Soutenance de thèse : Maria Koutraki

 


Nous avons le plaisir de vous annoncer que Maria Koutraki, doctorante du LabEx Patrima inscrite à l'Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines soutiendra ses travaux le mardi  27 septembre 2016 à 14h à l'UFR des Sciences - Salle 301- Bâtiment Descartes, 45 Avenue des Etats-Unis, 78035 Versailles.

Sa thèse initiée en 2012 est intitulée «Approaches Towards Unified Models for Integrating Web Knowledge Bases ».

Résumé des travaux :

Cette thèse s’est déroulée dans le cadre du projet Patrima EDOP, dont l’objectif a été la conception et la création d’un espace de données pour le patrimoine culturel à partir bases de connaissances RDF et des services Web, dans un contexte Web sémantique.


Une des idées de base du Web sémantique est que les données peuvent être partagées au-delà des limites des applications et des sites web. Une application particulière du Web sémantique est celle des données liées, constituant des ressources dans le web des données et généralement publiées au format RDF. Elle permet le partage et l'accès aux données d'une manière décentralisée. Ceci a conduit à l’émergence de nombreuses initiatives de données liées, dont le projet phare Linked Open Data (LOD).


On compte aujourd’hui des milliers de jeux de données formant des milliards de triplets RDF. Cependant, le LOD est encore à ses débuts, car s’il a permis de rendre les données accessibles sur le Web, il est loin d’avoir atteint son objectif initial qui est d'accéder de manière uniforme à travers le Web à des données de sources différentes. Dans cette thèse, nous identifions plusieurs défis qui entravent la réalisation de l'objectif initial du web sémantique, visé par l'initiative Linked Data.


La question est : Comment pouvons-nous accéder uniformément à toutes les ressources publiées dans le cadre de LOD indépendamment de leur source, du type de données, du mode d'accès ou de la structure de données ? L'objectif principal de ce travail est de proposer des approches qui abordent ces défis, en mettant en avant un modèle permettant d’interroger de manière uniforme et d’intégrer des données provenant de sources ayant des structures hétérogènes, à savoir des sources de données RDF ou des services Web.

Dans ce contexte, la première contribution de cette thèse est la proposition du système DORIS pour un accès uniforme aux services Web et qui permet d'enrichir une base de connaissances cible.

La seconde contribution est une approche d'alignement basée sur les instances des relations des sources RDF. Partant d’une relation donnée et de la base de connaissances, cette approche permet de découvrir les liens de subsomption avec des relations d’une base de connaissances de cible. Pour ce faire, elle utilise des techniques d’apprentissage.

Le jury sera composé de :

M. Vodislav Dan, Professeur, Université Cergy-Pontoise (co-directeur de thèse)
Mme Preda Nicoleta, Maître de Conférences, UVSQ (co-encandrante de thèse)
Mme Zeitouni Karine,  Professeure, UVSQ (directrice de thèse)
M. Christophides Vassilis, Professeur, Université de Crète (rapporteur)
Mme Rousset Marie-Christine, Professeure, Université de Grenoble (rapporteur)
M. Amann Bernd, Professeur, Université Pierre & Marie Curie (examinateur)
M. Goasdoué François, Professeur, Université de Rennes 1 (examinateur)
Mme Saïs Fatiha, Maître de Conférences, Université Paris-Sud (examinatrice)

 

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