Khadija Jradeh

Les graphes de connaissances (KG) sont sans cesse utilisés par différentes organisations pour représenter des entités du monde réel sous la forme d’un graphe. Ils peuvent utiliser une couche ontologique pour décrire les classes et les propriétés des entités représentées. Les graphes de connaissances RDF sont des graphes de connaissances qui transmettent au modèle RDF. L’interconnexion des graphes de connaissances RDF consiste à identifier différents IRIs appartenant à différents graphes de connaissances RDF et faisant référence à la même entité du monde réel. Cela facilite l’intégration et l’interopérabilité des données en combinant différentes descriptions d’entités présentes dans différents graphes de connaissances.

Il existe différentes méthodes pour aborder la tâche d’interconnexion des graphes de connaissances RDF. Les clés de liage font partie de ces méthodes. Elles sont utilisées pour interconnecter des graphes de connaissances RDF décrits à l’aide de différentes ontologies. Les clés de liage spécifient les propriétés à comparer pour décider si deux entités appartenant à des classes différentes et présentes dans des graphes de connaissances différents sont les mêmes.

Les clés de liage peuvent être exprimées sous forme d’axiomes logiques, et il est donc possible de les combiner avec des ontologies et des alignements d’ontologies pour effectuer un raisonnement logique. Dans cette thèse, nous avons pour objectif d’étudier le problème du raisonnement avec des clés de liages. Pour étudier formellement ce problème, nous modélisons les graphes de connaissances RDF, les ontologies et les alignements d’ontologies en utilisant la logique de description ALC. Nous choisissons la logique de description ALC comme langage de base pour le raisonnement. ALC couvre de nombreuses capacités de modélisation utilisées pour la représentation des connaissances et permet une extension plus facile à des logiques de description plus expressives. Nous étendons ALC avec des clés de liage et des égalités individuelles, la logique de description résultante est appelée ALC+LK. Nous montrons que l’implication des clés de liage peut être réduite à la vérification de la cohérence des clés de liage sans avoir besoin d’introduire la négation des clés de liage.

Ensuite, nous concevons un algorithme pour décider de la cohérence de l’ontologie ALC+LK. Nous avons prouvé que l’algorithme est correct, complet et qu’il se termine toujours. Cet algorithme s’exécute en 2EXPTIME. Cependant, il existe des algorithmes EXPTIME pour raisonner en ALC et les règles de complétion ajoutées pour traiter les clés de liage et les égalités ne nécessitent pas plus de puissance de calcul que celle de ALC.

À la lumière de ce qui précède, nous concevons un algorithme correct, complet et optimal dans le pire des cas pour le raisonnement en ALC+LK. Cet algorithme est inspiré de l’algorithme du tableau comprimé, qui permet d’obtenir le résultat de complexité optimale EXPTIME. Cependant, cet algorithme a un comportement non dirigé qui entrave son implémentation.

Enfin et surtout, nous proposons un algorithme de tableau correct, complet et optimal dans le pire des cas pour le raisonnement dans la logique de description ALC avec des individus et des clés de liaison. Cet algorithme, contrairement à celui non dirigé, est dirigé par l’application de règles de complétion. Cela évite la génération de structures inutiles et facilite son implémentation. Nous implémentons cet algorithme et fournissons un certain nombre d’expériences de preuve de concept qui démontrent l’importance du raisonnement avec des clés de liage pour la tâche d’interconnexion des données.