Thèse soutenue

Raisonnement incrémental sur des flux de données
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Auteur / Autrice : Jules Chevalier
Direction : Frédérique Laforest
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 05/02/2016
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d''inscription : Université Jean Monnet (Saint-Étienne ; 1969-....)
Laboratoire : Laboratoire Hubert Curien (Saint-Etienne ; 1995-....)
Jury : Président / Présidente : Nathalie Aussenac-Gilles
Examinateurs / Examinatrices : Frédérique Laforest, Amel Bouzeghoub, Christophe Gravier, Julien Subercaze, Pierre-Antoine Champin, François Goasdoué
Rapporteurs / Rapporteuses : Nathalie Aussenac-Gilles, Amel Bouzeghoub

Mots clés

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Résumé

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Nous proposons dans cette thèse une architecture pour le raisonnement incrémental sur des flux de triples. Afin de passer à l’échelle, elle est conçue sous la forme de modules indépendants, permettant l’exécution parallèle du raisonnement. Plusieurs instances d’une même règle peuvent être exécutées simultanément afin d’améliorer les performances. Nous avons également concentré nos efforts pour limiter la dispersion des doublons dans le système, problème récurrent du raisonnement. Pour cela, un triplestore partagé permet à chaque module de filtrer au plus tôt les doublons. La structure de notre architecture, organisée en modules indépendants par lesquels transitent les triples, lui permet de recevoir en entrée des flux de triples. Enfin, notre architecture est indépendante du fragment utilisé. Nous présentons trois modes d’inférence pour notre architecture. Le premier consiste à inférer l’ensemble des connaissances implicites le plus rapidement possible. Le second priorise l'inférence de certaines connaissances prédéterminées. Le troisième vise à maximiser la quantité de triples inférés par seconde. Nous avons implémenté l’architecture présentée à travers Slider, un raisonneur incrémental prenant nativement en charge les fragments ρdf et RDFS. Il peut être facilement étendu à des fragments plus complexes. Nos expérimentations ont montré une amélioration des performances de plus de 65% par rapport au raisonneur OWLIM-SE. Nous avons également mené des tests montrant que l’utilisation du raisonnement incrémental avec Slider apporte un avantage systématique aux performances par rapport au raisonnement par lots, quels que soient l’ontologie utilisée et le fragment appliqué