Mining differential causal rules in knowledge graphs

Détection de règles différentielles causales dans les graphes de connaissances

• Auteur / Autrice : Lucas Simonne
• Direction : Nathalie Pernelle, Fatiha Saïs
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 02/02/2023
• 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 interdisciplinaire des sciences du numérique (Orsay, Essonne ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Mustapha Lebbah
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Ferré, Bruno Crémilleux, Zied Bouraoui
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sébastien Ferré, Bruno Crémilleux

Mots clés

Mots clés contrôlés

Exploration de données

Mots clés libres

Graphes de connaissances

Causalité

Découverte de connaissances

Découverte de règles

Fouille de règle

Knowledge Graphs

Causality

Knowledge discovery

Rule mining

Résumé

La fouille de règles d'association au sein de graphes de connaissances est un domaine de recherche important.En effet, ce type de règle permet de représenter des connaissances, et leur application permet de compléter un graphe en ajoutant des données manquantes ou de supprimer des données erronées.Cependant, ces règles ne permettent pas d'exprimer des relations causales, dont la sémantique diffère d'une simple association ou corrélation. Dans un système, un lien de causalité entre une variable A et une variable B est une relation orientée de A vers B et indique qu'un changement dans A cause un changement dans B, les autres variables du système conservant les mêmes valeurs.Plusieurs cadres d'étude existent pour déterminer des relations causales, dont le modèle d'étude des résultats potentiels, qui consiste à apparier des instances similaires ayant des valeurs différentes sur une variable nommée traitement pour étudier l'effet de ce traitement sur une autre variable nommée résultat.Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches permettant de définir des règles représentant l'effet causal d'un traitement sur un résultat.Cet effet peut être local, i.e., valide pour un sous-ensemble d'instances d'un graphe de connaissances défini par un motif de graphe, ou bien moyen, i.e., valide en moyenne pour l'ensemble d'instances de la classe considérée. La découverte de ces règles se base sur le cadre d'étude des résultats potentiels en appariant des instances similaires, en comparant leurs descriptions RDF au sein du graphe ou bien leurs représentations vectorielles apprises à travers des modèles de plongements de graphes.

The mining of association rules within knowledge graphs is an important area of research.Indeed, this type of rule makes it possible to represent knowledge, and their application makes it possible to complete a knowledge graph by adding missing triples or to remove erroneous triples.However, these rules express associations and do not allow the expression of causal relations, whose semantics differ from an association or a correlation.In a system, a causal link between variable A and variable B is a relationship oriented from A to B. It indicates that a change in A causes a change in B, with the other variables in the system maintaining the same values.Several frameworks exist for determining causal relationships, including the potential outcome framework, which involves matching similar instances with different values on a variable named treatment to study the effect of that treatment on another variable named the outcome.In this thesis, we propose several approaches to define rules representing a causal effect of a treatment on an outcome.This effect can be local, i.e., valid for a subset of instances of a knowledge graph defined by a graph pattern, or average, i.e., valid on average for the whole set of graph instances.The discovery of these rules is based on the framework of studying potential outcomes by matching similar instances and comparing their RDF descriptions or their learned vectorial representations through graph embedding models.