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1 BD - Base de Données LIRIS - Laboratoire d-InfoRmatique en Image et Systèmes d-information 2 LIG - Laboratoire d-Informatique de Grenoble

Abstract : In this thesis, we investigate a principled approach for defining and discovering probabilistic inclusion mappings between two taxonomies, with a clear semantic, in a purpose of collaborative exchange of documents. Firstly, we compare two ways of modeling probabilistic mappings which are compatible with the logical constraints declared in each taxonomy according to a monotony property, then we show that they are complementary for distinguishing relevant mappings. We provide a way to estimate the probabilities associated to a mapping by a Bayesian estimation technique based on classes extensions involved in the mapping, and using classifiers in order to merge the instances of both taxonomies when they are disjoint. Then we describe a generate and test algorithm called ProbaMap which minimizes the number of calls to the probability estimator for determining those mappings whose probability exceeds a chosen threshold. A thorough experimental analysis of ProbaMap is conducted. We introduce a generator that produce controlled data that allows to analyse the quality and the complexity of ProbaMap in a large and generic panel of situations. We present also two series of results for experiments conducted on real-world data: an alignment of the Directory dataset of the Ontology Alignment Evaluation Initiative OAEI, and a comparative experiment on Web directories, on which ProbaMap outperforms the state-of-the-art contribution SBI IJCAI-03. The perspectives of this work are the reuse of probabilistic mappings for a probabilistic query answering setting and a way to convert similarities coefficients of existing matching methods into probabilities.

Résumé : Dans cette thèse, nous adoptons une approche formelle pour définir et découvrir des mappings d-inclusion probabilistes entre deux taxonomies avec une sémantique claire, dans l-optique d-échange collaboratif de documents. Nous comparons deux façons de modéliser des mappings probabilistes tout en étant compatible avec les contraintes logiques déclarées dans chaque taxonomie selon une propriété de monotonie, puis nous montrons que ces modèles sont complémentaires pour distinguer les mappings pertinents. Nous fournissons un moyen d-estimer les probabilités d-un mapping par une technique bayésienne basée sur les statistiques des extensions des classes impliquées dans le mapping. Si les ensembles d-instances sont disjoints, on utilise des classifieurs pour les fusionner. Nous présentons ensuite un algorithme de type -générer et tester- qui utilise les deux modèles de mappings pour découvrir les plus probables entre deux taxonomies. Nous menons une analyse expérimentale fouillée de ProbaMap. Nous présentons un générateur de données synthétiques qui produit une entrée contrôlée pour une analyse quantitative et qualitative sur un large spectre de situations. Nous présentons aussi deux séries de résultats d-expériences sur des données réelles : l-alignement du jeu de donnée -Directory- d-OAEI, et une comparaison pour l-alignement de Web Directories sur lesquels ProbaMap obtient de meilleurs résultats que SBI IJCAI 2003. Les perspectives pour ces travaux consistent à concevoir un système de réponse à des requêtes probabilistes en réutilisant des mappings probabilites, et la conversion des coefficients retournés par les méthodes de matching existantes en probabilités.

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Keywords : ontology matching mapping probability logic taxonomy scalability Semantic Web

Mots-clés : alignement d-ontologies correspondance probabilités logique instances taxonomie passage á l-échelle Web Sémantique





Autor: Rémi Tournaire -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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