Communautés dans les réseaux sémantiques pairs-à-pairs

par Anis Ismail

Thèse de doctorat en Mathématiques, informatique, automatique

Sous la direction de Mohamed Quafalou et de Mohammad Hajjar.

Le jury était composé de Mohamed Quafalou, Mohammad Hajjar, Patrick Gallinari, Kokou Yetongnon, Bruno Defude, Omar Boucelma, Gilles Nachouki.

Les rapporteurs étaient Patrick Gallinari, Kokou Yetongnon.


  • Résumé

    La première partie de cette thèse est dédiée à l’état de l’art sur les réseaux pair-à-pair, la recherche d’information dans de tels réseaux et la problématique de la fouille des données dans le contexte pair-à-pair en se focalisant plus particulièrement sur les méthodes de regroupement (clustering) et les arbres de décision.La seconde partie traite des réseaux où les pairs disposent de leurs propres schémas de données. On y analyse plus particulièrement les fondements et le fonctionnement du système SenPeer. On propose alors une architecture supportant une organisation communautaire des réseaux pair-à-pairs sémantiques. Cela nous permet alors de construire des réseaux pair-à-pair sémantiques structurés en communautés appelés cSON (CommunitySemantic Overlay Network).Ce qui pose alors les questions concernant l’explicitation des communautés et leur exploitation pour améliorer les performances (temps de réponse, nombres de messages, précision et le rappel). Pour construire les communautés, nous étudions deux alternatives différentes : (1) Médiation sémantique : la construction des communautés se base sur les liens sémantiques entre les super-pairs et la confiance qu’ils ont les uns envers les autres et (2) Clustering : un algorithme de clustering basé sur l’analyse des requêtes traitées par les super-pairs est à la base de construction des communautés. Ensuite, nous proposons deux méthodes pour calculer des caractérisations des communautaires en se plaçant dans les deux champs de recherche suivants : (1) Data mining: on cherche à caractériser chaque communauté à l’aide d’une connaissance extraite des requêtes traitées par ses super-pairs d’une même communauté CK (Communauty Knowledge) et (2) Hypergraphes : A l’inverse de la méthode précédente, notre objectif maintenant est de caractériser collectivement les communautés. On formalise ce problème comme la recherche des MCS (minimal covering shortcuts) qui sont des raccourcis, entre les super pairs,minimaux couvrants toutes les communautés. Nous développons ensuite deux méthodes de routages de requêtes CK-rooting et MCS-rooting en utilisant respectivement la connaissance communautaire et les MCS afin d’identifier les super-pairs susceptibles de traiter une requête donnée.Dans la troisième partie, nous présentons le simulateur développé pour supporter l’approche cSON. Nous présentons alors les résultats empiriques résultant de simulations et qui montrent une amélioration significative des performances de l’approche basée uniquement sur la médiation sémantique. Cette partie se termine avec la description d’une application de recherche d’information basée sur le partage de documents scientifiques enrichis.

  • Titre traduit

    Communities in semantic peer-to-peer networks


  • Résumé

    The first part of this thesis is dedicated to the state of the art on the peer-to-peer networks, the information retrieval in such networks, and the problematic of data mining in the peer-to-peer context more particularly on clustering methods and decision trees.The second part deals with networks where peers have their own data schemas. We examine more particularlythe fundamentals and functioning of the system “SenPeer”. Then, we propose an architecture supporting acommunity organization of semantic peer-to-peer networks. This allows us to build peer-to-peer semantic structured communities called cSON (Communauty Semantic Overlay Network).This raises many questions concerning the explanation of communities and their operating to improve performances (response time, number of messages, precision and recall). To build communities, we study two different alternatives: (1) Semantic Mediation: the building of communities is based on semantic links between super-peers and the confidence that they have between them and (2) Clustering: a clustering algorithm, based onthe analysis of queries processed by the super-peers, is the base of community building. Then, we propose twomethods to calculate the characterizations of communities in the two research fields: (1) Data mining: we try to characterize each community using knowledge extracted from applications processed by his super-peers of the same community CK (Community Knowledge) and (2) Hypergraphs: Unlike the previous method, our goal nowis to characterize the communities collectively. We formalize this problem as the research of the MCS (minimalcovering shortcuts) which are shortcuts between the super-peers, minimum shortcuts covering all communities.Then, we develop two methods of queries routing CK-rooting and MCS-rooting respectively using community knowledge and MCS to identify the super-peers may process a given query.In the third section, we present the simulator developed to support the cSON approach. We present the empirical results representing the simulations and which show a significant improvement of performance of the approachonly based on semantic mediation.This part ends with a description of an application of information retrieval based on sharing enriched scientific documents.


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