Podpora dotazování neškoleného uživatele

• Thesis title in English: Support of unqualified user querying
• Academic year of topic announcement: 2007/2008
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: angličtina
• Department: Department of Software Engineering (32-KSI)
• Supervisor: prof. RNDr. Peter Vojtáš, DrSc.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 20.09.2007
• Date of assignment: 20.09.2007

Guidelines

Předmětem práce je podpora dotazování zdrojů dat neškoleným uživatelem (nezná schema, SQL, ... typicky na webu).
Dotazovací systémy používající Faginův prahový algoritmus (TA, viz [1]) předpokládají, že jsou známy uživatelovy preference na atributech a kombinační funkce.
Je několik metod jak zjistit tyto parametry TA, např. 1) nechat uživatele ohodnotit reprezentativní vzorek hotelů a parametry se naučit pomocí ILP algoritmu; 2) nechat uživatele specifikovat preferované uspořádání atributů a kombinační funkci; 3) použít podobnost uživatele s uživatelem již známým z předešlého dotazování, ...
Všechny tyto metody mají své specifické problémy, hlavně při opakovaném upřesňování dotazů, s konzistencí uživatele, intuitivnost a ergoničnost interface, jak konkrétně zjišťovat vstupy v 1), 2), 3) ...
Cílem je výzmum tohoto problému včetně experimentální implementace vícero alternativ webovských rozhraní pro dotazování, jejich testování z hlediska HCI - Human Computer Interaction (viz [2]) na reálných datech (propojit se software z [1]).

References

[1] A. Eckhardt. Metody pro nalezení nejlepší odpovědi s různými uživatelskými preferencemi, DP KSI MFF UK 2006 a všechna iteratura citovaná v této DP.

[2] Laura Haas. Information for People. International Conference on Data Engineering (ICDE), April 2007 http://www.almaden.ibm.com/cs/people/laura/ oddíl Recent Papers and Presentations (paper) (presentation) a citace tam uvedené

Preliminary scope of work in English

The goal of this thesis is to investigate possibilities of supporting unqualified user querying – user without knowledge of relational schema and SQL. Targeted area is World Wide Web.
Query systems are using Fagin's Treshold Algorithm (TA, see [1]) that presumes user's preferences among attributes and combination functions are known.
There are several ways how to find out parameters of TA, for instance
1) Let user evaluate representative sample data and learn parameters by use of an ILP algorithm
2) Let user specify preferred configuration of attributes and combination functions
3) Use preferences of similar user known from previous queries
All these methods have their own specific problems (mainly appear when queries are repeated and therefore get more accurate)
● consistency of users
● intuitiveness and ergonomics of user interface
● difficulty in getting inputs in 1), 2), 3)

The aim of this work is to do research in this field and to develop several experimental implementations of web search interface and test them from HCI – Human Computer Interaction (see [2]) point of view by use of real data. Developed software should work together with application [1].