Découverte d'associations sémantiques pour le Web Sémantique Géospatial - le framework ONTOAST - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2009

Semantic association discovery for the Geospatial Semantic Web - the ONTOAST framework

Découverte d'associations sémantiques pour le Web Sémantique Géospatial - le framework ONTOAST

Alina Dia Miron
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 912746

Résumé

It is now commonly accepted that over 70% of web pages contain spatial and temporal references through the use of place names, addresses, geographical coordinates, dates, etc. However, the temporal and spatial descriptions are currently unexploited by search engines, when they could be used in the search process for defining the context of a query, for query disambiguation, for result classification, etc. Based on this observation, our work focuses on the study of representation and reasoning techniques for spatial and temporal information in the context of the future Geospatial SemanticWeb. The objective of the Geospatial SemanticWeb is similar to that of the SemanticWeb : attach to spatial and temporal data formal descriptions (metadata) that can be interpreted by humans, but mostly by machines, so that the automated processing of this data by software agents becomes possible and efficient. We propose in this thesis a spatial and temporal reasoner, which is compatible with the standard ontology language OWL and with the evolution OWL 2. The system, called ONTOAST, is able to exploit both spatial and temporal quantitative data and spatial and temporal qualitative relations in order to infer implicit spatial and temporal qualitative relations. The goal is to answer questions such as : "What cities are located in the southwest of France ?", "What are the tourist attractions near my current position ?" . . . This thesis also studies an alternative search paradigm, called semantic analysis, which aims the discovery of direct and indirect relationships existing between two individuals described using RDF(S) graphs. In order to infer additional semantic associations and to increase the accuracy of the analysis, we propose an adaptation of the semantic analysis for OWL 2 ontologies. We also show that new and possibly interesting semantic associations can be discovered, by taking into account spatio-temporal information which is usually attached to resources.Moreover, we propose to handle spatial and temporal contexts in order to limit the scope of the analysis to a region of space and a period of time. The semantic analysis discovery process uses ONTOAST for reasoning with spatial and temporal information and relations.
Il est à présent communément admis que plus de 70% des pages Web contiennent des références spatiales et temporelles à travers l'occurrence de noms de lieux, d'adresses, de coordonnées géographiques, de dates, etc. Néanmoins, ces informations spatiales et temporelles restent inexploitées, alors qu'elles pourraient être utilisées par les moteurs de recherche pour préciser le contexte d'une requête, pour la désambiguïsation de celle-ci, pour la classification des résultats, etc. Partant de ce constat, notre travail s'intéresse à l'étude des techniques de représentation et de raisonnement à base d'annotations spatiales et temporelles, indispensables pour la mise en place d'un futur Web Sémantique que l'on souhaiterait aussi Géospatial, c'est-à-dire capable par extension de gérer les dimensions spatiale mais également temporelle de l'information. L'objectif du Web Sémantique Géospatial est, en ce sens, identique à celui du Web Sémantique : associer aux données spatio-temporelles des descriptions (métadonnées) interprétables par les humains, mais surtout par les machines, afin que le traitement automatisé de ces données par des agents logiciels soit possible et efficient. Nous définissons dans cette thèse un raisonneur spatial et temporel, compatible avec le langage standard de définition d'ontologies, OWL, ainsi qu'avec l'évolution OWL 2. Notre système, appelé ONTOAST, est capable d'exploiter à la fois des données spatiales et temporelles quantitatives (i.e. les coordonnées géométriques des objets spatiaux, les intervalles de temps ou/et les instants. . . ) et des relations spatiales et temporelles qualitatives pour déduire des relations spatiales et temporelles jusque là implicites. Le but est de répondre à des questions telles que : "Quelles sont les villes qui se trouvent au Sud-Ouest de la France ?" ou "Quels sont les objectifs touristiques proches de ma position actuelle ?". . . Cette thèse s'intéresse également à une nouvelle technique de fouille du Web Sémantique, appelé analyse sémantique, qui vise la découverte des relations directes et indirectes qui existent entre deux individus. Nous proposons l'adaptation de l'analyse sémantique, initialement définie pour les graphes RDF(S), pour les ontologies OWL 2. Également, nous étendons ce processus d'analyse en y intégrant les informations spatiales et temporelles attachées aux individus. Celles-ci sont utilisées pour filtrer des connaissances ontologiques par rapport à un contexte spatial et temporel défini qui vise à préciser la portée spatiale et temporelle d'une requête, mais également pour la déduction de nouvelles associations sémantiques mettant en exergue une proximité spatiale ou/et temporelle entre individus.
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Dates et versions

tel-00635118 , version 1 (24-10-2011)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00635118 , version 1

Citer

Alina Dia Miron. Découverte d'associations sémantiques pour le Web Sémantique Géospatial - le framework ONTOAST. Interface homme-machine [cs.HC]. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 2009. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00635118⟩
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