Realimentação de Relevância em Memória para Consultas por Similaridade em Espaços Métricos - Carmo, João Henrique V. do; Watanabe, Carolina Yukari Veludo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
Este artigo propõe um método de Realimentação de Relevância (RF) para sistemas de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (CBIR) indexados por árvores métricas, como a Slim-Tree. Diferentemente do método Turning Metrics Relevance Feedback (TMRF) — que opera sobre armazenamento secundário ao demandar reindexação completa do espaço métrico ou aplicação de distâncias ponderadas diretamente na estrutura da árvore, comprometendo a eficiência da poda e elevando o custo computacional —, a abordagem proposta realiza a RF inteiramente em memória primária, restringindo a busca de similaridade a um subconjunto de P elementos previamente carregados por meio de uma consulta inicial sem ponderação. Os resultados experimentais sobre a base COVID-19 Radiography Database, com 5 iterações de RF, demonstram redução de até 80% no tempo de execução das consultas frente ao TMRF. Além disso, observou-se ganho de até 8 pontos percentuais na precisão nos extratores avaliados, evidenciando um trade-off favorável entre eficiência computacional e qualidade da recuperação.