Exploration visuelle interactive de graphes de connaissance basée sur les chemins

Path-Based Interactive Visual Exploration of Knowledge Graphs

• Auteur / Autrice : Marie Destandau
• Direction : Emmanuel Pietriga
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/12/2020
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne ; 1998-2020)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Université Paris-Saclay. Faculté des sciences d’Orsay (Essonne ; 2020-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ILDA
• Jury : Président / Présidente : Michèle Sebag
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Pietriga, Roberto García González, Sihem Amer-Yahia, Nathalie Henry-Riche, Hala Skaf
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Roberto García González, Sihem Amer-Yahia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ressource Description Framework (informatique)

Web sémantique

Mots clés libres

Graphes de connaissance

RDF

Visualisation

Web sémantique

Exploration Interactive

Données liées

Knowledge Graphs

RDF

Visualisation

Semantic Web

Interactive Exploration

Linked Data

Résumé

Les Graphes de connaissances représentent, connectent, et rendent interprétables par des algorithmes des connaissances issues de différents domaines. Ils reposent sur des énoncés simples que l’on peut chaîner pour former des énoncés de plus haut niveau. Produire des interfaces visuelles interactives pour explorer des collections dans ces données est un problème complexe, en grande partie non résolu. Dans cette thèse, je propose le concept de profils de chemins pour décrire les énoncés de haut niveau. Je l’utilise pour développer 3 outils open source : S-Paths permet de naviguer dans des collections à travers des vues synthétiques ; Path Outlines permet aux producteurs de données de parcourir les énoncés qui peuvent produits par leurs graphes ; et The Missing Path leur permet d’analyser l’incomplétude de leurs données. Je montre que le concept, en plus de supporter des interfaces visuelles interactives pour les graphes de connaissances, aide aussi à en améliorer la qualité.

Knowledge Graphs facilitate the pooling and sharing of information from different domains. They rely on small units of information named triples that can be combined to form higher-level statements. Producing interactive visual interfaces to explore collections in Knowledge Graphs is a complex problem, mostly unresolved. In this thesis, I introduce the concept of path outlines to encode aggregate information relative to a chain of triples. I demonstrate 3 applications of the concept withthe design and implementation of 3 open source tools. S-Paths lets users browse meaningful overviews of collections; Path Outlines supports data producers in browsing the statements thatcan be produced from their data; and The Missing Path supports data producers in analysingincompleteness in their data. I show that the concept not only supports interactive visual interfaces for Knowledge Graphs but also helps better their quality.