Utilisation des graphes de propriétés pour les données RDF

Contexte

Sujet

Récemment, les communautés du Web sémantique et des graphes de propriétés ont manifesté un vif intérêt pour explorer la convergence de la combinaison de leurs méthodologies et de leurs technologies pour répondre à certains objectifs clés du Web sémantique (par exemple, le partage de données et de connaissances) à l'aide de certains des principaux caractéristiques des graphes de propriétés (e.g., passage à l’échelle). C’était le sujet d’un atelier spécifique organisé par le W3C en mars 2019 “Web Standardization for Graph Data” (https://www.w3.org/Data/events/data-ws-2019/ ) et de nouveaux prototypes de languages sont proposés à répondre au besoin [7-8].

Le format de données RDF est la brique de base des technologies du Web Sémantique qui vise à mettre en place un Web de données partagées, interopérables, décrites sémantiquement et qui soient exploitables automatiquement par des machines.

https://fr.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework

Les graphes de propriétés sont ...

Dans le cadre de ce stage, nous nous intéresserons à la conceptualisation et à la mise en oeuvre d’un prototype de graphe de propriétés optimisé pour les données RDF.

Nous explorerons l'utilisation de la technologie de graphe de propriété développée pour des questions liées à l’exploitation et l’intégration de données en agronomie et biodiversité et entre autre pour l’alignement d’ontologies. Sur cet aspect nous nous reposerons sur le contexte du projet AgroPortal [2], un portail d’ontologies et de vocabulaires en agronomie ainsi que sur de travaux préliminaires dans le domaine de l'alignement d’ontologie [1] avec des ressources externes [3,6]. Sur ce dernier aspect, une continuation en thèse est possible.

Références

[1] Jérôme Euzenat and Pavel Shvaiko. Ontology Matching (second edition). Springer, 2013.

[2] Jonquet, C., Toulet, A., Arnaud, E., Aubin, S., Yeumo, E. D., Emonet, V., ... & Larmande, P. (2018). AgroPortal: A vocabulary and ontology repository for agronomy. Computers and Electronics in Agriculture, 144, 126-143.

[3] Angela Locoro, Jérôme David, and Jérôome Euzenat. Context-based matching: design of a flexible framework and experiment. Journal on Data Semantics, 3(1):25–46, 2014

[4] A. Castelltort et T. Martin. Handling scalable approximate queries over NoSQL graph databases: Cypherf and the Fuzzy4S framework. Fuzzy Sets and Systems 348: 21-49 (2018)

[5] A. Castelltort et A. Laurent. Exploiting NoSQL Graph Databases and in Memory Architectures for Extracting Graph Structural Data Summaries. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 25(1): 81-110 (2017)

[6] Annane, A., Bellahsene, Z., Azouaou, F., & Jonquet, C. (2018). Building an effective and efficient background knowledge resource to enhance ontology matching. Journal of Web Semantics. In press, 2018.

[7] Angles Renzo, Harsh Thakkar, and Dominik Tomaszuk. RDF and Property Graphs Interoperability: Status and Issues, Alberto Mendelzon Workshop on Foundations of Data Management, Asunción, Paraguay, June 3–7, 2019.

[8] Hartig, Olaf. Foundations to Query Labeled Property Graphs using SPARQL⋆." 1st International Workshop on Approaches for Making Data Interoperable, co-located with 15th Semantics Conference (SEMANTiCS 2019), Karlsruhe, Germany, September 9, 2019