Passage à l’échelle pour l'alignement des ontologies

Abstract

Dans la littérature actuelle, il existe très peu d’algorithmes d’alignement qui visent à traiter le problème du passage à l’échelle des méthodes d’alignement. L’une des solutions du passage à l’échelle suppose la possibilité de partitionner les ontologies en blocs avant de réaliser l’alignement. En effet, pour diminuer l’espace de recherche des correspondances, il faut limiter la taille des ensembles de concepts en entrée de l’outil d’alignement. Dans ce mémoire, nous proposons une solution qui traite l’alignement des ontologies volumineuses qui est basé sur le partitionnement. Nous commençons par la phase de partitionnement d'ontologie en bloc, qui se base sur la structure d'ontologie, et les critères d’ingénierie ontologique, en effet, on parcourt la hiérarchie de l’ontologie, pour extraire tous les composants afin de construire les partitions, qui sont représentées par des représentants. Ces blocs sont les entrées du mapping. Pour la phase de mapping entre blocs, nous calculons les mesures de similarités sémantiques de chaque centre de blocs de la première ontologie avec tous les autres centres des blocs de la deuxième ontologie afin de trouver l’entité correspondante avec un sens équivalent ou le sens le plus proche pour produire comme sortie un ensemble de correspondances entre blocs. Ces résultats de mapping entre blocs sont utilisés pour découvrir le mapping entre concepts. In the current literature, there are very few alignment algorithms to address the problem ofscaling alignment methods. One of the scaling solutions assumes the ability to partitionontologies into blocks before performing alignment. Indeed, to reduce the search space of thematches, it is necessary to limit the size of the sets of concepts at the input of the alignment tool. In this thesis, we propose a solution that deals with the alignment of large ontologies thatis based on partitioning. We start with the bulk ontology partitioning phase, which is based on the ontology structure,and the ontological engineering criteria, in fact, we go through the ontology hierarchy, toextract all the components in order to build partitions, which are represented by representatives. These blocks are the inputs of the mapping. For the mapping phase betweenblocks, we calculate the semantic similarity measures of each block center of the firstontology with all the other centers of the blocks of the second ontology in order to find thecorresponding entity with an equivalent meaning or the direction the closer to produce asoutput a set of matches between blocks. These mapping results between blocks are used todiscover the mapping between concepts.