Génération semi-automatique de services Web sémantiques pour des bases de données relationnelles biologiques

Les données et les sources biologiques sont hétérogènes (syntaxe et sémantique), de plus en plus nombreuses et fortement évolutives. L'agrégation de données ayant de telles spécificités est complexe et nécessite le développement de solutions d'intégration. La médiation est une approche virtuelle simulant une intégration physique des données par l'utilisation d'adaptateurs interrogeant directement les sources de données dans leurs emplacements d'origine. Cependant, la création de ces adaptateurs est consommatrice de temps. Les travaux introduits dans ce mémoire proposent d'automatiser la création d'adaptateurs sémantiques, facilitant ainsi l'intégration et le partage de sources de données biologiques. Plus précisément, nous nous sommes intéressés au développement d'une méthodologie permettant d'automatiser au maximum l'intégration de bases de données relationnelles biologiques dans une plateforme d'intégration de type médiation. Notre approche se veut flexible, générique et automatisée. Pour cela nous nous appuyons sur des standards du Web Sémantique et des Services Web pour développer de manière automatisée des adaptateurs sémantiques de type Service Web Sémantique. (Résumé d'auteur

Database Support for Path Query Functions

Abstract. Extending relational database functionality to include data mining primitives is one step towards the greater goal of more closely integrated database and mining systems. This paper describes one such extension, where database technology is used to implement path queries over a graph view of relational data. Partial-path information is pre-computed and stored in a compressed binary format in an SQL data type. Path querying is implemented using SQL table functions, thus enabling the retrieved path tables to be manipulated within SQL queries in the same way as standard relational tables. The functions are evaluated with particular reference to response time, storage requirements and shortest-path optimality, using road system data representing relationships between over 2.8 million entities.