Modélisation de l'incertitude dans le web sémantique en utilisant les réseaux bayésiens.

Abstract

Les ontologies sont au cœur du web sémantique, elles permettent de représenter les connaissances du web. Une ontologie est une représentation qui regroupe un ensemble de concepts et relations décrivant un domaine particulier. Un de principaux défauts de l'ontologie est leur incapacité de représenter et raisonner sur l'incertitude, d'où la modélisation des connaissances du web sémantique. Nous proposons dans ce mémoire une méthode de modélisation de l'incertitude plus particulièrement l'incomplétude dans les ontologies, en utilisant un langage probabiliste à base des réseaux bayésiens, et en appliquant des algorithmes dédiés à l'apprentissage des paramètres et des structures de ces réseaux bayésiens pour remplir les tables de PR-OWL. Mots clé: OWL, PR-OWL, MEBN, ontologies, réseaux bayésiens, MTheory, MFrag, neuds.