Découverte d'associations sémantique pour le Web sémantique géospatial : le framework ONTOAST

par Alina Dia Miron

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jérôme Gensel et de Marlène Villanova-Oliver.

Soutenue en 2009

à Grenoble 1 .


  • Résumé

    Il est à présent communément admis que plus de 70% des pages Web contiennent des références spatiales et temporelles à travers l'occurrence de noms de lieux, d'adresses, de coordonnées géographiques, de dates, etc. Néanmoins, ces informations spatiales et temporelles restent inexploitées, alors qu'elles pourraient être utilisées par les moteurs de recherche pour préciser le contexte d'me requête, pour la désambiguïsation de celle-ci, pour la classification des résultats, etc. Partant de ce constat, notre travail s'intéresse à l'étude des techniques de représentation et de raisonnement à base d'annotations spatiales et temporelles, indispensables pour la mise en place d'un futur Web Sémantique que l'on souhaiterait aussi Géospatial, c'est-à-dire capable par extension de gérer les dimensions spatiale mais également temporelle de l'informatirn. L'objectif du Web Sémantique Géospatial est, en ce sens, identique à celu du Web Sémantique: associer aux données spatio-temporelles des descriptions (métadonnées) interprétables par les humains, mais surtout par les machines, afin que le traitement automatisé de ces données par des agents logiciels soit possible et efficace. Nous défmissons dans cette thèse un raisonneur spatial et temporel, comlBtible avec le langage stanlard de définition d'ontologies, OWL DL, ainsi qu'avec l'évolution OWL 2 DL. Notre système, appelé ONTOAST, est capable d'exploiter à la fois des données spatiales et temporelles quantitatives (Le. Les coordonnées géométriques de; objets spatiaux, les intervalles de temps ou/et les instants. . . ) et des relatirns spatiales et temporelles qualitatives pour déduire des relations spatiales et temporelles jusque là implicites. Le but est de répondre à des questions telles que: "Quelles sont les villes qui se trouvent au Sud-Ouest de la France ?" ou "Quels sontles objectifs touristiques proches de ma position actuelle ?". . . Cette thèse s'intéresse également à une nouvelle technique de fouille du Web Sém!lltique, appelé analyse sémantique, qui vise la découverte des relations directes et indirectes qui existent entre deux individus. Nous proposons l'adaptation de l'analyse sémantique, initialement définie pour les graphes RDF(S), pour les ontologies OWL 2. Egalement, nous étendons ce processus d'analyse en y intégrant les informations spatiales et temporelles attachées aux individus. Celles-ci sont utilisées pour filtrer des connaissances ontologiques par rapport à un contexte spatial et temporel défini qui vise préciser la portée spàiale et temporelle d'une requête, mais également pour la déduction de nouvelles associations sémantiques mettant en exergue une proximité spatiale ou/et temporelle entre individus.

  • Titre traduit

    Semantic association discovery for the geospatial semantic Web : the ONTOAST framwork


  • Résumé

    It is now commonly accepted that over 70% of web pages contain spatial and temporal references through the use of place names, addresses, geographical coordinates, dates, etc. . . However, these temporal and spatial information are currently unexploited by search engines, when they could b used in the search process in order to clarify the context ofa query, for query disambiguation, for result classification, etc. . . Based on this observation, our work focuses on the study of representation and reasoning techniques based on spatial and temporal annotations, necessary for the construction of a future Geospatial Semantic Web, capable of offering an adapted management of the spatial and the temporal dimension of information. The objective of the Geospatial Semantic Web is identical to that of the Semantic Web: attach formal description (metadata) to spatial and temporal data, which can be interpreted by humans, but mostly by machines, so that the automated processing of this data by software agents is possible and effective. We propose in this thesis a spatial and temporal reasoner, which is compatible with the standard ontology language OWL and with the evolution OWL DL. Our system, called ONTOAST is able to exploit both spatial and temporal quantitative data (Le. The geometry of spatial objects, time intervals and or time instants. . . ) and temporal and spatial relationships in order to infer implicit qualitative spatial and temporal relations. The goal is to answer questions such as: "What cities are located in the southwest of France?" or 'What are the obje"tives tourist near my current position?". . . This thesis also studies a new search paradigm defmed for the Semantic Web, called semantic analysis, which aims the discovery of direct and indirect relationships existing between two individuals. We propose here the alaptation of the semantic analysis, originally defined fur RDF (S) graph for 0 2 ontologies. Also, we extend the semantic analysis process by exploitingthe spatial and temporal information attached to individuals. The later are used to filter ontological knowledge with respectto given spatial and temporal query contexts, usedto specify the spatial and temporal scope of the uerv, but also for the discoverv of new semantic associations based on a spatial / temporal proximity and between individuals.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (303 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 240 réf.

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire Joseph-Fourier.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS09/GRE1/0311/D
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire Joseph-Fourier.
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