ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique

APPEL À
CONTRIBUTION
« Intelligence Artificielle et Agriculture Numérique »
En savoir plus >>
Autres revues >>

Revue d'Intelligence Artificielle

0992-499X
Revue des Sciences et Technologies de l'Information
Nouvel éditeur en 2019
 

 ARTICLE VOL 32/3 - 2018  - pp.313-344  - doi:10.3166/ria.32.313-344
TITRE
Muskca : un système de fusion d’ontologies fondé sur le consensus et l’estimation de la confiance

TITLE
MUSKCA: ontology merging system based on consensus and trust evaluation

RÉSUMÉ
Aujourd’hui de nombreux jeux de données sont disponibles pour un même domaine d’intérêt sur le web de données liées. Ces jeux peuvent être de qualité variable ce qui rend difficile leur réutilisation. Dans cet article, nous présentons une approche permettant d’identifier les connaissances partagées par différents jeux en tenant compte de leur qualité. L’approche repose sur l’utilisation de métriques permettant d’évaluer la confiance des éléments communs extraits de jeux de données. Nous proposons plusieurs métriques dont une fondée sur l’intégrale de Choquet. Ces métriques ont été évaluées sur trois jeux de données réels du domaine agricole.


ABSTRACT
Today many datasets related to the same domain of interest are available on the web of Linked Data. These datasets can have variable quality, which makes them difficult to reuse. In this article, we present a novel approach for identifying knowledge shared by different datasets taking into account their quality. This approach is based on metrics used to evaluate the trust score of common elements extracted from various datasets. In this article we propose several metrics, one of them is based on the integral of Choquet. These metrics have been evaluated on a real case study from the agriculture domain.


AUTEUR(S)
Fabien AMARGER, Catherine ROUSSEY, Ollivier HAEMMERLÉ, Nathalie HERNANDEZ, Romain GUILLAUME

MOTS-CLÉS
ontologies, bases de connaissances, consensus, fusion, fonction de confiance, intégrale de Choquet.

KEYWORDS
ontology development, trust, non-ontological sources, ontology design pattern, ontology merging.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 7.5 €
• Non abonné : 15.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (375 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier