Estudio de gestión de sistemas basados en grafos

Monsalve Toledo, Roberto

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Estudio de gestión de sistemas basados en grafos

dc.contributor.advisor	Fraga Vázquez, Anabel
dc.contributor.advisor	Álvarez Rodríguez, José María
dc.contributor.author	Monsalve Toledo, Roberto
dc.contributor.departamento	UC3M. Departamento de Informática	es
dc.date.accessioned	2016-09-28T09:52:24Z
dc.date.available	2016-09-28T09:52:24Z
dc.date.issued	2015-10
dc.date.submitted	2015-10-06
dc.description.abstract	Desde hace unos años, tienen un auge cada vez más fuerte los sistemas de gestión de bases de datos NoSQL. Este incremento en el uso de estas herramientas viene dado por el constante aumento del número de datos que las organizaciones deben manejar a diario y por los nuevos desafíos que propone Internet. Estos sistemas ofrecen la oportunidad de manejar grandes volúmenes de datos (lo que se conoce como Big Data) y afrontan los desafíos que propone internet mejor que los gestores de bases de datos tradicionales. Existen distintos tipos de bases de datos NoSQL, como las bases de datos basadas en documentos, en grafos, las que almacenan la información en columnas y las que almacenan clave\valor. El presente Trabajo de Fin de Grado se enfoca en las bases de datos basadas en grafos. Se pretende realizar un análisis de los principales sistemas gestores de este tipo de bases de datos repasando las características más importantes de cada uno de ellos. Además, este trabajo tiene como objetivo realizar una comparativa entre el modelo RSHP y Neo4j, para comprobar cuál de los dos sistemas recupera mejor la información relevante a términos concretos. Para todo ello, en primer lugar se analizan las principales características de sistemas como Neo4j, KnowledgeMANAGER, Sparksee, GraphBase, Infinite Graph, entre algunos otros. Se presta mayor atención a Neo4j y KnowledgeMANAGER, ya que son los dos sistemas utilizados para realizar la comparativa. Después de analizar distintas bases de datos orientadas a grafos, se detallan diferentes formas de almacenar la información en el grafo de Neo4j, comparándolas entre sí y escogiendo la más adecuada para la comparativa posterior. Asimismo, otro aspecto importante de este trabajo es la creación de un proceso automatizado que sea capaz de generar consultas de forma aleatoria y de ejecutarlas de forma programática en Neo4j. A través de este proceso, se obtienen las consultas en lenguaje natural para ejecutar en RSHP y las consultas en Cypher junto con los resultados obtenidos de la ejecución en Neo4j. Por último, después de ejecutar las consultas en ambos sistemas, se identifican los resultados relevantes para cada una de ellas, comprobando cuál de los dos recupera mejor datos relevantes. Para analizar esos resultados, se calculan las medidas de precisión y recall para cada consulta.	es
dc.description.abstract	Some years ago, new types of databases called NoSQL began to appear. In recent years, these databases are increasing due to the high volume of data that organizations must handle everyday. These databases offer the opportunity to handle large volumes of data (this is known as Big Data), facing Internet’s challenges better than relational databases did before. There are different types of NoSQL databases, such as databases based on documents, graphs, databases which store information in columns and others that store information in key\value. This final degree project is focused on databases based on graphs. It aims to make an analysis of the main management systems for this kind of databases reviewing the most important features of each one. In addition, this work aims to make a comparison between the RSHP model and Neo4j, to see which of the two systems recovers the relevant information, on specific terms, better. In order to perform this work, firstly, the main features of systems such as Neo4j, KnowledgeMANAGER, Sparksee, GraphBase, Infinite Graph, among others, are analysed. Neo4j and KnowledgeMANAGER are studied carefully because they are used to perform the comparison. After analysing different databases based on graphs, different ways of storing information in the Neo4j graph are compared. Then, the most suitable alternative is chosen for subsequent comparative analysis. Also, another important point of this project is to create an automated process that is able to generate random queries and run them in Neo4j. Through this process, queries in Cypher, execution results in Neo4j and queries in natural language to execute in RSHP, are obtained. Finally, after executing queries in both systems, relevant results for every query are identified. Then, it is checked whether a system gets better relevant data than the other one. To analyse these results, measures of precision and recall are calculated for each query.	es
dc.description.degree	Ingeniería Informática	es
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10016/23656
dc.language.iso	spa	es
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España	*
dc.rights.accessRights	open access	es
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/	*
dc.subject.eciencia	Informática	es
dc.subject.other	Bases de datos	es
dc.subject.other	Teoría de grafos	es
dc.subject.other	Tecnología de la información	es
dc.subject.other	Neo4j	es
dc.subject.other	RSHP	es
dc.subject.other	KnowledgeMANAGER	en
dc.title	Estudio de gestión de sistemas basados en grafos	es
dc.type	bachelor thesis	*
dspace.entity.type	Publication