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 DadosDO - 10.5753/sbbd.2026.249668, 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.