Karima Akli - La théorie des ensembles approximatifs dans le processus d'alignement des instances pour le Web des Données Ouvertes

14:00
Lundi
5
Sep
2016
Organisé par : 
Intervenant : 
Karima Akli
Équipes : 
Information détaillée : 

Amphithéatre F107, INRIA Grenoble Rhône-Alpes, Montbonnot. Entrée libre.

Bio

Je suis maître de conférences/Directrice de Recherche à l’Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene–USTHB- d'Alger où j’enseigne depuis 1987. J’ai soutenu ma thèse de doctorat d’état en Informatique, intitulée “systèmes coopératifs dans un contexte de multi-expertises” en 2012. J’ai collaboré en tant que membre dans plusieurs projets nationaux de recherche sur l’aspect principal de representation de connaissances avec un intérêt particulier pour les ontologies et l’imperfection des connaissances. Actuellement, je dirige un projet de recherche sur le thème “Données, Web et Sémantique”.

 

Résumé : 

Résoudre l'hétérogénéité sémantique entre différentes sources de données est un problème central dans l'intégration et le partage d'informations dans le web des données ouvertes. Une solution peut être trouvée dans les travaux en rapport avec le liage des données et l’alignement des ontologies qui expriment la sémantique de la terminologie utilisée dans les différents jeux de données.

Dans cet exposé, nous nous intéressons aux données décrites par des vocabulaires hétérogènes qui proviennent d’une conceptualisation différente des ontologies. Nous permettons, par l’approche d’alignement proposé pour lier des données du web, de prendre en compte l’aspect incomplet de l’information en se basant sur la théorie des ensembles approximatifs. La comparaison des données se fait à travers leurs attributs même si certaines propriétés ne sont pas renseignées. Ce travail vient renforcer les travaux qui considèrent que la primitive owl:sameAs, dont la sémantique permet d’indiquer que deux objets sont identiques et qu’en termes d’inférence leurs propriétés sont substituables, n’est pas utilisé à bon escient dans le web des données ouvertes.