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Découverte de mappings dans un système pair-à-pair sémantique : application à SomeRDFS

La richesse des réponses aux requêtes posées aux systèmes pair-à-pair de gestion de données (PDMS) dépend du nombre de mappings entre les ontologies des différents pairs. Augmenter ce nombre permet d'améliorer les réponses aux requêtes. C'est à ce problème que nous nous intéressons dans cette thèse. Il s'agit de découvrir des liens sémantiques entre les ontologies des différents pairs du système. Ce problème, connu sous le nom d'alignement d'ontologies, est spécifique dans les systèmes pair-à-pair, au sein desquels les ontologies ne sont pas a priori complètement connues, le nombre d'ontologies à aligner est très important et l'alignement doit s'opérer en l'absence de contrôle centralisé. Nous proposons des techniques semi-automatiques pour identifier : (1) des raccourcis de mappings correspondant à une composition de mappings existants et (2) des mappings nouveaux ne pouvant être inférés en l'état actuel du système. Ces techniques sont basées sur l'exploitation des mécanismes de raisonnement des PDMS et sur des critères de filtrage restreignant le nombre de couples d'éléments à aligner. Les raccourcis de mappings sont identifiés à partir de l'analyse de la trace des requêtes posées par les utilisateurs, mais également après application de critères estimant leur utilité. La découverte de nouveaux mappings consiste à identifier les éléments de l'ontologie d'un pair donné qui permettent d'identifier des mises en correspondance jugées intéressantes puis à sélectionner les éléments de pairs distants avec lesquels il est pertinent de les aligner. Les techniques d'alignement proposées sont soit des adaptations de techniques existantes soit des techniques innovantes tirant parti des spécificités de notre cadre de travail

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00530075
Date17 September 2010
CreatorsCalvier, François-Élie
PublisherUniversité Paris Sud - Paris XI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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