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Revue d'Intelligence Artificielle

0992-499X
Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 17/1-3 - 2003  - pp.481-493
TITRE
Une méthode de réconciliation sémantique pour l'extraction de connaissances

RÉSUMÉ
La quantité croissante de données structurées et semi-structurées dans les bases de données a donné naissance à des besoins cruciaux de méthodes et d'outils pour extraire des données pertinentes à des fins décisionnelles ou informatives. Notre travail se situe dans le cadre de la coopération de systèmes d'informations hétérogènes avec la définition d'un modèle de médiation sémantique pour modéliser les connaissances et d'une méthodologie de réconciliation pour extraire des connaissances pertinentes à partir de différentes sources hétérogènes pour répondre aux besoins des utilisateurs. Cet article se focalise sur deux points spécifiques : la modélisation de la sémantique des connaissances sous la forme de contextes et la méthode de réconciliation de contextes pour l'extraction des connaissances utiles. Cette technique définit une distance sémantique pour mesurer la ressemblance entre les informations décrites dans les différents contextes.


ABSTRACT
The rapid growth of data or semi-structured data in databases has lead to crucial needs of tools to extract relevant data for informative or data mining use. We are interested in cooperation of information systems with the definition of a semantic mediation model to modelise information and a reconciliation methodology to extract relevant data from heterogeneous sources to answer end-user queries. This paper focuses on two specific points: the modelisation of the data semantic using contexts and the context reconciliation method to extract relevant data. This mecanism defines a semantic distance to measure the similarity between data described in different contexts.


AUTEUR(S)
Nadine CULLOT, Fabrice JOUANOT, Kokou YÉTONGNON

MOTS-CLÉS
coopération de SI, modèle de médiation sémantique, extraction de connaissances.

KEYWORDS
Information Systems, Cooperation, Semantics, Mediation Model, Data Extraction.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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