Construction d’Ontologies Modulaires : Approche Basée sur le Clustering
| dc.contributor.author | SETTI AHMED Soraya | |
| dc.contributor.author | Encadreur: MALKI Mimoun | |
| dc.date.accessioned | 2026-07-07T10:19:32Z | |
| dc.date.available | 2026-07-07T10:19:32Z | |
| dc.date.issued | 2016-01-14 | |
| dc.description | Doctorat en sciences | |
| dc.description.abstract | Résumé (Français et/ou Anglais) : Le web sémantique a pour but le partage et l’intégration des données issues de domaines et d’organisations différents. Les ontologies présentent un savoir préalable requis pour un traitement systématique de l’information à des fins de navigation, de rappel, de précision, En outre les ontologies sont considérées comme étant des structures efficaces pour la représentation des connaissances du domaine. Le champ d’application des ontologies ne cesse de s’élargir et couvre les systèmes conseillers (systèmes d’aide à la décision, systèmes d’enseignement assisté par ordinateur – e-Learning –, etc.), les systèmes de résolution de problèmes et les systèmes de gestion de connaissances (par exemple dans le domaine du biomédical). Un des plus grands projets basé sur l’utilisation des ontologies consiste à ajouter au Web une véritable couche de connaissances permettant, dans un premier temps, la recherche d’information aussi bien au niveau syntaxique qu’au niveau sémantique. Et comme l’usage du web sémantique est en pleine expansion le besoin des ontologies est devenu incontournable. Toutefois, les ontologies sont confrontées de façon continue à un problème d’évolution et de complexité. Donc plusieurs opérations du web sémantique comme la réponse aux requêtes, le partage, l’intégration des données l’alignement deviennent des tâches plus difficiles. Avec la complexité des ontologies et la taille plus grande. Partitionner l’ontologie en plusieurs modules est une solution à ces problèmes. Dans cette thèse nous proposons une approche de partitionnement de l'ontologie. C’est une amélioration et révision de l’approche de clustering K-means bâtie sur une nouvelle mesure de similarité pour partitionner une ontologie à plusieurs partitions. Les résultats obtenus montrent que notre approche génère les meilleurs résultats en comparant avec celle de K-means standard. Mots clés: Ontologie, algorithme de partitionnement, modularisation, ontologies OWL, approche K- Means, mesures de similarité. Abstract The semantic web goal is to share and integrate data across different domains and organizations. The knowledge representations of semantic data are made possible by ontology. The scope of ontologies is constantly expanding and covers advisors systems (support systems in making decision, computer-assisted learning systems - e-Learning -, etc.), problem-solving systems and knowledge management systems (eg in the field of biomedical). One of the biggest projects based on the use of ontologies is to add to the Web true layer of knowledge to, firstly, the search for information as well syntactically at the semantic level. As the usage of semantic web increases, construction of the semantic web ontologies is also increased. Moreover, due to the monolithic nature of the ontology various semantic web operations like query answering, data sharing, data matching, data reuse and data integration become more complicated as the size of ontology increases. Partitioning the ontology is the key solution to handle this scalability issue. In this work, we propose a revision and an enhancement of K-means clustering algorithm based on a new semantic similarity measure for partitioning given ontology into high quality partitions. The results show that our approach produces meaningful clusters than the traditional algorithm of K-means. Keywords— Ontology, Partition Algorithm, Modularization, Ontology Owl, K-Means Clustering Algorithm, Similarity Measure | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-sba.dz/handle/123456789/2614 | |
| dc.title | Construction d’Ontologies Modulaires : Approche Basée sur le Clustering | |
| dc.type | Thesis |
