Cette thèse porte sur l'exploitation des connaissances de domaine dans un processus de découvertes de sources de données biologiques sur le Web. Tout d'abord, des ensembles de métadonnées sont utilisés pour décrire le contenu et la qualité des sources de données. Ensuite, en s'appuyant sur ces métadonnées, les sources sont organisées dans un treillis de concepts en fonction de leurs caractéristiques communes. Le treillis de concepts constitue le support de la découverte de sources de données qui s'effectue de deux manières différentes et complémentaires : par navigation et par interrogation. Dans les deux cas la découverte de sources de données peut être guidée par des connaissances du domaine. Lors d'une découverte de sources de données par navigation, les connaissances sont utilisées soit pour réduire l'espace de recherche soit pour orienter la navigation vers des concepts sectionnés. Lors d'une découverte de sources de données par interrogation, les connaissances du domaine sont soit exprimées sous la forme de préférences entre métadonnées dans la requête soit utilisées pour l'enrichissement (ou reformulation) de la requête. Pour assurer une prise en compte des connaissances du domaine plus fidèle, nous avons introduit les treillis de concepts multivalués. L'organisation des sources de données sous la forme d'un treillis de concepts multivalués permet de contrôler la taille de l'espace de recherche et d'augmenter la flexibilité et les performances du processus de découverte dans ses deux modes. La navigation peut être effectuée dans des treillis de différents niveaux de spécialisation avec la possibilité d'effectuer des zooms dynamiques permettant le passage d'un treillis à l'autre. L'interrogation bénéficie d'une augmentation de l'expressivité dans les requêtes. / This thesis deals with knowledge-based biological data sources discovery. First, domain ontologies are used for encoding metadata describing the content of biological data sources. Then the data sources are organized into a concept lattice according to their common metadata. The data source discovery process can be performed either by navigation into the obtained concept lattice or by defining queries to be inserted into the concept lattice. In both cases, domain knowledge can be used to guide the discovery. In the case of navigation, domain knowledge is used to reduce the search space and/or to guide the navigation to some concepts rather than others. In the case of querying, domain knowledge is used to express preferences between the query keywords or to refine the query. In order to take more advantage of domain knowledge, we introduce many-valued concept lattices. Several many-valued concept lattices with different levels of precision can be built from the data sources metadata set based on domain knowledge. The use of such many-valued concept lattices allows to improve the discovery process in its both forms. In the case of navigation, it is possible to consider more than one lattice and to dynamically switch from one lattice to another in a zooming operation. In the case of querying, more complex expressive queries can be defined and inserted into the many-valued concept lattice.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2009NAN10018 |
| Date | 20 March 2009 |
| Creators | Messai, Nizar |
| Contributors | Nancy 1, Napoli, Amedeo |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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