Resumen de Improvements of data management through fuzzy logic
En este trabajo, hemos buscado mejorar la gestión de datos simplificando los procedimientos de realización de consultas con el objetivo de que las búsquedas se acerquen a la forma natural de búsqueda de datos del ser humano. Usamos para esa lógica difusa. Presentamos una base técnica (sintaxis y semántica) y la implementación práctica de una herramienta (UFleSe: Usable Flexible Searches over Databases) para permitir búsquedas difusas sobre datos nítidos con una interfaz fácil para usuarios habituales.
El interés de este trabajo proviene de la idea de proporcionar una herramienta lo suficientemente inteligente como para responder consultas expresivas y flexibles (difusas) de manera constructiva sobre formatos de datos modernos y convencionales como JSON, SQL, Prolog, CSV, XLS y XLSX. Además, se trata de eliminar la brecha entre los usuarios expertos y los usuarios normales (sin conocimientos sobre la representación de datos a bajo nivel) para utilizar todas las nuevas funcionalidades del sistema sin que la sintaxis o la semántica del interfaz sean problema para ello. Esto nos lleva a tener motores de búsqueda más inteligentes y más humanizados.
El marco que hemos propuesto se basa en la biblioteca RFuzzy, que nos permite codificar los criterios de búsqueda difusa y las consultas con una sintaxis similar al lenguaje natural utilizado por los seres humanos.
UFleSe permite a los usuarios definir criterios de búsqueda difusos dedicados a conceptos difusos, reglas de búsqueda difusas, relaciones de similitud entre valores, sinónimos y antónimos a través de una interfaz fácil de usar sin preocuparse por la codificación de estos conceptos ni por la forma de volver dífusos conceptos inicialmente nítidos. Además, permite a los usuarios definir valores predeterminados por defecto (lo que ayuda a proporcionar resultados menos adecuados pero aún válidos cuando falta un valor en la base de datos) y relaciones de similitud entre atributos (para proporcionar respuestas constructivas con características similares a las que busca el usuario). También permite búsquedas basadas en la definición de sinónimos y antónimos, lo que permite tener un vocabulario amplio sin tenerlo que definir.
La personalización de los criterios difusos para búsquedas expresivas es otra funcionalidad que se incluye. A través de esta utilidad los usuarios pueden personalizar un criterio en función de sus preferencias (muy beneficioso para el carácter subjetivo de los conceptos difusos.
Presentamos un método de agrupamiento de usuarios y los ubicamos en un clúster adecuado a sus características y un subalgoritmo que se encarga de definir un criterio de búsqueda predeterminado específico para cada clúster para que los usuarios sin tener criterios de búsqueda personalizados obtengan resultados basados en la definición genérica de los criterios en su clúster. Nuestro algoritmo se puede utilizar en cualquier sistema / aplicación de búsqueda para mejorar las búsquedas de sus usuarios y proporcionar resultados más precisos en lugar de proporcionar una gran cantidad de resultados que no son útiles para los usuarios.
Hemos presentado varios algoritmos para la generación de agrupamientos y la gestión de criterios a usar en cada consulta. Como prueba de concepto, hemos desarrollado un prototipo para la implementación de nuestros algoritmos y proporcionamos experimentos para ilustrar el rendimiento de los mismos.
