Discovering and Querying Linked Data

Découverte et Requêtage de Données Liées Suivant les principes des données liées, les éditeurs de données ont publié des milliards des faits RDF dans le monde depuis 2007. Cependant, l’exécution de requêtes SPARQL sur l’ensemble du Web des données liées est toujours un problème en suspens. Comme des moteurs de recherche Web tels que le moteur de recherche Web Google, les robots d’exploration duWeb sémantique explorent leWeb de données liées en déréférençant les URI à la recherche de faits RDF à collecter. Cependant, il est également possible de ne pas accéder aux données pertinentes qui ne sont pas accessibles via le déréférencement, telles que les partitions. Les moteurs de requêtes fédérés réécrivent les requêtes SPARQL régulières en requêtes SPARQL 1.1 fédérées basées sur un catalogue de sources. Cependant, la façon de créer et de maintenir un catalogue précis à l’échelle du Web reste un problème ouvert. Les approches pair-à-pair supposent que chaque participant est capable de traiter les requêtes SPARQL et de participer à des tâches de propagation et/ou de routage dans des réseaux pair-à-pair. Cependant, la propagation et le routage des messages dans un tel contexte sont coûteux et sont mal acceptés par la communauté. Dans cette thèse, nous répondons à l’aide de quatre contributions : 1. Comment interroger un Web décentralisé sans propagation ni routage de messages dans une approche pairà- pair ? 2. Comment indexer automatiquement les serveurs SPARQL à l’échelle du Web dans une fédération de serveurs SPARQL ?