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Thèse Année : 2018

Generation of Linked Data Platform in Highly Decentralized Information Ecosystem

Génération de plateforme de données liées dans un écosystème d'informations fortement décentralisé.

Résumé

Information ecosystem with decentralized ·architectures have known some success in teims of data interopera.bility. However, today, information ecosystems in which organizations are operating ·are moving towards highly decentralized architectures tor reasons such as globalization and multinationalism. The problem in highly decenti'alized information ecosystem is that while data is heterogeneous, there is little to no coordination between its different actors. Consequently,. resolving data heterogeneity and enhancing interoperability betweèn the information systems become more challenging in such a context.In this work, our hypothesis is that Semantic Web technologies and in particular the Linked Data Platform 1.0 (LDP) standard can be used to provide a homogeneous view and access to self-described data. Thus, it decreases the need for contacting data providers to understand the data. However, while LDP implementations exist, they provide no support for àutomating the generation of LDPs., Consequently, deploying LDPs from existing data sources involves much manual development. To salve this problem, we propose an approach using a language to describe. how existing data sources can.be used t0 generate LDPs compatible with any implementa:tion of the LDP standard. We foi:mally desci:ibe the syntax and semantics of language . We provide an irriplementation of the approach that instantiates an automatized. generation and deployment workflow. Finally, we evaluate our approach by performing several experiments to _show how our àpproach automatizes the generation of LDPs, while enhancing·design reusability, from existing data sources that are heterogeneous or have basting constraints.
La gouvernance des écosystèmes d'information se transforme et donne lieuà des systèmes fortement décentralisés du fa'it de leur mondialisation.Le problème dans ces nouveaux écosystèmes est que, tandis que lesdonnées sont hétérogènes, il y peû ou pas de coordination entre leursacteurs. Ainsi, traiter l'hétérogénéité et assurer l'interopérabilité ausein de ces écosystèmes est toujours un défi .. Darts ce travail, notrehypothèse est que les techniques du Web Sémantique et en particulier celles des plateformes de do_nnées liées avec le standard Linked DataPlatform 1.0 (LDP) peuvent être utilisées pour construire une vue 'etaccès homogène à des données auto-décrites. Cependant, les 01itilsactuels n'aident pas à la mise en place automatique des j)latformesconformes à LDP. Par conséquent, déployer de tels platformes nécessiteun travail important. Nous proposons ainsi un langage permettant dedéèrire l'organisation des données et leurs contenus compatibles avec lestandard LDP à partir de différentes sources de données et qui soientdéployables sur les plateformes existantes. Nous présentons la syntaxeet la sémantique formelle de ce langage, ainsi qu'une rriise en œùvre denotre approche qui se traduit par une chaine de génération et dedéploiement automatique à partir d'un document de conception écrit dansce language. Nous évaluons notre approche en faisant desexpérimentations permettant de démontrer l'automatisation de lagénération de plateformes LDP à partir des sources de données existantes et hétérogènes, de la possibilité de réutiliser des documents deconceptions d'autres plateformes et de cléployer des platformes LDP enterrant compte des contraintes de stockage.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03534245 , version 1 (19-01-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03534245 , version 1

Citer

Mohammad Noorani Bakerally. Generation of Linked Data Platform in Highly Decentralized Information Ecosystem. Other [cs.OH]. Université de Lyon, 2018. English. ⟨NNT : 2018LYSEM029⟩. ⟨tel-03534245⟩
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