Le besoin d'expliciter la sémantique des données dans différents domaines scientifiques (biologie, médecine, géographie, ingénierie, etc.) s'est traduit par la définition de données faisant référence à des ontologies, encore appelées données à base ontologique. Avec la multiplication des ontologies de domaine, et le volume important de données à manipuler, est apparu le besoin de systèmes susceptibles de gérer des données à base ontologique de grande taille. De tels systèmes sont appelés des systèmes de gestion de Bases de Données à Base Ontologique (BDBO). Les principales limitations des systèmes de gestion de BDBO existants sont (1) leur rigidité, due à la prise en compte des constructions d'un unique formalisme d'expression d'ontologies, (2) l'absence de support pour les données non standard (spatiales, temporelles, etc.) et, (3) leur manque d'efficacité pour gérer efficacement les données de grande taille. Nous proposons dans cette thèse un nouveau système de gestion de BDBO permettant (1) de supporter des ontologies basées sur différents formalismes d'ontologies, (2) l'extension de son formalisme d'ontologie pour répondre aux besoins spécifiques des applications, et (3) une gestion originale des données facilitant le passage à grande échelle. Le système que nous proposons dans cette thèse, ontodb2, se fonde sur l'existence d'un ensemble de constructions communes aux différents formalismes d'expression d'ontologies, susceptible de constituer une ontologie noyau, et sur les techniques de gestion des modèles pour permettre l'extension flexible de ce noyau. Nous proposons également une approche originale de gestion des données à base ontologique. Cette approche part du fait que les données à base ontologique peuvent se classifier en données canoniques (instances de classes primitives) et noncanoniques (instances de classes définies). Les instances de classes définies peuvent, sous certaines hypothèses, s'exprimer en termes d'instances de classes primitives. Nous proposons donc de ne représenter que les données canoniques, en transformant sous certaines conditions, toute donnée non-canonique en donnée canonique. Enfin, nous proposons d'exploiter l'interpréteur de requêtes ontologiques pour permettre (1) l'accès aux données non-canoniques ainsi transformées et, (2) d'indexer et pré-calculer les raisonnements en se basant sur les mécanismes du SGBD support. L'ensemble de ces propositions est validé (1) à travers une implémentation sur le SGBD PostgreSQL basée sur les formalismes d'ontologies PLIB, RDFS et OWL Lite, (2) des tests de performances sur des ensembles de données issus de la géographie et du Web.

L'approche proposée traduit l'imperfection potentielle des règles en transposant, dans le domaine informatique, le concept de tolérance, classique en ingénierie. Elle s'articule autour d'un prédicat de tolérance qui permet de décider si une instance non conforme est une exception ou une erreur et d'un comportement exceptionnel du système qui assure l'intégration de l'exception et sa gestion ultérieure

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Etude du concept de document en vue de l'intégration des textes dans les bases de données. Les documents comportent des aspects externes permettant leur classement et leur recherche, ainsi que des aspects internes. Les documents sont regroupés selon des types, définis en fonction de leur structure. La présentation physique des documents imprimés que l'on produit peut être liée à leur structure. Deux réalisations pratiques sont décrites.

In this thesis, we address problems from two topics of applied mathematics: linear integer programming and polyhedral computation. Linear integer programming concerns solving optimisation problems to maximise a linear cost function over the set of integer points in a polyhedron. Polyhedral computation is concerned with algorithms for computing different properties of convex polyhedra. First, we explore the theory and computation of Gröbner bases and Markov bases for linear integer programming. Second, we investigate and improve an algorithm from polyhedral computation that converts between different representations of cones and polyhedra. A Markov basis is a set of integer vectors such that we can move between any two feasible solutions of an integer program by adding or subtracting vectors in the Markov basis while never moving outside the set of feasible solutions. Markov bases are mainly used in algebraic statistics for sampling from a set of feasible solutions. The major contribution of this thesis is a fast algorithm for computing Markov bases, which we used to solve a previously intractable computational challenge. Gröbner basis methods are exact local search approaches for solving integer programs. We present a Gröbner basis approach that can use the structure of an integer program in order to solve it more efficiently. Gröbner basis methods are interesting mainly from a purely theoretical viewpoint, but they are also interesting because they may provide insight into why some classes of integer programs are difficult to solve using standard techniques and because someday they may be able to solve these difficult problems. Computing the properties of convex polyhedra is useful for solving problems within different areas of mathematics such as linear programming, integer programming, combinatorial optimisation, and computational geometry. We investigate and improve an algorithm for converting between a generator representation of a cone or polyhedron and a constraint representation of the cone or polyhedron and vice versa. This algorithm can be extended to compute circuits of matrices, which are used in computational biology for metabolic pathway analysis.

The progressive adoption of XML by new communities of users has motivated the appearance of applications that require the management of large and complex collections, which present a large amount of heterogeneity. Some relevant examples are present in the fields of bioinformatics, cultural heritage, ontology management and geographic information systems, where heterogeneity is not only reflected in the textual content of documents, but also in the presence of rich structures which cannot be properly accounted for using fixed schema definitions. Current approaches for dealing with heterogeneous XML data are, however, mainly focused at the content level, whereas at the structural level only a limited amount of heterogeneity is tolerated; for instance, weakening the parent-child relationship between nodes into the ancestor-descendant relationship. The main objective of this thesis is devising new approaches for querying heterogeneous XML collections. This general objective has several implications: First, a collection can present different levels of heterogeneity in different granularity levels; this fact has a significant impact in the selection of specific approaches for handling, indexing and querying the collection. Therefore, several metrics are proposed for evaluating the level of heterogeneity at different levels, based on information-theoretical considerations. These metrics can be employed for characterizing collections, and clustering together those collections which present similar characteristics. Second, the high structural variability implies that query techniques based on exact tree matching, such as the standard XPath and XQuery languages, are not suitable for heterogeneous XML collections. As a consequence, approximate querying techniques based on similarity measures must be adopted. Within the thesis, we present a formal framework for the creation of similarity measures which is based on a study of the literature that shows that most approaches for approximate XML retrieval (i) are highly tailored to very specific problems and (ii) use similarity measures for ranking that can be expressed as ad-hoc combinations of a set of --basic' measures. Some examples of these widely used measures are tf-idf for textual information and several variations of edit distances. Our approach wraps these basic measures into generic, parametrizable components that can be combined into complex measures by exploiting the composite pattern, commonly used in Software Engineering. This approach also allows us to integrate seamlessly highly specific measures, such as protein-oriented matching functions.Finally, these measures are employed for the approximate retrieval of data in a context of highly structural heterogeneity, using a new approach based on the concepts of pattern and fragment. In our context, a pattern is a concise representations of the information needs of a user, and a fragment is a match of a pattern found in the database. A pattern consists of a set of tree-structured elements --- basically an XML subtree that is intended to be found in the database, but with a flexible semantics that is strongly dependent on a particular similarity measure. For example, depending on a particular measure, the particular hierarchy of elements, or the ordering of siblings, may or may not be deemed to be relevant when searching for occurrences in the database. Fragment matching, as a query primitive, can deal with a much higher degree of flexibility than existing approaches. In this thesis we provide exhaustive and top-k query algorithms. In the latter case, we adopt an approach that does not require the similarity measure to be monotonic, as all previous XML top-k algorithms (usually based on Fagin's algorithm) do. We also presents two extensions which are important in practical settings: a specification for the integration of the aforementioned techniques into XQuery, and a clustering algorithm that is useful to manage complex result sets.All of the algorithms have been implemented as part of ArHeX, a toolkit for the development of multi-similarity XML applications, which supports fragment-based queries through an extension of the XQuery language, and includes graphical tools for designing similarity measures and querying collections. We have used ArHeX to demonstrate the effectiveness of our approach using both synthetic and real data sets, in the context of a biomedical research project.

La dificultad de una concepción de la creatividad basada únicamente en rasgos de personalidad o cognitivos nos ha llevado a plantear un estudio donde apuntamos a la capacidad explicativa de determinadas variables, situadas entre el rasgo y el proceso, y vinculadas fundamentalmente a las bases biológicas de la personalidad y de la atención, como son la impulsividad y la activabilidad, como variables posiblemente prometedoras en este ámbito. Nuestros resultados matizan y amplían el modelo eysenckiano y sirven a su vez para la propuesta de un nuevo modelo de creatividad que trata de integrar las aportaciones de los mencionados sistemas de procesamiento dentro de un orden que aúna tanto los síntomas "positivos" como "negativos" (psicopatológicos) de la creatividad y la forma en que pudieran dar origen y desarrollo a los procesos creativos. / The difficulty with a concept of creativity is based solely on cognitive or personality traits has led us to pose a study where we target the explanatory power of certain variables, lying between the trait and the process, and primarily related to biological basis of personality and attention, as are the impulsivity and activity, as variables possibly promising in this area. Our results extend Eysenck's model and serve to the proposal for a new model of creativity that comes from integrating input from the aforementioned processing systems within an order that combines both the symptoms "positive" as "negative" (mental) of creativity and how they could lead to the development of creative processes.

Reproduction de : Thèse d'Etat : informatique : Grenoble 1 : 1988. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 273-281.

Thèse (Ph. D.)--Université Laval, 2009. / Texte en anglais avec résumés en anglais et en français. Bibliogr.: f. 185-197. Publié aussi en version électronique dans la Collection Mémoires et thèses électroniques.

Récemment, les ontologies ont été largement adoptées par différentes entreprises dans divers domaines. Elles sontdevenues des composantes centrales dans bon nombre d'applications. Ces modèles conceptualisent l'univers du discours auxmoyens de concepts primitifs et parfois redondants (calculés à partir de concepts primitifs). Au début, la relation entreontologies et base de données a été faiblement couplée. Avec l'explosion des données sémantiques, des solutions depersistance assurant une haute performance des applications ont été proposées. En conséquence, un nouveau type de base dedonnées, appelée base de données à base ontologique (BDBO) a vu le jour. Plusieurs types de BDBO ont été proposés, ilsutilisent différents SGBD. Chaque BDBO possède sa propre architecture et ses modèles de stockage dédiés à la persistancedes ontologies et de ses instances. A ce stade, la relation entre les bases de données et les ontologies devient fortementcouplée. En conséquence, plusieurs études de recherche ont été proposées sur la phase de conception physique des BDBO.Les phases conceptuelle et logique n'ont été que partiellement traitées. Afin de garantir un succès similaire au celui connupar les bases de données relationnelles, les BDBO doivent être accompagnées par des méthodologies de conception et desoutils traitant les différentes étapes du cycle de vie d'une base de données. Une telle méthodologie devrait identifier laredondance intégrée dans l'ontologie. Nos travaux proposent une méthodologie de conception dédiée aux bases de données àbase ontologique incluant les principales phases du cycle de vie du développement d'une base de données : conceptuel,logique, physique ainsi que la phase de déploiement. La phase de conception logique est réalisée grâce à l'incorporation desdépendances entre les concepts ontologiques. Ces dépendances sont semblables au principe des dépendances fonctionnellesdéfinies pour les bases de données relationnelles. En raison de la diversité des architectures des BDBO et la variété desmodèles de stockage utilisés pour stocker et gérer les données ontologiques, nous proposons une approche de déploiement àla carte. Pour valider notre proposition, une implémentation de notre approche dans un environnement de BDBO sousOntoDB est proposée. Enfin, dans le but d'accompagner l'utilisateur pendant le processus de conception, un outil d'aide à laconception des bases de données à partir d'une ontologie conceptuelle est présenté