Interrogation récursive du Web sémantique - CoDE - Université ...

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Le deuxième chapitre présente le contexte général dans lequel nous nous situons. Nous commencerons par une introduction au Web sémantique et au Web de données, au concept de Linked Data et à ses principes et objectifs, ainsi qu’au projet communautaire collectif Linking Open Data visant à créer de plus en plus de liens entre les données publiées sur ce nouveau Web. Le troisième chapitre est consacré à l’étude des standards, outils et protocoles qui existent dans ce domaine. Ceux-ci définissent notamment des schémas de données et des protocoles d’interrogation. Le quatrième chapitre offre une comparaison de cinq méthodes d’interrogation du Web sémantique, tantôt traditionnelles, tantôt novatrices. La cinquième, citée plus haut et dénommée Link Traversal, y est détaillée plus particulièrement puisque cette approche est un des éléments centraux de ce mémoire. Le cinquième chapitre consiste en une analyse de la librairie SQUIN, une interface d’interrogation du Web de données pour les sources adhérant aux principes de Linked Data. Cette librairie implémente les principes du Link Traversal définis au chapitre quatre. Le sixième chapitre détaille les trois pistes investiguées dans le cadre de ce mémoire, celles-ci ayant pour but de réduire le temps d’attente des utilisateurs lorsqu’ils effectuent une requête grâce à SQUIN. En effet, le nombre de données disponibles sur le Web sémantique étant en croissance exponentielle et amené à conserver cette tendance dans les années à venir, il sera d’autant plus nécessaire d’en optimiser les méthodes d’interrogation de cette énorme quantité de données. Les deux premières pistes de recherche décrites au chapitre six se sont avérées in- fructueuses, mais la troisième a en revanche produit de très bons résultats. Le septième chapitre présente les résultats obtenus grâce à l’implémentation concrète de cette troi- sième piste. Une conclusion sur les résultats présentés y est également donnée. Le huitième chapitre analyse les perspectives futures et propose des pistes d’investi- gation supplémentaires afin d’optimiser davantage l’exécution des requêtes via SQUIN. Le neuvième et dernier chapitre présente les conclusions que l’on peut tirer des ré- sultats obtenus, un point sur le développement personnel que m’a apporté ce travail, et une conclusion générale sur le sujet présenté dans ce mémoire. 6
Chapitre 2 Contexte Actuellement, les serveurs d’hébergement permettent le stockage et la mise à dispo- sition de l’information, le réseau Internet permet le transfert de cette information et les ordinateurs personnels permettent son affichage à destination de l’utilisateur final. Le matériel informatique (infrastructure, machines) ne sert donc actuellement que de moyen de transfert de l’information, et il est impossible pour les machines d’en comprendre le contenu. En effet, ce n’est qu’à la phase finale du procédé, lorsque l’information est affi- chée à l’écran de l’utilisateur, que ce dernier l’interprète et comprend ce qu’elle signifie. Il est donc le seul à en connaître la sémantique. Une interprétation de l’information par les ordinateurs est actuellement très difficile, car celle-ci est stockée de manière non structurée. En effet, une page Web n’est qu’un ensemble de caractères qui se suivent, formant des phrases que seuls les humains sont capables d’interpréter. Les seuls liens sémantiques sont les liens hypertextes entre documents. Cette utilisation actuelle du Web est qualifiée de document-centric, car il s’agit davantage d’un stockage de documents liés entre eux, par opposition à un stockage de données liées entre elles. On l’appelle de ce fait le “Web de documents” (Web of Docu- ments). Afin de rendre l’information interprétable par les ordinateurs, il faut ajouter une sé- mantique aux données, et rendre l’information structurée (ou du moins semi-structurée). C’est l’objet du Web sémantique (aussi appelé Web 3.0), projet initié à l’époque par Tim Berners Lee en 2001 [1]. 7
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