Approches vers des modèles unifiés pour l'intégration de bases de connaissances

Résumé : Ma thèse a comme but l’intégration automatique de nouveaux services Web dans une base de connaissances. Pour chaque méthode d’un service Web, une vue est calculée de manière automatique. La vue est représentée comme une requête sur la base de connaissances. L’algorithme que nous avons proposé calcule également une fonction de transformation XSLT associée à la méthode qui est capable de transformer les résultats d’appel dans un fragment conforme au schéma de la base de connaissances. La nouveauté de notre approche c’est que l’alignement repose seulement sur l’alignement des instances. Il ne dépend pas des noms des concepts ni des contraintes qui sont définis par le schéma. Ceci le fait particulièrement pertinent pour les services Web qui sont publiés actuellement sur le Web, parce que ces services utilisent le protocole REST. Ce protocole ne permet pas la publication de schémas. En plus, JSON semble s’imposer comme le standard pour la représentation des résultats d’appels de services. À différence du langage XML, JSON n’utilise pas de noeuds nommés. Donc les algorithmes d’alignement traditionnels sont privés de noms de concepts sur lesquels ils se basent.
Type de document :
Thèse
Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2016. Français. < NNT : 2016SACLV082 >
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : lundi 13 février 2017 - 17:07:30
Dernière modification le : vendredi 7 juillet 2017 - 14:01:38
Document(s) archivé(s) le : dimanche 14 mai 2017 - 16:50:17

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Maria Koutraki. Approches vers des modèles unifiés pour l'intégration de bases de connaissances. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2016. Français. < NNT : 2016SACLV082 >. <tel-01466754>

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