Literatura científica selecionada sobre o tema "Saturation des données RDF"

Le Web sémantique, et plus particulièrement le réseau Linked Open Data, est appelé à transformer radicalement la manière dont les bibliothèques numériques rendent accessibles leurs documents et les métadonnées sur ceux-ci. Dans cet article, après une brève présentation des principales technologies du Web sémantique, et plus particulièrement du modèle de données RDF sur lequel il repose, nous montrons comment les bibliothèques numériques peuvent s’intégrer au réseau Linked Open Data. Puis nous abordons le problème crucial de l’extraction, à partir de contenus textuels, des métadonnées nécessaires à cette intégration.

Le modèle conceptuel développé par l’IFLA (Fédération internationale des associations de bibliothécaires et de bibliothèques) pour l’information bibliographique, FRBR, fait désormais partie de l’outillage intellectuel des bibliothécaires. La communauté muséologique a également développé un modèle conceptuel pour l’information quelle produit, le CIDOC CRM. L’article expose le travail accompli pour aboutir à un modèle conceptuel commun, de formalisme orienté objet compatible avec le langage RDF, dans la perspective du développement du Web sémantique, dans le cadre duquel une ontologie commune permettra d’exploiter simultanément l’information contenue dans les bases de données bibliographiques et muséographiques.

Municipal waste combustor (MWC) bottom ash from mass-burn (MB) and refuse-derived-fuel (RDF) facilities was evaluated for potential use as highway fill material. MWC bottom ash exhibits acceptable shear and deformation characteristics for many highway applications. RDF ash contains a lower metals percentage than MB ash. The specific gravity of both ashes was found to be a function of metals content. Moisturedensity relationships and unconfined compressive strengths were found to be a function of compaction energy and moisture content. Allowing compacted ash to age increased its unconfined compressive strength. Stress-strain characteristics of both ashes are similar to those of sands. Cohesion exists possibly because of pozzolonic reactions in the bottom ash. The angle of internal friction increased with compacted density. Elastic moduli are a function of density and confining pressure. RDF ash was found to be twice as stiff as MB ash. California bearing ratio results greater than 100 indicated that MB ash could be utilized as road base, and values between 25 and 95 indicated that RDF would be acceptable for use in subgrade and subbase. Bearing ratio results were highly dependent on moisture conditions. Both ashes exhibit little to no swell and should not cause field problems during saturation.

In this work, we report a systematic study on the microstructure evolution of rapid solidified Fe91−xZr5Nb4Bx alloys (x = 10, 15, 20, 25, 30 at%) under melt-spinning conditions. Mechanical and magnetic properties are also evaluated. X-ray diffraction patterns indicate that the microstructure across the compositional series consists of an amorphous matrix with partial crystallization when boron concentration is increased. These features were identified by transmission electron microscopy (TEM). The radial distribution function (RDF) affords to resolve the nearest-neighbor configuration. The tensile and microhardness properties were measured to correlate the microstructural evolution with boron content. On the other hand, the magnetic properties of these alloy series were determined by vibrating sample magnetometry (VSM); the saturation magnetization and Curie temperature showed an increasing tendency when increasing the boron content, reaching values up to 110 Am2kg−1 and 465 K, respectively. In addition to the aforementioned, the coercive field remained constant. All these magnetic properties were correlated with the microstructure features observed by XRD, RDF and TEM.

Pour lutter contre la pollution des masses d’eaux, la réglementation française impose la mesure et la régulation des rejets d’eaux usées dans l’environnement. Cependant, malgré les progrès dans le domaine des systèmes d’acquisition de données, les capteurs, tout particulièrement les sondes de turbidité, installés dans des milieux agressifs tels que les réseaux d’assainissement sont sujets à des dysfonctionnements fréquents (dérive, saturation, données manquantes…), qui peuvent fausser l’évaluation du flux de pollution. Il est donc essentiel d’identifier les potentielles anomalies avant toute utilisation des données. Aujourd’hui, cette validation se fait au niveau de la supervision et/ou via des opérateurs. L’objectif de ce travail est d’évaluer le potentiel des outils d’intelligence artificielle à automatiser la validation et d’estimer la plus-value de cette approche par rapport à une validation « métier » effectuée par un expert. Pour cela, quatre algorithmes de détection d’anomalies de l’état de l’art sont comparés en utilisant des données de turbidité issues du réseau de collecte de Saint-Malo Agglomération. La plupart de ces algorithmes ne sont pas adaptés à la nature des données étudiées qui sont hétérogènes et bruitées. Seul l’algorithme Matrix Profile permet d’obtenir des résultats prometteurs avec une majorité d’anomalies détectées et un nombre de faux positifs relativement limités.

Les difficultés analytiques de la méthodologie de la théorisation enracinée (MTE) sont rarement abordées dans les écrits scientifiques. Comment mettre en oeuvre la MTE? Quelles sont les difficultés analytiques de la MTE rencontrées par les chercheurs novices? Cet article aborde des moments critiques vécus par les deux auteures au cours de l’analyse de leurs données de recherche doctorale suivant les principes de la MTE. L’objectif est de mettre en lumière des difficultés qui surviennent pour une majorité de chercheurs novices dans la réalisation d’une recherche qualitative employant un devis MTE ainsi que d’offrir des conseils notamment en lien avec la gestion de la panoplie de données, la saturation des données et la démarche itérative. Des exemples précis tirés du projet de doctorat des deux auteures sont partagés. Il en ressort que l’encadrement du directeur de thèse est primordial dans le cheminement analytique. Ceci rappelle que le mentorat est un élément important dans l’apprentissage de la MTE.

Abstract For 12 points along the tangent to the saturation curve at the critical point the temperature dependen­cies of the heights of the first maximum in the 0 -0 RDF, the average number of hydrogen bonds, and the self-diffusion coefficients have been calculated from MD simulations. The curves of these three properties show an inflection near the critical point. To improve the understanding of these changes in going from subcritical to supercritical water the librational spectra and the change in the fractions of wa­ter molecules with a given number of hydrogen bonds as a function of temperature have been derived from the simulations, additionally.

Contexte. Le principe d’autonomie permet au patient d’exprimer son opinion sur toute décision le concernant. Objectif. Explorer l’expression du désaccord par le patient en consultation de médecine générale. M éthode. Étude qualitative par entretiens semi-dirigés en Pays de la Loire, de décembre 2017 à septembre 2018, avec un échantillonnage à variation maximale, jusqu’à saturation des données. L’analyse des données s’est faite par théorisation ancrée avec une triangulation des données. Résultats. Treize patients ont été interrogés. L’expression du désaccord dépendait du patient, du médecin, du système de santé et de l’objet du désaccord. Les patients exprimaient leur désaccord en argumentant, en négociant, avec agressivité ou implicitement. Des patients n’exprimaient pas leur désaccord en consultation. En cas de persistance du désaccord, ils l’exprimaient hors de la consultation par des comportements, un vécu négatif, une altération de la relation et une transformation des représentations du patient. Conclusion. La décision partagée et les compétences communicationnelles du médecin favorisent l’expression du désaccord. Prêter attention au langage non verbal du patient et interroger son observance permettait d’identifier les désaccords inexprimés. Développer une réflexivité sur son ressenti et ses propres mécanismes de défense semblait utile pour résoudre un désaccord responsable de conflit.

Le web des données est un espace dans lequel de nombreuses sources sont publiées et interconnectées, et qui repose sur les technologies du web sémantique. Cet espace offre des possibilités d'utilisation sans précédent, cependant, l'exploitation pertinente des sources qu'il contient est rendue difficile par l'absence de schéma décrivant leur contenu. Des approches de découverte automatique de schéma ont été proposées, mais si elles produisent des schémas de bonne qualité, leur complexité limite leur utilisation pour des sources de données massives. Dans notre travail, nous nous intéressons au problème du passage à l'échelle de la découverte de schéma à partir de sources de données RDF massives dont le schéma est incomplet ou absent. Nous nous intéressons également à l'incrémentalité de ces approches et à la prise en compte de connaissances implicites fournies par une source de données.Notre première contribution consiste en une approche scalable de découverte de schéma qui permet l'extraction des classes décrivant le contenu d'une source de données RDF massive. Pour cela, nous avons d'abord proposé d'extraire une représentation condensée d'une source de données RDF qui servira en entrée du processus de découverte de schéma afin d'en améliorer les performances.Cette représentation est un ensemble de patterns qui correspondent à des combinaisons de propriétés décrivant les entités du jeu de données.Nous avons ensuite proposé une approche scalable de découverte de schéma fondée sur un algorithme de clustering distribué qui forme des groupes d'entités structurellement similaires représentant les classes du schéma.Notre deuxième contribution a pour but de maintenir le schéma extrait cohérent avec les changements survenant au niveau des sources RDF, ces dernières étant en constante évolution. Nous proposons pour cela une approche incrémentale de découverte de schéma qui modifie l'ensemble des classes extraites en propageant dans ces dernières les changements survenus dans les sources.Enfin, dans la troisième contribution de notre travail, nous adaptons notre approche de découverte de schéma afin qu'elle prenne en compte toute la sémantique portée par la source de données, qui est représentée par les triplets explicitement déclarés, mais également tous ceux qui peuvent en être déduits par inférence. Nous proposons une extension permettant de prendre en compte toutes les propriétés d'une entité lors de la découverte de schéma, qu'elles correspondent à des triplets explicites ou implicites, ce qui améliorera la qualité du schéma produit
The web of data is a huge global data space, relying on semantic web technologies, where a high number of sources are published and interlinked. This data space provides an unprecedented amount of knowledge available for novel applications, but the meaningful usage of its sources is often difficult due to the lack of schema describing the content of these data sources. Several automatic schema discovery approaches have been proposed, but while they provide good quality schemas, their use for massive data sources is a challenge as they rely on costly algorithms. In our work, we are interested in both the scalability and the incrementality of schema discovery approaches for RDF data sources where the schema is incomplete or missing.Furthermore, we extend schema discovery to take into account not only the explicit information provided by a data source, but also the implicit information which can be inferred.Our first contribution consists of a scalable schema discovery approach which extracts the classes describing the content of a massive RDF data source.We have proposed to extract a condensed representation of the source, which will be used as an input to the schema discovery process in order to improve its performances.This representation is a set of patterns, each one representing a combination of properties describing some entities in the dataset. We have also proposed a scalable schema discovery approach relying on a distributed clustering algorithm that forms groups of structurally similar entities representing the classes of the schema.Our second contribution aims at maintaining the generated schema consistent with the data source it describes, as this latter may evolve over time. We propose an incremental schema discovery approach that modifies the set of extracted classes by propagating the changes occurring at the source, in order to keep the schema consistent with its evolutions.Finally, the goal of our third contribution is to extend schema discovery to consider the whole semantics expressed by a data source, which is represented not only by the explicitly declared triples, but also by the ones which can be inferred through reasoning. We propose an extension allowing to take into account all the properties of an entity during schema discovery, represented either by explicit or by implicit triples, which will improve the quality of the generated schema

Le Web des données étend le Web en publiant des données structurées et liées en RDF. Un jeu de données RDF est un graphe orienté où les ressources peuvent être des sommets étiquetées dans des langues naturelles. Un des principaux défis est de découvrir les liens entre jeux de données RDF. Étant donnés deux jeux de données, cela consiste à trouver les ressources équivalentes et les lier avec des liens owl:sameAs. Ce problème est particulièrement difficile lorsque les ressources sont décrites dans différentes langues naturelles.Cette thèse étudie l'efficacité des ressources linguistiques pour le liage des données exprimées dans différentes langues. Chaque ressource RDF est représentée comme un document virtuel contenant les informations textuelles des sommets voisins. Les étiquettes des sommets voisins constituent le contexte d'une ressource. Une fois que les documents sont créés, ils sont projetés dans un même espace afin d'être comparés. Ceci peut être réalisé à l'aide de la traduction automatique ou de ressources lexicales multilingues. Une fois que les documents sont dans le même espace, des mesures de similarité sont appliquées afin de trouver les ressources identiques. La similarité entre les documents est prise pour la similarité entre les ressources RDF.Nous évaluons expérimentalement différentes méthodes pour lier les données RDF. En particulier, deux stratégies sont explorées: l'application de la traduction automatique et l'usage des banques de données terminologiques et lexicales multilingues. Dans l'ensemble, l'évaluation montre l'efficacité de ce type d'approches. Les méthodes ont été évaluées sur les ressources en anglais, chinois, français, et allemand. Les meilleurs résultats (F-mesure > 0.90) ont été obtenus par la traduction automatique. L'évaluation montre que la méthode basée sur la similarité peut être appliquée avec succès sur les ressources RDF indépendamment de leur type (entités nommées ou concepts de dictionnaires)
The Semantic Web extends the Web by publishing structured and interlinked data using RDF.An RDF data set is a graph where resources are nodes labelled in natural languages. One of the key challenges of linked data is to be able to discover links across RDF data sets. Given two data sets, equivalent resources should be identified and linked by owl:sameAs links. This problem is particularly difficult when resources are described in different natural languages.This thesis investigates the effectiveness of linguistic resources for interlinking RDF data sets. For this purpose, we introduce a general framework in which each RDF resource is represented as a virtual document containing text information of neighboring nodes. The context of a resource are the labels of the neighboring nodes. Once virtual documents are created, they are projected in the same space in order to be compared. This can be achieved by using machine translation or multilingual lexical resources. Once documents are in the same space, similarity measures to find identical resources are applied. Similarity between elements of this space is taken for similarity between RDF resources.We performed evaluation of cross-lingual techniques within the proposed framework. We experimentally evaluate different methods for linking RDF data. In particular, two strategies are explored: applying machine translation or using references to multilingual resources. Overall, evaluation shows the effectiveness of cross-lingual string-based approaches for linking RDF resources expressed in different languages. The methods have been evaluated on resources in English, Chinese, French and German. The best performance (over 0.90 F-measure) was obtained by the machine translation approach. This shows that the similarity-based method can be successfully applied on RDF resources independently of their type (named entities or thesauri concepts). The best experimental results involving just a pair of languages demonstrated the usefulness of such techniques for interlinking RDF resources cross-lingually

Nous nous intéressons à la recherche dans les documents RDF et nous proposons de mettre les bases d'une approche permettant de fournir, pour une requête de l'utilisateur, des réponses plus complètes et en même temps cohérentes. Cette approche consiste essentiellement en une combinaison sémantique des informations en provenance de plusieurs graphes RDF. L'approche proposée adresse principalement les points suivants : (1) déterminer si les graphes RDF sont en contradiction, tout en utilisant les connaissances ontologiques associées, et (2) construire des réponses cohérentes et plus complètes par la combinaisons de graphes RDF qui ne décrivent pas des assertions contradictoires. Nous présentons aussi une plateforme de stockage et interrogation de documents RDF, nommée SyRQuS, dont le moteur de recherche est intégralement construit sur la base d'une approche. La plateforme, basée sur le Web, permet l'interrogation d'une base de données à l'aide du langage de requête SPARQL
The thesis mainly focuses on information retrival through RDF documents querying. Therefore, we propose an approach able to provide complete and pertinent answers to a user formulated SPARQL query. The approach mainly consists of (1) determining, through a similarity measure, whether two RDF graphs are contradictory, by using the associated ontological knowledge, and (2) building pertinent answers through the combination of statements belonging to non contradicting RDF graphs that partially answer a given query. We also present an RDF storage and querying platform, named SyRQuS, whose query answering plan is entirely based on the former proposed querying approach. SyRQuS is a Web based plateform that mainly provides users with a querying interface where queries can be formulated using SPARQL

Avec l’émergence du Web de données, notamment les données ouvertes liées, une abondance de données est devenue disponible sur le web. Cependant, les ensembles de données LOD et leurs sous-graphes inhérents varient fortement par rapport a leur taille, le thème et le domaine, les schémas et leur dynamicité dans le temps au niveau des données. Dans ce contexte, l'identification des jeux de données appropriés, qui répondent a des critères spécifiques, est devenue une tâche majeure, mais difficile a soutenir, surtout pour répondre a des besoins spécifiques tels que la recherche d'entités centriques et la recherche des liens sémantique des données liées. Notamment, en ce qui concerne le problème de liage des données, le besoin d'une méthode efficace pour la recommandation des jeux de données est devenu un défi majeur, surtout avec l'état actuel de la topologie du LOD, dont la concentration des liens est très forte au niveau des graphes populaires multi-domaines tels que DBpedia et YAGO, alors qu'une grande liste d'autre jeux de données considérés comme candidats potentiels pour le liage est encore ignorée. Ce problème est dû a la tradition du web sémantique dans le traitement du problème de "identification des jeux de données candidats pour le liage". Bien que la compréhension de la nature du contenu d'un jeu de données spécifique est une condition cruciale pour les cas d'usage mentionnées, nous adoptons dans cette thèse la notion de "profil de jeu de données"- un ensemble de caractéristiques représentatives pour un jeu de données spécifique, notamment dans le cadre de la comparaison avec d'autres jeux de données. Notre première direction de recherche était de mettre en œuvre une approche de recommandation basée sur le filtrage collaboratif, qui exploite à la fois les prols thématiques des jeux de données, ainsi que les mesures de connectivité traditionnelles, afin d'obtenir un graphe englobant les jeux de données du LOD et leurs thèmes. Cette approche a besoin d'apprendre le comportement de la connectivité des jeux de données dans le LOD graphe. Cependant, les expérimentations ont montré que la topologie actuelle de ce nuage LOD est loin d'être complète pour être considéré comme des données d'apprentissage.Face aux limites de la topologie actuelle du graphe LOD, notre recherche a conduit a rompre avec cette représentation de profil thématique et notamment du concept "apprendre pour classer" pour adopter une nouvelle approche pour l'identification des jeux de données candidats basée sur le chevauchement des profils intensionnels entre les différents jeux de données. Par profil intensionnel, nous entendons la représentation formelle d'un ensemble d'étiquettes extraites du schéma du jeu de données, et qui peut être potentiellement enrichi par les descriptions textuelles correspondantes. Cette représentation fournit l'information contextuelle qui permet de calculer la similarité entre les différents profils d'une manière efficace. Nous identifions le chevauchement de différentes profils à l'aide d'une mesure de similarité semantico-fréquentielle qui se base sur un classement calcule par le tf*idf et la mesure cosinus. Les expériences, menées sur tous les jeux de données lies disponibles sur le LOD, montrent que notre méthode permet d'obtenir une précision moyenne de 53% pour un rappel de 100%.Afin d'assurer des profils intensionnels de haute qualité, nous introduisons Datavore- un outil oriente vers les concepteurs de métadonnées qui recommande des termes de vocabulaire a réutiliser dans le processus de modélisation des données. Datavore fournit également les métadonnées correspondant aux termes recommandés ainsi que des propositions des triples utilisant ces termes. L'outil repose sur l’écosystème des Vocabulaires Ouverts Lies (LOV) pour l'acquisition des vocabulaires existants et leurs métadonnées
With the emergence of the Web of Data, most notably Linked Open Data (LOD), an abundance of data has become available on the web. However, LOD datasets and their inherent subgraphs vary heavily with respect to their size, topic and domain coverage, the schemas and their data dynamicity (respectively schemas and metadata) over the time. To this extent, identifying suitable datasets, which meet specific criteria, has become an increasingly important, yet challenging task to supportissues such as entity retrieval or semantic search and data linking. Particularlywith respect to the interlinking issue, the current topology of the LOD cloud underlines the need for practical and efficient means to recommend suitable datasets: currently, only well-known reference graphs such as DBpedia (the most obvious target), YAGO or Freebase show a high amount of in-links, while there exists a long tail of potentially suitable yet under-recognized datasets. This problem is due to the semantic web tradition in dealing with "finding candidate datasets to link to", where data publishers are used to identify target datasets for interlinking.While an understanding of the nature of the content of specific datasets is a crucial prerequisite for the mentioned issues, we adopt in this dissertation the notion of "dataset profile" - a set of features that describe a dataset and allow the comparison of different datasets with regard to their represented characteristics. Our first research direction was to implement a collaborative filtering-like dataset recommendation approach, which exploits both existing dataset topic proles, as well as traditional dataset connectivity measures, in order to link LOD datasets into a global dataset-topic-graph. This approach relies on the LOD graph in order to learn the connectivity behaviour between LOD datasets. However, experiments have shown that the current topology of the LOD cloud group is far from being complete to be considered as a ground truth and consequently as learning data.Facing the limits the current topology of LOD (as learning data), our research has led to break away from the topic proles representation of "learn to rank" approach and to adopt a new approach for candidate datasets identication where the recommendation is based on the intensional profiles overlap between differentdatasets. By intensional profile, we understand the formal representation of a set of schema concept labels that best describe a dataset and can be potentially enriched by retrieving the corresponding textual descriptions. This representation provides richer contextual and semantic information and allows to compute efficiently and inexpensively similarities between proles. We identify schema overlap by the help of a semantico-frequential concept similarity measure and a ranking criterion based on the tf*idf cosine similarity. The experiments, conducted over all available linked datasets on the LOD cloud, show that our method achieves an average precision of up to 53% for a recall of 100%. Furthermore, our method returns the mappings between the schema concepts across datasets, a particularly useful input for the data linking step.In order to ensure a high quality representative datasets schema profiles, we introduce Datavore| a tool oriented towards metadata designers that provides rankedlists of vocabulary terms to reuse in data modeling process, together with additional metadata and cross-terms relations. The tool relies on the Linked Open Vocabulary (LOV) ecosystem for acquiring vocabularies and metadata and is made available for the community

Un nombre croissant de sources de données est publié sur le Web, décrites dans les langages proposés par le W3C tels que RDF, RDF(S) et OWL. Une quantité de données sans précédent est ainsi disponible pour les utilisateurs et les applications, mais l'exploitation pertinente de ces sources constitue encore un défi : l'interrogation des sources est en effet limitée d'abord car elle suppose la maîtrise d'un langage de requêtes tel que SPARQL, mais surtout car elle suppose une certaine connaissance de la source de données qui permet de cibler les ressources et les propriétés pertinentes pour les besoins spécifiques des applications. Le travail présenté ici s'intéresse à l'exploration de sources de données RDF, et ce selon deux axes complémentaires : découvrir d'une part les thèmes sur lesquels porte la source de données, fournir d'autre part un support pour l'interrogation d'une source sans l'utilisation de langage de requêtes, mais au moyen de mots clés. L'approche d'exploration proposée se compose ainsi de deux stratégies complémentaires : l'exploration thématique et la recherche par mots clés. La découverte de thèmes dans une source de données RDF consiste à identifier un ensemble de sous-graphes, non nécessairement disjoints, chacun représentant un ensemble cohérent de ressources sémantiquement liées et définissant un thème selon le point de vue de l'utilisateur. Ces thèmes peuvent être utilisés pour permettre une exploration thématique de la source, où les utilisateurs pourront cibler les thèmes pertinents pour leurs besoins et limiter l'exploration aux seules ressources composant les thèmes sélectionnés. La recherche par mots clés est une façon simple et intuitive d'interroger les sources de données. Dans le cas des sources de données RDF, cette recherche pose un certain nombre de problèmes, comme l'indexation des éléments du graphe, l'identification des fragments du graphe pertinents pour une requête spécifique, l'agrégation de ces fragments pour former un résultat, et le classement des résultats obtenus. Nous abordons dans cette thèse ces différents problèmes, et nous proposons une approche qui permet, en réponse à une requête mots clés, de construire une liste de sous-graphes et de les classer, chaque sous-graphe correspondant à un résultat pertinent pour la requête. Pour chacune des deux stratégies d'exploration d'une source RDF, nous nous sommes intéressés à prendre en compte de la connaissance externe, permettant de mieux répondre aux besoins des utilisateurs. Cette connaissance externe peut représenter des connaissances du domaine, qui permettent de préciser le besoin exprimé dans le cas d'une requête, ou de prendre en compte des connaissances permettant d'affiner la définition des thèmes. Dans notre travail, nous nous sommes intéressés à formaliser cette connaissance externe et nous avons pour cela introduit la notion de pattern. Ces patterns représentent des équivalences de propriétés et de chemins dans le graphe représentant la source. Ils sont évalués et intégrés dans le processus d'exploration pour améliorer la qualité des résultats
An increasing number of datasets is published on the Web, expressed in languages proposed by the W3C to describe Web data such as RDF, RDF(S) and OWL. The Web has become a unprecedented source of information available for users and applications, but the meaningful usage of this information source is still a challenge. Querying these data sources requires the knowledge of a formal query language such as SPARQL, but it mainly suffers from the lack of knowledge about the source itself, which is required in order to target the resources and properties relevant for the specific needs of the application. The work described in this thesis addresses the exploration of RDF data sources. This exploration is done according to two complementary ways: discovering the themes or topics representing the content of the data source, and providing a support for an alternative way of querying the data sources by using keywords instead of a query formulated in SPARQL. The proposed exploration approach combines two complementary strategies: thematic-based exploration and keyword search. Theme discovery from an RDF dataset consists in identifying a set of sub-graphs which are not necessarily disjoints, and such that each one represents a set of semantically related resources representing a theme according to the point of view of the user. These themes can be used to enable a thematic exploration of the data source where users can target the relevant theme and limit their exploration to the resources composing this theme. Keyword search is a simple and intuitive way of querying data sources. In the case of RDF datasets, this search raises several problems, such as indexing graph elements, identifying the relevant graph fragments for a specific query, aggregating these relevant fragments to build the query results, and the ranking of these results. In our work, we address these different problems and we propose an approach which takes as input a keyword query and provides a list of sub-graphs, each one representing a candidate result for the query. These sub-graphs are ordered according to their relevance to the query. For both keyword search and theme identification in RDF data sources, we have taken into account some external knowledge in order to capture the users needs, or to bridge the gap between the concepts invoked in a query and the ones of the data source. This external knowledge could be domain knowledge allowing to refine the user's need expressed by a query, or to refine the definition of themes. In our work, we have proposed a formalization to this external knowledge and we have introduced the notion of pattern to this end. These patterns represent equivalences between properties and paths in the dataset. They are evaluated and integrated in the exploration process to improve the quality of the result

Le succès du Web de Données repose largement sur notre capacité à atteindre les données stockées dans des silos invisibles du web. Dans les 15 dernières années, des travaux ont entrepris d’exposer divers types de données structurées au format RDF. Dans le même temps, le marché des bases de données (BdD) est devenu très hétérogène avec le succès massif des BdD NoSQL. Celles-ci sont potentiellement d’importants fournisseurs de données liées. Aussi, l’objectif de cette thèse est de permettre l’intégration en RDF de sources de données hétérogènes, et notamment d'alimenter le Web de Données avec les données issues des BdD NoSQL. Nous proposons un langage générique, xR2RML, pour décrire le mapping de sources hétérogènes vers une représentation RDF arbitraire. Ce langage étend des travaux précédents sur la traduction de sources relationnelles, CSV/TSV et XML en RDF. Sur cette base, nous proposons soit de matérialiser les données RDF, soit d'évaluer dynamiquement des requêtes SPARQL sur la base native. Dans ce dernier cas, nous proposons une approche en deux étapes : (i) traduction d’une requête SPARQL en une requête pivot, abstraite, en se basant sur le mapping xR2RML ; (ii) traduction de la requête abstraite en une requête concrète, prenant en compte les spécificités du langage de requête de la BdD cible. Un souci particulier est apporté à l'optimisation des requêtes, aux niveaux abstrait et concret. Nous démontrons l’applicabilité de notre approche via un prototype pour la populaire base MongoDB. Nous avons validé la méthode dans un cas d’utilisation réel issu du domaine des humanités numériques
To a great extent, the success of the Web of Data depends on the ability to reach out legacy data locked in silos inaccessible from the web. In the last 15 years, various works have tackled the problem of exposing various structured data in the Resource Description Format (RDF). Meanwhile, the overwhelming success of NoSQL databases has made the database landscape more diverse than ever. NoSQL databases are strong potential contributors of valuable linked open data. Hence, the object of this thesis is to enable RDF-based data integration over heterogeneous data sources and, in particular, to harness NoSQL databases to populate the Web of Data. We propose a generic mapping language, xR2RML, to describe the mapping of heterogeneous data sources into an arbitrary RDF representation. xR2RML relies on and extends previous works on the translation of RDBs, CSV/TSV and XML into RDF. With such an xR2RML mapping, we propose either to materialize RDF data or to dynamically evaluate SPARQL queries on the native database. In the latter, we follow a two-step approach. The first step performs the translation of a SPARQL query into a pivot abstract query based on the xR2RML mapping of the target database to RDF. In the second step, the abstract query is translated into a concrete query, taking into account the specificities of the database query language. Great care is taken of the query optimization opportunities, both at the abstract and the concrete levels. To demonstrate the effectiveness of our approach, we have developed a prototype implementation for MongoDB, the popular NoSQL document store. We have validated the method using a real-life use case in Digital Humanities

Un nombre croissant de sources de données sont publiées sur le web, exprimées dans les langages proposés par le W3C comme RDF, RDF (S) et OWL. Ces sources représentent un volume de données sans précédent disponible pour les utilisateurs et les applications. Afin d’identifier les sources les plus pertinentes et de les utiliser, il est nécessaire d’en connaître le contenu, par exemple au moyen de requêtes écrites en Sparql, le langage d’interrogation proposé par le W3C pour les sources de données RDF. Mais cela nécessite, en plus de la maîtrise du langage Sparql, de disposer de connaissances sur le contenu de la source en termes de ressources, classes ou propriétés qu’elle contient. L’objectif de ma thèse est d’étudier des approches permettant de fournir un support à l’exploration d’une source de données RDF. Nous avons proposé deux approches complémentaires, la recherche mots-clés et le résumé d’un graphe RDF.La recherche mots-clés dans un graphe RDF renvoie un ou plusieurs sous-graphes en réponse à une requête exprimée comme un ensemble de termes à rechercher. Chaque sous-graphe est l’agrégation d’éléments extraits du graphe initial, et représente une réponse possible à la requête constituée par un ensemble de mots-clés. Les sous-graphes retournés peuvent être classés en fonction de leur pertinence. La recherche par mot-clé dans des sources de données RDF soulève les problèmes suivants : (i) l’identification pour chaque mot-clé de la requête des éléments correspondants dans le graphe considéré, en prenant en compte les différences de terminologies existant entre les mots-clés et les termes utilisés dans le graphe RDF, (ii) la combinaison des éléments de graphes retournés pour construire un sous-graphe résultat en utilisant des algorithmes d’agrégation capable de déterminer la meilleure façon de relier les éléments du graphe correspondant à des mots-clés, et enfin (iii), comme il peut exister plusieurs éléments du graphe qui correspondent à un même mot-clé, et par conséquent plusieurs sous-graphes résultat, il s’agit d’évaluer la pertinence de ces sous-graphes par l’utilisation de métriques appropriées. Dans notre travail, nous avons proposé une approche de recherche par mot-clé qui apporte des solutions aux problèmes ci-dessus.Fournir une vue résumée d’un graphe RDF peut être utile afin de déterminer si ce graphe correspond aux besoins d’un utilisateur particulier en mettant en évidence ses éléments les plus importants ; une telle vue résumée peut faciliter l’exploration du graphe. Dans notre travail, nous avons proposé une approche de résumé originale fondée sur l’identification des thèmes sous-jacents dans un graphe RDF. Notre approche de résumé consiste à extraire ces thèmes, puis à construire le résumé en garantissant que tous les thèmes sont représentés dans le résultat. Cela pose les questions suivantes : (i) comment identifier les thèmes dans un graphe RDF ? (ii) quels sont les critères adaptés pour identifier les éléments les plus pertinents dans les sous-graphes correspondants à un thème ? (iii) comment connecter les éléments les plus pertinents pour créer le résumé d’une thème ? et enfin (iv) comment générer un résumé pour le graphe initial à partir des résumés de thèmes ? Dans notre travail, nous avons proposé une approche qui fournit des réponses à ces questions et qui produit une représentation résumée d’un graphe RDF garantissant que chaque thème y est représenté proportionnellement à son importance dans le graphe initial
An increasing number of datasets are published on the Web, expressed in the standard languages proposed by the W3C such as RDF, RDF (S), and OWL. These datasets represent an unprecedented amount of data available for users and applications. In order to identify and use the relevant datasets, users and applications need to explore them using queries written in SPARQL, a query language proposed by the W3C. But in order to write a SPARQL query, a user should not only be familiar with the query language but also have knowledge about the content of the RDF dataset in terms of the resources, classes or properties it contains. The goal of this thesis is to provide approaches to support the exploration of these RDF datasets. We have studied two alternative and complementary exploration techniques, keyword search and summarization of an RDF dataset. Keyword search returns RDF graphs in response to a query expressed as a set of keywords, where each resulting graph is the aggregation of elements extracted from the source dataset. These graphs represent possible answers to the keyword query, and they can be ranked according to their relevance. Keyword search in RDF datasets raises the following issues: (i) identifying for each keyword in the query the matching elements in the considered dataset, taking into account the differences of terminology between the keywords and the terms used in the RDF dataset, (ii) combining the matching elements to build the result by defining aggregation algorithms that find the best way of linking matching elements, and finally (iii), finding appropriate metrics to rank the results, as several matching elements may exist for each keyword and consequently several graphs may be returned. In our work, we propose a keyword search approach that addresses these issues. Providing a summarized view of an RDF dataset can help a user in identifying if this dataset is relevant to his needs, and in highlighting its most relevant elements. This could be useful for the exploration of a given dataset. In our work, we propose a novel summarization approach based on the underlying themes of a dataset. Our theme-based summarization approach consists of extracting the existing themes in a data source, and building the summarized view so as to ensure that all these discovered themes are represented. This raises the following questions: (i) how to identify the underlying themes in an RDF dataset? (ii) what are the suitable criteria to identify the relevant elements in the themes extracted from the RDF graph? (iii) how to aggregate and connect the relevant elements to create a theme summary? and finally, (iv) how to create the summary for the whole RDF graph from the generated theme summaries? In our work, we propose a theme-based summarization approach for RDF datasets which answers these questions and provides a summarized representation ensuring that each theme is represented proportionally to its importance in the initial dataset

Resource Description Framework (RDF) est un modèle de graphe utilisé pour publier des données sur le Web à partir de bases de données relationnelles. Nous étudions l'échange de données depuis des bases de données relationnelles vers des graphes RDF avec des schémas de formes cibles. Essentiellement, échange de données modélise un processus de transformation d'une instance d'un schéma relationnel, appelé schéma source, en un graphe RDF contraint par un schéma cible, selon un ensemble de règles, appelé tuple source-cible générant des dépendances. Le graphe RDF obtenu est appelé une solution. Étant donné que les dépendances générant des tuple définissent ce processus de manière déclarative, il peut y avoir de nombreuses solutions possibles ou aucune solution du tout. Nous étudions le système d'échange de données relationnel avec RDF constructive avec des schémas de formes cibles, qui est composé d'un schéma source relationnel, un schéma de formes pour le schéma cible, un ensemble de mappages utilisant des constructeurs IRI. De plus, nous supposons que deux constructeurs IRI ne se chevauchent pas. Nous proposons un langage visuel pour la spécification des correspondances (VML) qui aide les utilisateurs non experts à spécifier des mappages dans ce système. De plus, nous développons un outil appelé ShERML qui effectue l'échange de données avec l'utilisation de VML et pour les utilisateurs qui souhaitent comprendre le modèle derrière les mappages VML, nous définissons R2VML, un langage texte, qui capture VML et présente une syntaxe succincte pour définition des mappages.Nous étudions le problème de la vérification de la consistance: un système d'échange de données est consistent si pour chaque instance de source d'entrée, il existe au moins une solution. Nous montrons que le problème de consistance est coNP-complet et fournissons un algorithme d'analyse statique du système qui permet de décider si le système est consistent ou non.Nous étudions le problème du calcul de réponses certaines. Une réponse est certaine si la réponse tient dans chaque solution. En générale, réponses certaines sont calculées en utilisant d'une solution universelle. Cependant, dans notre contexte, une solution universelle pourrait ne pas exister. Ainsi, nous introduisons la notion de solution de simulation universelle, qui existe toujours et permet de calculer certaines réponses à n'importe quelle classe de requêtes robustes sous simulation. Une de ces classes sont les expressions régulières imbriquées (NRE) qui sont forward c'est-à-dire qui n'utilisent pas l’opération inverse. L'utilisation d'une solution de simulation universelle rend traitable le calcul de réponses certaines pour les NRE (data-complexity).Enfin, nous étudions le problème d'extraction de schéma des formes qui consiste à construire un schéma de formes cibles à partir d'un système constructif d'échange de données relationnel vers RDF sans le schéma de formes cibles. Nous identifions deux propriétés souhaitables d'un bon schéma cible, qui sont la correction c'est-à-dire que chaque graphe RDF produit est accepté par le schéma cible; et la complétude c'est-à-dire que chaque graphe RDF accepté par le schéma cible peut être produit. Nous proposons un algorithme d'extraction qui convient à tout système d'échange de données sans schéma, mais qui est également complet pour une grande classe pratique de systèmes sans schéma
Resource Description Framework (RDF) is a graph data model which has recently found the use of publishing on the web data from relational databases. We investigate data exchange from relational databases to RDF graphs with target shapes schemas. Essentially, data exchange models a process of transforming an instance of a relational schema, called the source schema, to a RDF graph constrained by a target schema, according to a set of rules, called source-to-target tuple generating dependencies. The output RDF graph is called a solution. Because the tuple generating dependencies define this process in a declarative fashion, there might be many possible solutions or no solution at all. We study constructive relational to RDF data exchange setting with target shapes schemas, which is composed of a relational source schema, a shapes schema for the target schema, a set of mappings that uses IRI constructors. Furthermore, we assume that any two IRI constructors are non-overlapping. We propose a visual mapping language (VML) that helps non-expert users to specify mappings in this setting. Moreover, we develop a tool called ShERML that performs data exchange with the use of VML and for users that want to understand the model behind VML mappings, we define R2VML, a text-based mapping language, that captures VML and presents a succinct syntax for defining mappings.We investigate the problem of checking consistency: a data exchange setting is consistent if for every input source instance, there is at least one solution. We show that the consistency problem is coNP-complete and provide a static analysis algorithm of the setting that allows to decide if the setting is consistent or not. We study the problem of computing certain answers. An answer is certain if the answer holds in every solution. Typically, certain answers are computed using a universal solution. However, in our setting a universal solution might not exist. Thus, we introduce the notion of universal simulation solution, which always exists and allows to compute certain answers to any class of queries that is robust under simulation. One such class is nested regular expressions (NREs) that are forward i.e., do not use the inverse operation. Using universal simulation solution renders tractable the computation of certain answers to forward NREs (data-complexity).Finally, we investigate the shapes schema elicitation problem that consists of constructing a target shapes schema from a constructive relational to RDF data exchange setting without the target shapes schema. We identity two desirable properties of a good target schema, which are soundness i.e., every produced RDF graph is accepted by the target schema; and completeness i.e., every RDF graph accepted by the target schema can be produced. We propose an elicitation algorithm that is sound for any schema-less data exchange setting, but also that is complete for a large practical class of schema-less settings

Un nombre croissant de sources de données interconnectées sont publiées sur le Web. Cependant, leur schéma peut êtreincomplet ou absent. De plus, les données ne sont pas nécessairement conformes au schéma déclaré. Ce qui rend leur exploitation complexe. Dans cette thèse, nous proposons une approche d’extraction automatique et incrémentale du schéma d’une source à partir de la structure implicite de ses données. Afin decompléter la description des types découverts, nous proposons également une approche de découverte des patterns structurels d’un type. L’approche procède en ligne sans avoir à télécharger ou à parcourir la source. Ce quipeut être coûteux voire impossible car les sources sont interrogées à distance et peuvent imposer des contraintes d’accès, notamment en termes de temps ou de nombre de requêtes. Nous avons abordé le problème de l’annotationafin de trouver pour chaque type un ensemble de labels permettant de rendre compte de sonsens. Nous avons proposé des algorithmes d’annotation qui retrouvent le sens d’un type en utilisant des sources de données de références. Cette approche s’applique aussi bien pour trouver des noms pertinents pour les typesdécouverts que pour enrichir la description des types existants. Enfin, nous nous sommes intéressés à caractériser la conformité entre les données d’une source et le schéma qui les décrit. Nous avons proposé une approche pour l'analyse et l'amélioration de cette conformité et nous avons proposé des facteurs de qualité, les métriques associées, ainsi qu'une extension du schéma permettant de refléter l'hétérogénéité entre les instances d'un type
An increasing number of linked data sources are published on the Web. However, their schema may be incomplete or missing. In addition, data do not necessarily follow their schema. This flexibility for describing the data eases their evolution, but makes their exploitation more complex. In our work, we have proposed an automatic and incremental approach enabling schema discovery from the implicit structure of the data. To complement the description of the types in a schema, we have also proposed an approach for finding the possible versions (patterns) for each of them. It proceeds online without having to download or browse the source. This can be expensive or even impossible because the sources may have some access limitations, either on the query execution time, or on the number of queries.We have also addressed the problem of annotating the types in a schema, which consists in finding a set of labels capturing their meaning. We have proposed annotation algorithms which provide meaningful labels using external knowledge bases. Our approach can be used to find meaningful type labels during schema discovery, and also to enrichthe description of existing types.Finally, we have proposed an approach to evaluate the gap between a data source and itsschema. To this end, we have proposed a setof quality factors and the associated metrics, aswell as a schema extension allowing to reflect the heterogeneity among instances of the sametype. Both factors and schema extension are used to analyze and improve the conformity between a schema and the instances it describes

Cette thèse étudie le problème de la protection de la vie privée dans le LinkedOpen Data (ou « LOD », en français « web des données ouvertes » ou encore « donnéesliées ouvertes »). Ce travail se situe à l’intersection d’une longue série de travaux sur laconfidentialité des données et le LOD. Notre objectif est d’étudier l’impact des aspectssémantiques sur la publication des données et sur les fuites éventuelles d’information.Nous considérons RDF comme le format de représentation du LOD et la confidentialitédifférentielle (DP) comme le principal critère de protection de la vie privée. La DP a étéinitialement conçue pour définir la confidentialité dans le domaine des bases de donnéesrelationnelle. Elle est basée sur une quantification de la difficulté pour un attaquantd’identifier, en observant le résultat d’un algorithme, quelle base de données parmis unvoisinage a été utilisée pour le produire.Les objectifs de cette thèse sont au nombre de quatre: O1) améliorer la protectiondes données LOD. En particulier, proposer une approache permettant de construire desméchanismes DP utilisables sur RDF ; O2) étudier comment les définitions des voisinagessur les bases de données relationnelles en présence de contraintes de clés étrangères (FK) peuvent être traduites en RDF : O3) proposer de nouvelles définitions de voisinages sur des bases de données relationnelles équivalente à des notions existantes de voisinage sur les graphes (avec une sémantique précise) et O4) proposer un formalisme facilitant laconception et l’implémentation de mécanismes d’anonymisation de données RDF.Concernant O1, nous proposons une nouvelle approche basée sur la projection degraphes pour adapter le concept de DP à RDF. Pour O2, nous déterminons le modèlede protection qui correspond à la traduction de modèles déjà existants pour des basesde données relationnelles sous contraintes FK. Pour O3, nous introduisons le conceptde restrict deletion neighborhood (voisinage d’effacement limité) équivalent envoisinage de type "typed-node" (noeud typé). Nous proposons également une relaxation de la définition permettant de traduite les voisinages "typed-outedge" (arc sortanttypé). Pour O4, nous proposons un langage de transformation de graphes basé sur leconcept de réécriture de graphes, qui sert de fondation pour construire divers mécanismes d’anonymisation sur des graphes attribués.L’ensemble de nos contributions théoriques ont été implémentées par des prototypes"preuve de concept" et ont été évalués sur des jeux de données réels, afin de montrerl’applicabilité de nos travaux à des cas d’usage réels
This thesis studies the problem of privacy in linked open data (LOD). Thiswork is at the intersection of long lines of work on data privacy and linked open data.Our goal is to study how the presence of semantics impacts the publication of data andpossible data leaks. We consider RDF as the format to represent LOD and DifferentialPrivacy (DP) as the main privacy concept. DP was initially conceived to define privacyin the relational database (RDB) domain and is based on a quantification of the difficultyfor an attacker observing an output to identify which database among a neighborhoodis used to produce it.The objective of this thesis is four-fold: O1) to improve the privacy of LOD. Inparticular, to propose an approach to construct usable DP-mechanisms on RDF; O2) tostudy how neighborhood definitions over RDB in the presence of foreign key (FK) constraints translate to RDF; O3) to propose new neighborhood definitions over relationaldatabase translating into existing graph concepts to ease the design of DP mechanisms;and O4) to support the implementation of sanitization mechanisms for RDF graphs witha rigorous formal foundation.For O1, we propose a novel approach based on graph projection to adapt DP toRDF. For O2, we determine the privacy model resulting from the translation of popularprivacy model over RDB with FK constraints to RDF. For O3, we propose the restrictdeletion neighborhood over RDB with FK constraints whose translation to the RDFgraph world is equivalent to typed-node neighborhood. Moreover, we propose a looserdefinition translating to typed-outedge neighborhood. For O4, we propose a graphtransformation language based on graph rewriting to serve as a basis for constructingvarious sanitization mechanisms on attributed graphs.We support all our theoretical contributions with proof-of-concept prototypes thatimplement our proposals and are evaluated on real datasets to show the applicability ofour work

Dans un monde technologique en pleine mutation, le nombre d’appareils connectés explose et le domaine des télécommunications doit suivre le rythme en offrant une connectivité toujours plus robuste et fiable, tout en assurant une emprunte énergétique la plus faible possible. Les nouvelles générations de technologies sans fils mobiles (la 5G aujourd’hui et la 6G demain) cherchent ainsi à exploiter de nouvelles bandes de fréquences pour éviter la saturation du spectre radiofréquence (RF) actuel. Dans ce contexte, la communication sans fil par voie optique (Optical Wireless Communication - OWC) est une solution notamment pour les environnements intérieurs. D’autre part, l’utilisation de cellules et modules photovoltaïques pour la récupération d’énergie ambiante est étudiée actuellement pour la réception de données par voie optique. Ce concept récent associant des expertises interdisciplinaires dans les domaines de l’énergie et des télécommunications permet d’envisager l’alimentation en énergie des dispositifs communicants de l’internet des objets (IoT), tout en leur apportant une fonctionnalité de réception OWC. Ce travail décrit ainsi les principes de base de la technologie OWC et propose un état de l’art synthétique sur l’utilisation de photorécepteurs photovoltaïques pour cet usage innovant.