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Construction d'un Web sémantique multi-points de vue

Bach thanh, Lê 10 1900 (has links) (PDF)
Dans cette thèse, nous étudions les problèmes de l'hétérogénéité et du consensus dans un Web sémantique d'entreprise. Dans le Web sémantique, une extension du Web actuel, la sémantique des ressources est rendue explicite pour que les machines et les agents puissent les « comprendre » et les traiter automatiquement, afin de faciliter les tâches des utilisateurs finaux. Un Web sémantique d'entreprise est un tel web sémantique dédié à une entreprise, une organisation. L'objectif de cette thèse est de permettre la construction et l'exploitation d'un tel Web sémantique, dans une organisation hétérogène comportant différentes sources de connaissances et différentes catégories d'utilisateurs, sans éliminer l'hétérogénéité mais en faisant cohabiter entre l'hétérogénéité et le consensus dans l'organisation tout entière. Dans la première partie, nous approfondissons le problème de l'hétérogénéité des ontologies. L'ontologie est un des éléments fondamentaux dans le Web sémantique. Plusieurs ontologies différentes peuvent co-exister dans une organisation hétérogène. Pour faciliter l'échange des informations et des connaissances encodées dans différentes ontologies, nous étudions des algorithmes permettant d'aligner des ontologies déjà existantes. Les algorithmes proposés permettent de mettre en correspondance les ontologies représentées dans les langages RDF(S) et OWL recommandés par le W3C pour le Web sémantique. Ces algorithmes sont évalués grâce à des campagnes d'évaluation des outils d'alignement d'ontologies. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons au problème de la construction de nouvelles ontologies dans une organisation hétérogène mais en prenant en compte différents points de vue, différentes terminologies des personnes, des groupes voire des communautés diverses au sein de cette organisation. Une telle ontologie, appelée ontologie multi-points de vue, permet de faire cohabiter à la fois l'hétérogénéité et le consensus dans une organisation hétérogène. Nous proposons un modèle de représentation des connaissances multi-points de vue, appelé MVP, et un langage d'ontologie multi-points de vue, qui est une extension du langage d'ontologie OWL, appelé MVP-OWL, pour permettre de construire et d'exploiter des ontologies multi-points de vue dans un Web sémantique d'entreprise.
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Gestion de l'évolution d'un Web sémantique d'entreprise

Luong, Phuc Hiep 14 December 2007 (has links) (PDF)
Le Web Sémantique d'Entreprise (WSE) est une approche particulière de la Gestion des Connaissances d'une entreprise pour la prochaine génération du Web Sémantique. Dans la réalité, les organisations vivent dans un environnement hétérogène, dynamique et en cours d'évolution qui mène souvent à des changements externes et internes requérant l'évolution de leur système de gestion des connaissances. Peu de recherches actuelles font face aux changements du système de gestion des connaissances. L'objectif de cette thèse est de contribuer à lever cette limitation. Dans ce manuscrit, nous présentons une nouvelle approche de la gestion de l'évolution du WSE. Nous nous focalisons en particulier sur l'évolution de l'ontologie et de l'annotation sémantique qui sont deux composants importants du WSE. Nous nous intéressons à deux scénarios d'évolution de l'ontologie : (i) avec trace et (ii) sans trace de changements ontologiques effectués. Ces deux scénarios sont fréquents dans les situations réelles et ils peuvent entraîner des inconsistances au niveau des annotations sémantiques reposant sur cette ontologie modifiée. Pour chacun des contextes d'évolution, nous développons des approches équivalentes : une approche procédurale et une approche basée sur des règles en vue de gérer l'évolution des annotations sémantiques et de détecter et de corriger les annotations sémantiques inconsistantes. Ces propositions ont été implémentées et validées dans le système CoSWEM qui facilite la gestion de l'évolution du WSE. Ce système a été expérimenté dans le cadre des projets PALETTE et E-WOK_HUB sur un ensemble de données réelles et évolutives provenant de ces projets.

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