Essaid, Amira
[Author]
;
Rennes 1
[Contributor];
Université de Tunis. Faculté des sciences de Tunis
[Contributor];
Martin, Arnaud
[Contributor];
Ben Yaghlane, Boutheïna
[Contributor]
Decision making for ontology matching under the theory of belief functions ; Prise de décision lors de l'appariement des ontologies dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Decision making for ontology matching under the theory of belief functions ; Prise de décision lors de l'appariement des ontologies dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
L'appariement des ontologies est une tâche primordiale pour palier au problème d'hétérogénéité sémantique et ainsi assurer une interopérabilité entre les applications utilisant différentes ontologies. Il consiste en la mise en correspondance de chaque entité d'une ontologie source à une entité d'une ontologie cible et ceci par application des techniques d'alignement fondées sur des mesures de similarité. Individuellement, aucune mesure de similarité ne permet d'obtenir un alignement parfait. C'est pour cette raison qu'il est intéressant de tenir compte de la complémentarité des mesures afin d'obtenir un meilleur alignement. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à proposer un processus de décision crédibiliste pour l'appariement des ontologies. Étant données deux ontologies, on procède à leur appariement et ceci par application de trois techniques. Les alignements obtenus seront modélisés dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance. Des règles de combinaison seront utilisées pour combiner les résultats d'alignement. Une étape de prise de décision s'avère utile, pour cette raison nous proposons une règle de décision fondée sur une distance et capable de décider sur une union d'hypothèses. Cette règle sera utilisée dans notre processus afin d'identifier pour chaque entité source le ou les entités cibles. ; Ontology matching is a solution to mitigate the effect of semantic heterogeneity. Matching techniques, based on similarity measures, are used to find correspondences between ontologies. Using a unique similarity measure does not guarantee a perfect alignment. For that reason, it is necessary to use more than a similarity measure to take advantage of features of each one and then to combine the different outcomes. In this thesis, we propose a credibilistic decision process by using the theory of belief functions. First, we model the alignments, obtained after a matching process, under the theory of belief functions. Then, we combine the different outcomes through using adequate combination rules. ...