Thèse soutenue

Interrogation et Analyse Efficiente des Données du Web Sémantique
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Auteur / Autrice : Alexandra Roatis
Direction : Ioana Gabriela Manolescu GoujotFrançois GoasdouéDario Colazzo
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 22/09/2014
Etablissement(s) : Paris 11
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Informatique de Paris-Sud
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne ; 1998-2020) - OAK (Saclay)
Jury : Président / Présidente : Philippe Rigaux
Examinateurs / Examinatrices : Ioana Gabriela Manolescu Goujot, François Goasdoué, Philippe Rigaux, Serge Abiteboul, Christine Froidevaux, Frank Van Harmelen

Résumé

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L'utilité et la pertinence des données se trouvent dans l'information qui peut en être extraite.Le taux élevé de publication des données et leur complexité accrue, par exemple dans le cas des données du Web sémantique autodescriptives et hétérogènes, motivent l'intérêt de techniques efficaces pour la manipulation de données.Dans cette thèse, nous utilisons la technologie mature de gestion de données relationnelles pour l'interrogation des données du Web sémantique.La première partie se concentre sur l'apport de réponse aux requêtes sur les données soumises à des contraintes RDFS, stockées dans un système de gestion de données relationnelles. L'information implicite, résultant du raisonnement RDF est nécessaire pour répondre correctement à ces requêtes.Nous introduisons le fragment des bases de données RDF, allant au-delà de l'expressivité des fragments étudiés précédemment.Nous élaborons de nouvelles techniques pour répondre aux requêtes dans ce fragment, en étendant deux approches connues de manipulation de données sémantiques RDF, notamment par saturation de graphes et reformulation de requêtes.En particulier, nous considérons les mises à jour de graphe au sein de chaque approche et proposerons un procédé incrémental de maintenance de saturation. Nous étudions expérimentalement les performances de nos techniques, pouvant être déployées au-dessus de tout moteur de gestion de données relationnelles.La deuxième partie de cette thèse considère les nouvelles exigences pour les outils et méthodes d'analyse de données, issues de l'évolution du Web sémantique.Nous revisitons intégralement les concepts et les outils pour l'analyse de données, dans le contexte de RDF.Nous proposons le premier cadre formel pour l'analyse d'entrepôts RDF. Notamment, nous définissons des schémas analytiques adaptés aux graphes RDF hétérogènes à sémantique riche, des requêtes analytiques qui (au-delà de cubes relationnels) permettent l'interrogation flexible des données et schémas, ainsi que des opérations d'agrégation puissantes de type OLAP. Des expériences sur une plateforme entièrement implémentée démontrent l'intérêt pratique de notre approche.