| dc.contributor | Matos, Leonardo Nogueira | |
| dc.contributor | Bispo, Thiago Dias | |
| dc.creator | Melo, Nívea Neyara Bomfim | |
| dc.date | 2021-05-07T23:32:49Z | |
| dc.date | 2021-05-07T23:32:49Z | |
| dc.date | 2021-02-12 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-28T23:13:06Z | |
| dc.date.available | 2023-09-28T23:13:06Z | |
| dc.identifier | Melo, Neyara Bomfim. Modelagem e incorporação de um banco de dados orientado a grafos ao Chatbot LIA. São Cristóvão, 2021. Monografia (graduação em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2021 | |
| dc.identifier | https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/14204 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9086578 | |
| dc.description | Considering the advances in technology, there was an increase in the number of applications that serve the diverse areas of computing, from CRM (Customer Relationship Management) systems to networks that make use of the Internet of Things. These applications usually need a database system to save and retrieve the necessary information quickly and safely. Although all existing databases fulfill this purpose, the various database models differ due to factors whose degree of importance depends on the application. These factors include, but are not limited to, the amount of data to be stored, how this data should be organized, and the reading and writing
time made by the database. Taking into account chatbot applications, it is known that there is a continuous search for methods that make the bot conduct more fluid conversations, be agile in decision-making and provide a quality service. One of the main mechanisms to achieve these objectives is to add a knowledge base so that the chatbot has access to all the resources necessary to make autonomous and intelligent decisions. Thus, this work is based on the modeling of a graph database that acts as a knowledge base for the virtual assistant LIA, which was created to serve the real estate industry. The first step consisted of conducting a systematic review to search
for related works to this subject, that is, the integration of graph databases in chatbots. Then, market research has been made to select the most suitable graph database for the chatbot LIA considering several pre-established objective criteria. Finally, the advantages of applying this new database model were compared to the original version of the chatbot. It was found that Grakn was the most suitable among all the graph databases analyzed and that it allowed the modeling of a knowledge base richer and more flexible than the current version of the LIA. | |
| dc.description | Com os avanços da tecnologia, percebe-se um aumento no número de aplicações que atendem as
diversas áreas da computação, desde sistemas de CRM (Customer Relationship Management)
até redes que fazem uso da Internet das Coisas. Estas aplicações costumam necessitar de um
sistema de banco de dados com a finalidade de guardar e recuperar as informações necessárias
de forma rápida e segura. Apesar de todos os bancos existentes cumprirem este propósito, os
vários modelos de bancos de dados se diferenciam por conta de fatores cujo grau de importância
depende da aplicação. Estes fatores incluem, mas não se limitam, a quantidade de dados a
serem armazenados, como eles devem estar organizados, e o tempo de leitura e escrita no banco.
Levando em conta as aplicações do tipo chatbot, sabe-se que há uma busca contínua por métodos
que façam com que o bot conduza conversas mais fluidas, seja ágil na tomada de decisões e
preste um serviço de qualidade. Um dos mecanismos principais para atingir estes objetivos é
agregar uma base de conhecimento de modo que o chatbot tenha acesso a todos os recursos
necessários para tomar decisões autônomas e inteligentes. Assim, este trabalho se fundamenta na
modelagem de um banco orientado a grafos que sirva como uma base de conhecimento para a
assistente virtual LIA, criada para atender o ramo imobiliário. O primeiro passo consistiu em
realizar uma revisão sistemática a fim de buscar trabalhos relacionados com o tema, ou seja,
a integração de bancos orientados a grafos em chatbots. Em seguida, fez-se uma pesquisa de
mercado para selecionar o banco orientado a grafos mais adequado para a LIA considerando
vários critérios objetivos pré-estabelecidos. Por fim, analisou-se as vantagens na aplicação deste
novo modelo de Banco de dados em comparação com a versão original do chatbot. Constatamos
que o Grakn foi o mais adequado dentre todos os bancos de dados orientados a grafo analisados e
que ele permitiu a modelagem de uma base de conhecimento mais rica e flexível que a versão
atual do LIA. | |
| dc.description | São Cristóvão, SE | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | DCOMP - Departamento de Computação – Ciência da Computação – São Cristóvão - Presencial | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Sergipe | |
| dc.subject | Ciência da computação | |
| dc.subject | Ensino de ciência da computação | |
| dc.subject | Engenharia da computação | |
| dc.subject | Bancos orientados a grafos | |
| dc.subject | Chatbot | |
| dc.subject | Base de conhecimento | |
| dc.subject | Graph databases | |
| dc.subject | Chatbot | |
| dc.subject | Knowledge base | |
| dc.subject | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO | |
| dc.title | Modelagem e incorporação de um banco de dados orientado a grafos ao Chatbot LIA | |
| dc.type | Monografia | |
