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Analyse formelle de concepts pour la découverte de clés de liage dans le web des données (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 : Abbas Nacira

Abbas, Nacira

Nom

Abbas

Prénom

Nacira

Nationalité

Français

Date de soutenance : 13-10-2023

Directeur(s) de thèse : Napoli Amedeo

Napoli, Amedeo

Nom

Napoli

Prénom

Amedeo

Etablissement de soutenance : Université de Lorraine

Université de Lorraine

Nom

Université de Lorraine

Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications

Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications

Nom

Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications

Ecole doctorale : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)

École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)

Nom

École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)

Informations générales

Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Découverte de clés de liage, Ensemble de données RDF, Liage des données, Pattern Structure, Mesures de qualité pour les clés de liage, Clustering
Mots-clés :

Web sémantique
Lien, Théorie du
Ressource Description Framework (informatique)
Analyse formelle de concepts
Ontologies (informatique)

Résumé : Le Web des données est un espace de données global qui peut être considéré comme une couche supplémentaire au-dessus du Web des documents. Le liage des données est la tâche de découverte des liens d'identité entre les ensembles de données RDF (Resource Description Framework) sur le Web des données. Nous nous intéressons à une approche spécifique pour le liage des données, qui repose sur les “clés de liage”. Cette clé a la forme de deux ensembles de paires de propriétés associées à une paire de classes. Par exemple, la clé de liage ({(designation,titre)},{(designation,titre), (createur,auteur)},(Livre,Roman)) indique que si une instance “a” de la classe “Livre” et “b” de la classe “Roman” partagent au moins une valeur pour les propriétés “createur” et “auteur” et que “a” et “b” ont les mêmes valeurs pour les propriétés “designation” et “titre”, alors “a” et “b” désignent la même entité. Ainsi, (a,owl:sameAs,b) est un lien d'identité sur les deux ensembles de données. Cependant, les clés de liage ne sont pas toujours fournies, et divers algorithmes ont été développés pour découvrir automatiquement ces clés. Les algorithmes découvrent d'abord des “clés de liage candidates”. La qualité de ces candidates est ensuite évaluée à l'aide de mesures appropriées, et les clés de liage valides sont sélectionnées en conséquence. L'Analyse Formelle des Concepts (AFC) a été étroitement associée à la découverte de clés de liage candidates, ce qui a conduit à la proposition d'un algorithme basé sur l'AFC à cette fin. Cependant, les algorithmes de découverte de clés de liage présentent certaines limitations. Premièrement, ils ne spécifient pas explicitement les paires de classes associées aux candidates découvertes, ce qui peut conduire à des évaluations inexactes. De plus, les stratégies de sélection utilisées par ces algorithmes peuvent également produire des résultats moins précis. On observe aussi une redondance parmi les ensembles de candidates découvertes, ce qui complique leur visualisation, évaluation et analyse. Pour remédier à ces limitations, nous proposons d'étendre les algorithmes existants sur plusieurs aspects. Tout d'abord, nous introduisons une méthode basée sur les Pattern Structures, une généralisation de l'AFC pour les données non binaires. Cette approche permet de spécifier explicitement les paires de classes associées à chaque clé de liage candidate. Deuxièmement, basée sur la Pattern Structure proposée, nous présentons deux méthodes de sélection de clés de liage. La première méthode est guidée par les paires de classes associées aux candidates, tandis que la deuxième méthode utilise le treillis générée par la Pattern Structure. Ces deux méthodes améliorent la sélection par rapport à la stratégie existante. Enfin, pour remédier à la redondance, nous introduisons deux méthodes. La première méthode est basée sur une Partition Pattern Structure, qui identifie et fusionne les candidates générant les mêmes partitions. La deuxième méthode est basée sur le clustering hiérarchique, qui groupe les candidates produisant des ensembles de liens similaires en clusters et sélectionne un représentant pour chaque cluster. Cette approche réduit efficacement la redondance parmi les clés de liage candidates.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2023LORR0202
Type de ressource : Thèse

Fiche descriptive