Assas Recherche | Algorithmes de tableau optimisés pour le raisonnement dans la logique de description ALC étendue avec des clés de liage

Algorithmes de tableau optimisés pour le raisonnement dans la logique de description ALC étendue avec des clés de liage (Document en Anglais)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse consultable sur internet, en texte intégral.

Informations sur les contributeurs

Auteur : Jradeh Khadija

Jradeh, Khadija

Nom

Jradeh

Prénom

Khadija

Nationalité

Français

Date de soutenance : 12-07-2022

Directeur(s) de thèse : Atencia Manuel

Atencia, Manuel

Nom

Atencia

Prénom

Manuel

- Le Duc Chan

Le Duc, Chan

Nom

Le Duc

Prénom

Chan

Etablissement de soutenance : Université Grenoble Alpes

Université Grenoble Alpes

Nom

Université Grenoble Alpes

Laboratoire : Laboratoire d'informatique de Grenoble (Isère, France ; 2007-....)

Laboratoire d'informatique de Grenoble (Isère, France ; 2007-....)

Nom

Laboratoire d'informatique de Grenoble (Isère, France ; 2007-....)

Ecole doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)

École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)

Nom

École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)

Informations générales

Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Raisonnement, Web sémantique, Logique de description, Graphes de connaissances
Mots-clés :

Web sémantique
Ressource Description Framework (informatique)

Résumé : Les graphes de connaissances (KG) sont sans cesse utilise?s par diffe?rentes organisations pour repre?senter des entite?s du monde re?el sous la forme d’un graphe. Ils peuvent utiliser une couche ontologique pour de?crire les classes et les proprie?te?s des entite?s repre?sente?es. Les graphes de connaissances RDF sont des graphes de connaissances qui transmettent au mode?le RDF. L’interconnexion des graphes de connaissances RDF consiste a? identifier diffe?rents IRIs appartenant a? diffe?rents graphes de connaissances RDF et faisant re?fe?rence a? la me?me entite? du monde re?el. Cela facilite l’inte?gration et l’interope?rabilite? des donne?es en combinant diffe?rentes descriptions d’entite?s pre?sentes dans diffe?rents graphes de connaissances.Il existe diffe?rentes me?thodes pour aborder la ta?che d’interconnexion des graphes de con- naissances RDF. Les cle?s de liage font partie de ces me?thodes. Elles sont utilise?es pour in- terconnecter des graphes de connaissances RDF de?crits a? l’aide de diffe?rentes ontologies. Les cle?s de liage spe?cifient les proprie?te?s a? comparer pour de?cider si deux entite?s appartenant a? des classes diffe?rentes et pre?sentes dans des graphes de connaissances diffe?rents sont les me?mes.Les cle?s de liage peuvent e?tre exprime?es sous forme d’axiomes logiques, et il est donc possible de les combiner avec des ontologies et des alignements d’ontologies pour effectuer un raisonnement logique. Dans cette the?se, nous avons pour objectif d’e?tudier le proble?me du raisonnement avec des cle?s de liages. Pour e?tudier formellement ce proble?me, nous mode?lisons les graphes de connaissances RDF, les ontologies et les alignements d’ontologies en utilisant la logique de description ALC. Nous choisissons la logique de description ALC comme langage de base pour le raisonnement. ALC couvre de nombreuses capacite?s de mode?lisation utilise?es pour la repre?sentation des connaissances et permet une extension plus facile a? des logiques de description plus expressives. Nous e?tendons ALC avec des cle?s de liage et des e?galite?s individuelles, la logique de description re?sultante est appele?e ALC+LK. Nous montrons que l’implication des cle?s de liage peut e?tre re?duite a? la ve?rification de la cohe?rence des cle?s de liage sans avoir besoin d’introduire la ne?gation des cle?s de liage.Ensuite, nous concevons un algorithme pour de?cider de la cohe?rence de l’ontologie ALC+LK. Nous avons prouve? que l’algorithme est correct, complet et qu’il se termine toujours. Cet algorithme s’exe?cute en 2EXPTIME. Cependant, il existe des algorithmes EXPTIME pour raisonner en ALC et les re?gles de comple?tion ajoute?es pour traiter les cle?s de liage et les e?galite?s ne ne?cessitent pas plus de puissance de calcul que celle de ALC.A? la lumie?re de ce qui pre?ce?de, nous concevons un algorithme correct, complet et opti- mal dans le pire des cas pour le raisonnement en ALC+LK. Cet algorithme est inspire? de l’algorithme du tableau comprime?, qui permet d’obtenir le re?sultat de complexite? optimale EXPTIME. Cependant, cet algorithme a un comportement non dirige? qui entrave son imple?- mentation.Enfin et surtout, nous proposons un algorithme de tableau correct, complet et optimal dans le pire des cas pour le raisonnement dans la logique de description ALC avec des individus et des cle?s de liaison. Cet algorithme, contrairement a? celui non dirige?, est dirige? par l’application de re?gles de comple?tion. Cela e?vite la ge?ne?ration de structures inutiles et facilite son imple?mentation. Nous imple?mentons cet algorithme et fournissons un certain nombre d’expe?riences de preuve de concept qui de?montrent l’importance du raisonnement avec des cle?s de liage pour la ta?che d’interconnexion des donne?es.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2022GRALM021
Type de ressource : Thèse

Fiche descriptive