Browsing by Author "Co-Encadreur: Mimoun MALKI"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Evolution des Données Liées: Maintenance des liens
    (2017-12-14) ARDJANI FATIMA; Encadreur: Djelloul BOUCHIHA; Co-Encadreur: Mimoun MALKI
    الملخص (بالعربية) : تهدف مبادرة البيانات المرتبطة إلى نشر بيانات منظمة ومترابطة على شبكة الإنترنت باستخدام تكنولوجيات الويب الدلالي. توفر هذه التقنيات لغات مختلفة للتعبير عن البيانات والرسوم البيانية ردف والاستعلام عنها مع سباركل. تسمح البيانات المرتبطة بتنفيذ التطبيقات التي تعيد استخدام البيانات الموزعة على الويب. ولتسهيل قابلية التشغيل البيني بين هذه التطبيقات، يجب أن تكون البيانات الصادرة عن مختلف مقدمي الخدمات مترابطة. وهذا يعني أنه يجب تحديد نفس الكيان في مجموعات بيانات مختلفة. أحد التحديات الرئيسية للبيانات المرتبطة هو التعامل مع هذا التجانس عن طريق الكشف عن الروابط عبر مجموعات البيانات. في مثل هذه البيئة الديناميكية، يتطور الويب للبيانات: يتم إضافة بيانات جديدة، تتم إزالة البيانات القديمة أو تغييرها. ثم، يجب أن تتطور الروابط بين البيانات أيضا. وبما أن الروابط لا ينبغي إعادة حسابها في كل مرة يحدث فيها تغيير، فإن الشبكة الدلالية تحتاج إلى أساليب تأخذ في الاعتبار التطور. على مر الزمن، يمكن أن تظهر الروابط الميتة. الروابط الميتة هي تلك التي تشير إلى عناوين التي لم تعد محفوظة، وتلك التي لا يتم تعيينها عند نشر بيانات جديدة. عدد كبير جدا من الروابط الميتة يؤدي إلى عدد كبير من طلبات غير الضرورية من قبل تطبيقات. أحد الموضوعات البحثية الحالية التي يتناولها مجتمع البيانات المرتبطة هو صيانة الارتباط. ونحن نقترح في هذه الأطروحة نهجا لاكتشاف (شبه) تلقائيا الروابط بين البيانات ردف على أساس نماذج الارتباط التي تظهر حول الموارد والمواءمة الانطولوجيا. يتضمن نهجنا أيضا (شبه) عملية تلقائية للحفاظ على الروابط عند حدوث تغيير البيانات. الهدف من نهجنا هو الكشف عن الروابط الصحيحة والروابط الخاطئة في نفس قاعدة البيانات (وصلات بين القاعدة) وفي مجموعة أساسية (وصلات داخل القاعدة). بعد عملية الكشف، نقترح طريقة وصلة الارتباط. لتقييم أداء نهجنا استخدمنا اختبار حملة التقييم 2012 أوي. قارنا نهجنا مع النظم الأخرى. النتائج التي تم الحصول عليها تظهر الأداء الجيد لنهجنا. Résumé (Français et/ou Anglais) : The Linked Data initiative aims at publishing structured and interlinked data on the Web by using Semantic Web technologies These technologies provide different languages for expressing data as RDF graphs and querying it with SPARQL. Linked data allow the implementation of applications that reuse data distributed on the Web. To facilitate interoperability between these applications, data issued from different providers has to be interlinked. It means that the same entity in different data sets must be identified. One of the key challenges of linked data is to deal with this heterogeneity by detecting links across datasets. In such a dynamic environment, the Web of data evolves: new data are added; outdated data are removed or changed. Then, links between data have to evolve too. Since links should not be recomputed each time a change occurs, the semantic Web needs methods that consider the evolution. Over the time, dead links can appear. Dead links are those pointing at URIs that are no longer maintained, and those that are not being set when new data is published. Too many dead links lead to a large number of unnecessary HTTP requests by applications consumers. A current research topic addressed by the Linked Data community is link maintenance. We propose in this thesis an approach to discover the links between the RDF data based on the link models that appear around the resources and ontology alignment. Our approach also includes a process to maintain links when a data change occurs. The goal of our approach is to detect correct links and erroneous links in the same database (intra-base links) and in a basic set (inter-base links). After the detection process, we propose a link maintenance method. To evaluate the performance of our approach we used the test of the 2012 OAEI evaluation campaign. We compared our approach with other systems. The obtained results show the good performance of our approach.