Une approche basée sur LD pour l'interrogation de données relationnelles dans le Web sémantique

par Thi Dieu Thu Nguyen

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Nhan Le Thanh.


  • Résumé

    The Semantic Web is a new Web paradigm that provides a common framework for data to be shared and reused across applications, enterprises and community boundaries. The biggest problem we face right now is a way to ``link'' information coming from different sources that are often heterogeneous syntactically as well as semantically. Today much information is stored in relational databases. Thus data integration from relational sources into the Semantic Web is in high demand. The objective of this thesis is to provide methods and techniques to address this problem. It proposes an approach based on a combination of ontology-based schema representation and description logics. Database schemas in the approach are designed using ORM methodology. The stability and flexibility of ORM facilitate the maintenance and evolution of integration systems. A new web ontology language and its logic foundation are proposed in order to capture the semantics of relational data sources while still assuring a decidable and automated reasoning over information from the sources. An automatic translation of ORM models into ontologies is introduced to allow capturing the data semantics without laboriousness and fallibility. This mechanism foresees the coexistence of others sources, such as hypertext, integrated into the Semantic Web environment. This thesis constitutes the advances in many fields, namely data integration, ontology engineering, description logics, and conceptual modeling. It is hoped to provide a foundation for further investigations of data integration from relational sources into the Semantic Web.

  • Titre traduit

    A DL-based approach to integrate relational data sources into the semantic Web


  • Résumé

    Le web sémantique est un nouveau paradigme web qui fournit un cadre commun pour des données devant être partagées et réutilisées à travers des applications, en franchissant les frontières entre les entreprises et les communautés. Le problème majeur que l'on rencontre à présent, est la manière de relier les informations provenant de différentes sources, celles-ci utilisant souvent une syntaxe et une sémantique différentes. Puisqu'aujourd'hui, la plupart des informations sont gardées dans des bases de données relationnelles, l'intégration de source de données relationnelle dans le web sémantique est donc très attendue. L'objectif de cette thèse est de fournir des méthodes et des techniques pour résoudre ce problème d'intégration des bases de données. Nous proposons une approche combinant des représentations de schémas à base d'ontologie et des logiques de descriptions. Les schémas de base de données sont conçus en utilisant la méthodologie ORM. La stabilité et la flexibilité de ORM facilite la maintenance et l'évolution des systèmes d'intégration. Un nouveau langage d'ontologie web et ses fondements logiques sont proposées afin de capturer la sémantique des sources de données relationnelles, tout en assurant le raisonnement décidable et automatique sur les informations provenant des sources. Une traduction automatisée des modèles ORM en ontologies est introduite pour permettre d'extraire la sémantique des données rapidement et sans faillibilité. Ce mécanisme prévoit la coexistence d'autre sources d'informations, tel que l'hypertexte, intégrées à l'environnement web sémantique. Cette thèse constitue une avancée dans un certain nombre de domaine, notamment dans l'intégration de données, l'ingénierie des ontologies, les logiques de descriptions, et la modélisation conceptuelle. Ce travail pourra fournir les fondations pour d'autres investigations pour intégrer les données provenant de sources relationnelles vers le web sémantique.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (xx-250 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [238-250]. Résumés en anglais et en français

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  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Bibliothèque Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 08NICE4007
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