Thèse soutenue

Vers une web de données en lecture-écriture
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Auteur / Autrice : Luis Daniel Ibanez
Direction : Pascal MolliHala SkafOlivier Corby
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique et applications
Date : Soutenance en 2015
Etablissement(s) : Nantes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d’Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes)
autre partenaire : Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pascal Molli, Hala Skaf, Olivier Corby

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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L’initiative «Web des données» a mis en disponibilité des millions des données pour leur interrogation par une fédération de participants autonomes. Néanmoins, le Web des Données a des problèmes de hétérogénéité et qualité. Nous considérons le problème de hétérogèneité comme une médiation «Local-as-View» (LAV). Malheureusement, LAV peut avoir besoin d’exécuter un certain nombre de « reformulations » exponentiel dans le nombre de sous-objectifs d’une requête. Nous proposons l’algorithme «Graph-Union» (GUN) pour maximiser les résultats obtenus á partir d’un sous-ensemble de reformulations. GUN réduit le temps d’exécution et maximise les résultats en échange d’une utilisation de la mémoire plus élevée. Pour permettre aux participants d’améliorer la qualité des données, il est nécessaire de faire évoluer le Web des Données vers Lecture-Écriture, par contre, l’écriture mutuelle des données entre participants autonomes pose des problèmes de cohérence. Nous modélisons le Web des Données en Lecture -Écriture comme un réseau social où les acteurs copient les données que leur intéressent, les corrigent et publient les mises à jour pour les échanger. Nous proposons deux algorithmes pour supporter cet échange : SU-Set, qui garantit la Cohérence Inéluctable Forte (CIF), et Col-Graph, qui garantit la Cohérence des Fragments, plus forte que CIF. Nous étudions les complexités des deux algorithmes et nous estimons expérimentalement le cas moyen de Col-Graph, les résultats suggèrant qu'il est faisable pour des topologies sociales.