Langage de mashup pour l'intégration autonomique de services de données dans des environements dynamiques

The integration of the information coming from data services or data sources in virtual communities is user centred, i.e. associated to visualization issues determined by user needs. A virtual community can be seen as a cyberspace that can be customized by every user by specifying the information he/she is interested in and the way it should be retrieved and presented respecting specific security and QoS properties. Such requirements must be defined or inferred and then interpreted for building customized visualisations. Nowadays, there is no simple declarative language of mashups for retrieving; integrating and visualizing data produced by data services, according to spatio-temporal specifications. The purpose of this thesis is to develop such a language. This work is done within the framework of the REDSHINE project (red-shine.imag.fr) supported by the Grenoble INP "Bonus Qualité Recherche"Dans les communautés virtuelles, l'intégration des informations (provenant de sources ou services de données) est centrée sur les utilisateurs, i.e., associée à la visualisation d'informations déterminée par les besoins des utilisateurs. Une communauté virtuelle peut donc être vue comme un espace de données personnalisable par chaque utilisateur en spécifiant quelles sont ses informations d'intérêt et la façon dont elles doivent être présentées en respectant des contraintes de sécurité et de qualité de services (QoS). Ces contraintes sont définies ou inférées puis interprétées pour construire des visualisations personnalisées. Il n'existe pas aujourd'hui de langage déclaratif simple de mashups pour récupérer, intégrer et visualiser des données fournies par des services selon des spécifications spatio-temporelles. Dans le cadre de la thèse il s'agit de proposer un tel langage. Ce travail est réalisé dans le cadre du projet Redshine, bénéficiant d'un Bonus Qualité Recherche de Grenoble INP

PPPDM- A Privacy-Preserving Platform for Data Mashup

International audienceThe rapidly evolving nature of business requirements in current markets calls for a newtype of applications that is able to follow and respond rapidly to these changing requirements. Thistype of applications is known as the ”Situational Applications”, i.e., the applications that cometogether for solving some immediate business problems. Data Mashup is an important class of thesituational applications that combines information on the fly from multiple data sources to respond toimmediate business data needs. Mashing up data requires important programming skills on the sideof mashups’ creators, and involves handling many challenging privacy and security concerns raisedby data providers. In general, this situation prevents the non expert users from building their desiredmashups on their own. In this paper, we propose a declarative approach for mashing-up data. In ourproposed approach, data sources are exported as Web services and described as RDF views overdomain ontologies to formally define their semantics. The approach allows the mashup’s creators tocreate data mashups without any programming involved, they just need to specify “declaratively”their data needs. The approach exploits the mature query rewriting techniques to build the mashupsautomatically while taking into account the data’s privacy and security concerns. We apply theproposed approach to the healthcare domain, and report a thorough experimental evaluation. Thereported results are very promising