, de forma explícita ou não• Feedback em Recuperação da Informação

– Explícito– Implícito– Pseudo Feedback

• Feedback em Sistemas de Int. Pay-as-you-go– Conjunto de anotações providas pelo usuário sobre um artefato– Artefato: consultas, mapeamentos, esq. mediação, dentre outros

Feedback do Usuário

• Em nossa abordagem:– Feedback explícito– Anotação sobre os resultados das consultas– Formalização do feedback para obtenção da medida

de relevância

Feedback do Usuário

• Integração de Dados• Feedback do usuário• Seleção de Fontes de Dados

Fundamentação Teórica

• A grande quantidade de fontes de dados disponíveis exige a seleção de fontes relevantes

• A seleção é necessário devido a:– Dinamicidade das fontes– Heterogeneidade dos esquemas– Qualidade dos dados

Selecionar fontes relevantes tornou-se essencial

Seleção de Fontes de Dados

• As abordagens possuem dois direcionamentos• Soluções baseadas em palavra-chave

– Técnicas utilizadas em recuperação da informação– Bag of words– estrutural

• Soluções baseadas em consultas federadas– Consultas estruturadas– Estrutural e/ou semântica– Reescrita de consultas

Seleção de Fontes

Trabalhos Relacionados

• Auxiliar a seleção de fontes de dados a serem incluídas em um sistema de integração de dados pay-as-you-go

• Classificação de fontes candidatas de acordo com a relevância

• Análise de relevância baseada no feedback do usuário

Abordagem Proposta

• Sistema de Integração de Dados Pay-as-you-go I=(Si,Qi)• Conjunto de fontes de dados inicial (Si)

• Consultas de integração (Qi)

• Termo do resultado da consulta (ti)

Abordagem - Definições

• Anotação de feedback

– T: tupla– V: valor (True positive, False Positive, False negative)

• Feedback de uma consulta q

• Feedback do usuário u

Abordagem - Definições

• Precision do feedback da consulta q

• Recall do feedback da consulta q

• F-measure do feedback da consulta q

Abordagem - Definições

Problema. Seja I = (QI ,SI) um SID pay-as-you-go, o feedback do usuário UF(u) com relação à QI e o

conjunto de fontes candidatas DSI a serem adicionadas. Devemos classificar as fontes contidas em DSI, para auxiliar o usuário na escolha de fontes relevantes, que poderão ser adicionadas no conjunto SI. Consideramos que uma fonte ds é relevante, com respeito a QI , se os resultados obtidos em QI melhoram, de acordo com os

requisitos do usuário, após a adição de ds a SI.

Formalização do Problema

• Muitos trabalhos consideram apenas a estrutura• Dados incompletos e incorretos podem ser retornados• Necessário capturar os requisitos que um SID espera

atender (consultas)• Utilizamos dois conceitos:• Peso de uma consulta (w)

– frequência

• Benefício de uma fonte em relação à consulta (B)

Análise de relevância

• Relevância de uma fonte de dados candidata (R)

Análise de relevância

Algoritmo

Algoritmo

• Sist. Int. Pay-as-you-go sobre dados bibliográficos em Ciência da Computação

• Bases candidatas: ds1, ds2 e ds3

• Consultas de integração: q1, q2 e q3– Consulta 1. Retorne os títulos dos artigos publicados em

journals no ano de 2011.– Consulta 2. Retorne os artigos que citam referências ao

SIGMOD 2011.– Consulta 3. Retorne o nome dos autores que publicaram no I-

SEMANTICS 2011.Objetivo: classificar as fontes segundo os valores de relevância

obtidos

Exemplo

Caso da fonte candidata ds1:Exemplos de anotações obtidas sobre os resultados das

consultas sobre ds1 – UF(u)ufq1 = { <“Creative Learning with Serious Games”,True Positive>,

<“The Challenges in Developing E-Content”,False Positive>,<“Automated Assessment, Face to Face”,False Negative>}

ufq2 = { <“Processing theta-joins using MapReduce”,True Positive>,<“Automated Assessment, Face to Face”,False Positive>}

ufq3 = { <"Nikola Tomasevic",True Positive>,<"Philipp Heim",False Negative>,<"Hélio Rodrigues",False Positive>}

Exemplo

1) Inicialmente, obtém-se os valores de F-measure. Neste caso temos:

• Fq1 = 0.95• Fq2 = 0.67• Fq3 = 0.78

2) Próximo passo executar a inferência do feedback. O resultado gera um conj. de anotações UF'(u).

Exemplo

Exemplos de anotações obtidas sobre os resultados das consultas – UF’(u)

uf′q1 = { <“Creative Learning with Serious Games”,True Positive>,<“The Challenges in Developing E-Content”,False Positive>,<“Automated Assessment, Face to Face”,True Positive>}

uf′q2 = { <“Interaction record matching”, False Negative>,<“Automated Assessment, Face to Face”, False Positive>}

uf′q3 = { <"Nikola Tomasevic",True Positive>,<"Philipp Heim",False Negative>}

Exemplo

3) Obtém-se os valores de F'-measure. Neste caso temos:• F'q1 = 0.85• F'q2 = 0.9• F'q3 = 0.8

4) A partir de F e F', calculamos os valores de benefícios para cada consulta– B(ds1,q1) = 0.89– B(ds1,q2) = 1.34– B(ds1,q3) = 1.02

Exemplo

5) Consideramos os pesos das consultas iguais a 1.

6) Por fim, calculamos o valor de R(ds1) = 4.32

Repetindo os passos para ds2 e ds3, obtemos:– R(ds2) = 4.26– R(ds3) = 3.69

A classificação final em ordem decrescente no valor de relevância seria: (ds1, ds2, ds3).

Exemplo

• Protótipo DSFilter para validação dos experimentos• Arquitetura 3 camadas• Componentes principais:

– GUI– Gerenciador de Consultas– Gerenciador de Feedback– Analisador de Relevância– Gerenciador do Repositório de Dados

Implementação

Arquitetura

Casos de Uso

• Cenário: domínio de dados bibliográficos em Ciência da Computação

• Modelo de dados: RDF• Entradas:

– Qi : 13 consultas SPARQL– Si : DBLP– DS : 30 datasets candidatos

Experimento

• Máquina utilizada:– DELL Inspiron– Core i7 2 x 2.10 GHz– 8GB RAM– SO Linux– Java JDK 1.7

• Outras tecnologias: Jena API, Jena TDB, PostgreSQL

• O experimento executa 12 testes de cálculo de relevância para cada fonte candidata em DS

Experimento

Cada teste considera três critérios/variáveis– Número de consultas– Número de anotações– Tipos de anotações

Experimento

• A partir destes testes, foram realizadas três análises:– Quantidade de consultas– Quantidade de anotações– Tipos de anotações de feedback

Experimento

• Análise 1: Quantidade de consultas

Experimento

• Análise 2: Quantidade de anotações

Experimento

• Análise 3: Tipos de anotações de feedback

Experimento

• Quanto maior o número de anotações corretas, mais confiáveis serão os valores de Relevância

• Ao aumentarmos o número de anotações, aumentando o valor de R. Ou seja, se a base´já era considerada boa, o valor vai tender a ser melhor ainda

• O feedback é o ponto-chave desse comportamento de R• O processo não garante que fontes boas terão altos

valores de R• Mas o processo garante que fontes ruins não terão altos

valores de relevância

Experimento - Considerações

• Abordagem para classificação de fontes de dados– Necessidade dos sistemas e aplicações em selecionar fontes

relevantes– Foco em sistemas de integração pay-as-you-go, porém

extensível a qualquer abordagem– Feedback do usuário como foco central do processo de análise

de relevância– Independência do modelo de dados

• Experimentos– Avaliação do comportamento do valor de relevância– Influência da qualidade do feedback no resultado final

Considerações Finais

• Contribuições– Especificação da Abordagem

• Formalização do Feedback do Usuário• Definição da medida de relevância• Especificação do processo de inferência de feedback

– Desenvolvimento de um protótipo

• Publicação– Feedback-based data set recommendation for building linked data

applications. In Proceedings of the 8th International Conference on Semantic Systems, I-SEMANTICS, pages 49–55, Graz, Austria.

– Link

Considerações Finais

• Tratamento do Feedback para vários usuários• Melhoria das técnicas de inferência das anotações de

feedback• Realização de um checkup das fontes de dados na Web• Avaliação da qualidade da abordagem

Trabalhos Futuros

Obrigado!