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Contributions à l'alignement d'ontologies OWL par agrégation de similarités
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Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé plusieurs méthodes d'alignement à savoir: la méthode EDOLA, la méthode SODA et la méthode OACAS. Les trois méthodes procèdent dans une première phase à la transformation des deux ontologies à aligner sous la forme d'un graphe, O-Graph, pour chaque ontologie. Ces graphes permettent la représentation des ontologies sous une forme facile à l'exploitation. La méthode EDOLA est une approche se basant sur un modèle de calcul des similarités locale et globale. Ce modèle suit la structure du graphe pour calculer les mesures de similarité entre les noeuds des deux ontologies. Le module d'alignement associe pour chaque catégorie de noeuds une fonction d'agrégation. La fonction d'agrégation prend en considération toutes les mesures de similarités entre les couples de noeuds voisins au couple de noeud à apparier. La méthode SODA est une amélioration de la méthode EDOLA. En effet, la méthode SODA opère sur les ontologies OWL-DL, pour les aligner, à la place des ontologies décrites en OWL-Lite. La méthode SODA est une approche structurelle pour l'alignement d'ontologies OWL-DL. Elle opère en 3 étapes successives. La première étape permet de calculer la similarité linguistique à travers des mesures de similarité plus adaptées aux descripteurs des constituants des ontologies à apparier. La seconde étape détermine la similarité structurelle en exploitant la structure des deux graphes O-Graphs. La troisième étape déduit la similarité sémantique, en prenant en considération les deux types de similarités déjà calculées. La méthode d'alignement, OACAS, opère en 3 étapes successives pour produire l'alignement. La première étape permet de calculer la similarité linguistique composée. La similarité linguistique composée prend en considération tous les descripteurs des entités ontologiques à aligner. La seconde étape détermine la similarité de voisinage par niveau. La troisième étape agrège les composants de la similarité linguistique composée et la similarité de voisinage par niveau pour déterminer la similarité agrégée.
Title: Contributions à l'alignement d'ontologies OWL par agrégation de similarités
Description:
Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé plusieurs méthodes d'alignement à savoir: la méthode EDOLA, la méthode SODA et la méthode OACAS.
Les trois méthodes procèdent dans une première phase à la transformation des deux ontologies à aligner sous la forme d'un graphe, O-Graph, pour chaque ontologie.
Ces graphes permettent la représentation des ontologies sous une forme facile à l'exploitation.
La méthode EDOLA est une approche se basant sur un modèle de calcul des similarités locale et globale.
Ce modèle suit la structure du graphe pour calculer les mesures de similarité entre les noeuds des deux ontologies.
Le module d'alignement associe pour chaque catégorie de noeuds une fonction d'agrégation.
La fonction d'agrégation prend en considération toutes les mesures de similarités entre les couples de noeuds voisins au couple de noeud à apparier.
La méthode SODA est une amélioration de la méthode EDOLA.
En effet, la méthode SODA opère sur les ontologies OWL-DL, pour les aligner, à la place des ontologies décrites en OWL-Lite.
La méthode SODA est une approche structurelle pour l'alignement d'ontologies OWL-DL.
Elle opère en 3 étapes successives.
La première étape permet de calculer la similarité linguistique à travers des mesures de similarité plus adaptées aux descripteurs des constituants des ontologies à apparier.
La seconde étape détermine la similarité structurelle en exploitant la structure des deux graphes O-Graphs.
La troisième étape déduit la similarité sémantique, en prenant en considération les deux types de similarités déjà calculées.
La méthode d'alignement, OACAS, opère en 3 étapes successives pour produire l'alignement.
La première étape permet de calculer la similarité linguistique composée.
La similarité linguistique composée prend en considération tous les descripteurs des entités ontologiques à aligner.
La seconde étape détermine la similarité de voisinage par niveau.
La troisième étape agrège les composants de la similarité linguistique composée et la similarité de voisinage par niveau pour déterminer la similarité agrégée.
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