Le raisonnement taxinomique dans les modèles conceptuels de données : application à la retro-conception des bases de données relationnelles

par Farouk Toumani

Thèse de doctorat en Génie informatique

Sous la direction de Jacques Kouloumdjian.


  • Résumé

    Les logiques terminologiques, en tant que formalismes modernes de représentation des connaissances, suscitent actuellement beaucoup d'intérêt dans la communauté des bases de données. Elles permettent le développement de nouveaux modèles de données dotés de la capacité de raisonnement taxinomique. Cependant, ces formalismes s'avèrent peu adapté la représentation conceptuelle des bases de données ou l’accent doit être m1s sur la description précise et naturelle de l’univers du discours. Dans la première partie de ce travail, nous présentons une évaluation des logiques terminologiques en mettant en regard les caractéristiques de ces formalismes avec les exigences de la modélisation conceptuelle. Nous montrons que les logiques terminologiques ne permettent pas une modélisation directe de l'univers du discours et que les représentations proposées par ces formalismes souffrent du problème de la surcharge sémantique. Nous proposons ensuite le modèle qui résulte d’une formalisation d’un modèle sémantique, en l'occurrence un modèle entité-association (E / A), à l’aide d'une logique terminologique. Nous montrons qu'il y a une équivalence entre les schémas E/A et les schémas TERM par rapport à la mesure de la capacité d’information. Ce résultat permet de ramener le raisonnement sur un schéma E/A à un raisonnement sur le schéma TERM qui lui est équivalent. Comme application de ce travail, nous proposons d'utiliser le modèle TER. M dans un processus de rétro-conception de bases de données relationnelles. Celui-ci permet la construction automatique des schémas conceptuels, tout en assurant leur correction (consistance et minimaliste). Il offre également la possibilité de raisonner sur les schémas conceptuels pour les faire évoluer de manière incrémentale ou pour les enrichir en découvrant de nouvelles connaissances qui étaient implicites.

  • Titre traduit

    = Taxonomic reasoning in conceptual data models : application in relational database reverse engineering


  • Résumé

    Terrninological logics, as modem knowledge representation formalisms, are acknowledged to be one of the most promising artificial intelligence techniques in database applications. They allow the development of new data models equipped with taxonomic reasoning ability. However, these languages turned out to be inadequate in conceptual modelling area where emphasis must be put on the accurate and natural desc1iption of the universe of discourse. In this work, we first examine the features of terminological logics with respect to the requirements of conceptual modelling. We show that terminological logics do not support direct mode/ling requirement and constructs in these formalisms are semantically overloaded. Then we propose a model, called as a formalization of a semantic model, namely an Entity Relationship (E/R) model, using terminological logics. We demonstrate that E/R schemas and schemas are equivalent with respect to their formation capacity measure. This result ensure that the reasoning on an E/R schema can be reduced to a reasoning on its equivalent M schemas. As an application of this work, we propose to use in a relational database reverse engineering process in order to support automatic construction and enrichment of conceptual schemas and to maintain their correctness (consistency and minimality).

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Informations

  • Détails : 1 vol. (177 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2058)
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