|
| |
|
|
Dotazovací jazyk pro databáze biologických dat
Bahurek, Tomáš ; Vogel, Ivan (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
S rapidně stoupajícím množstvím biologických dat stoupá i důležitost biologických databází. U těchto databází je nezbytné objevování znalostí (nalezení spojitostí, které nebyli známé v čase vkládání dat). K získávání znalostí z biologických databází je nutná konstrukce složitých SQL dotazů, což vyžaduje pokročilou znalost SQL a použitého databázového sché- matu. Biologové většinou tyto znalosti nemají, proto je potřeba nástroje, který by poskytl intuitivnějšího rozhrání pro tyto databáze. Tato práce navrhuje ChQL, intuitivní dotazovací jazyk pro databázi biologických dat Chado. ChQL umožňuje biologům poskládat dotaz za použití pojmů, které dobře znají bez nutnosti znát SQL nebo použité schéma. Tato práce implementuje aplikaci pro dotazování databáze Chado pomocí ChQL. Webové rozhrání provede uživatele procesem zostavení věty jazyka ChQL. Aplikace přeloží tuto větu do SQL dotazu, odešle jej do databáze Chado a zobrazí vrácená data v tabulce. Výsledky jsou vyhodnoceny testováním dotazů na reálných datech.
|
|
|
Jazyk pro dotazování Java AST
Bílek, Jiří ; Matula, Peter (oponent) ; Křivka, Zbyněk (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh dotazovacího jazyka nad abstraktním syntaktickým stromem Java kódu a implementace nástroje, který využívá tento dotazovací jazyk. V práci se nachází průzkum dostupných grafových databází a podrobnější studium grafových databází Neo4J a Titan. Následuje průzkum dostupných nástrojů pro analýzu Java bajtkódu a opět podrobnější zkoumání nástrojů Procyon a BCEL. Dále práce obsahuje návrh jazyka a detailní popis implementace nástroje společně s popisem uložení jednotlivých entit do grafové databáze. Závěrem se práce zabývá experimenty s vytvořeným nástrojem a vyhodnocením časové složitosti knihovny.
|
|
|
SPARQL plugin pro Ontopia Knowledge Suite
Ovčáčík, Vlastimil ; Kliegr, Tomáš (vedoucí práce) ; Svátek, Vojtěch (oponent)
Čtenář se v této bakalářské práci seznámí se dvěma technologiemi sémantického webu - Topic Maps a RDF. V teoretické části práce najdete popis jejich historie, vývoje a náčrt budoucnosti. Jsou vysvětleny nezbytné základy obou technologií. Důraz je kladen na dotazovací jazyky SPARQL a TMQL. Podstatou práce je pochopit rozdíly a společné aspekty obou technologií, což nám pomůže při hledání způsobu, jak tyto dvě technologie jednou budou rovnocennými partnery na sémantickém webu. Druhá část práce se věnuje implementaci sparql4ontopia pluginu pro Ontopia Knowledge Suite, který umožňuje SPARQL dotazy nad mapami témat. Tento plugin využívá Sesame projekt pro zpracování SPARQL dotazu a Nikunau nástroj z projektu SesameTM pro mapování SPARQL dotazu na Topic Maps Data Model. Jsou zde popsány možnosti a omezení dotazování. Je dán prostor i pro popis vývoje a implementace sparql4ontopia pluginu. V poslední kapitole je nastíněn možný postup pro implementaci SPARQL endpoint do Ontopia Knowledge Suite.
|
host ::
RSS.