Ordenación de tuplas para la selección de múltiples e-cursos similares

La búsqueda de cursos a distancia (ó e-cursos) es un recurso cada vez más utilizado por los estudiantes. En este trabajo, se propone una manera de ordenar los resultados de una búsqueda almacenados en una base de datos relacional. La propuesta considera las preferencias y los aspectos culturales del usuario para el ordenado de los resultados. Este ordenamiento consiste en: la conversión de los valores de todos los atributos de los cursos a valores numéricos entre 0 y 1; la generación de una tupla que represente el curso más adecuado para el usuario; y el cálculo de la distancia euclídea entre esta tupla ideal y las tuplas representativas de la características de cada curso. Finalmente, los resultados se ordenan en forma ascendente según esta distanciaV Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Ordenación de tuplas para la selección de múltiples e-cursos similares

La búsqueda de cursos a distancia (ó e-cursos) es un recurso cada vez más utilizado por los estudiantes. En este trabajo, se propone una manera de ordenar los resultados de una búsqueda almacenados en una base de datos relacional. La propuesta considera las preferencias y los aspectos culturales del usuario para el ordenado de los resultados. Este ordenamiento consiste en: la conversión de los valores de todos los atributos de los cursos a valores numéricos entre 0 y 1; la generación de una tupla que represente el curso más adecuado para el usuario; y el cálculo de la distancia euclídea entre esta tupla ideal y las tuplas representativas de la características de cada curso. Finalmente, los resultados se ordenan en forma ascendente según esta distanciaV Workshop de Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Efficient Inverted Lists and Query Algorithms for Structured Value Ranking in Update-Intensive Relational Databases

We propose a new ranking paradigm for relational databases called Structured Value Ranking (SVR). SVR uses {\em structured data values} to score (rank) the results of keyword search queries over text columns. Our main contribution is a new family of inverted list indices and associated query algorithms that can support SVR efficiently in update-intensive databases, where the structured data values (and hence the scores of documents) change frequently. Our experimental results on real and synthetic data sets using BerkeleyDB show that we can support SVR efficiently in relational databases

Efficient inverted lists and query algorithms for Structured Value Ranking in update-intensive relational databases

guolin,jai¡ We propose a new ranking paradigm for relational databases called Structured Value Ranking (SVR). SVR uses structured data values to score (rank) the results of keyword search queries over text columns. Our main contribution is a new family of inverted list indices and associated query algorithms that can support SVR efficiently in update–intensive databases, where the structured data values (and hence the scores of documents) change frequently. Our experimental results on real and synthetic data sets using BerkeleyDB show that we can support SVR efficiently in relational databases.