Traitement des incompatibilités de candidats issus d'alignements entre plusieurs bases de connaissances

26es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances IC 2015 @PFIA 2015, Rennes, FRA, 29-/06/2015 - 03/07/2015National audienceDe nombreux travaux ont été proposés dans la littérature dans le but de construire des ontologies à partir de sources telles que les thesaurus ou les classifications. Certaines de ces sources sont disponibles sur le Web de données, au format SKOS. Dans nos travaux, nous proposons de construire une base de connaissances destinée à un besoin applicatif particulier, en exploitant un ensemble de sources disponibles sur le domaine considéré. L'originalité de notre approche réside dans le fait d'exploiter la redondance entre les sources afin d'en extraire des candidats (classes, individus, propriétés...). Nous présentons dans cet article la notion d'incompatibilité entre candidats, qui résulte de l'hypothèse de travail selon laquelle nous ne considérons que des relations d'équivalence simple entre les sources. Nous présentons également la génération de sous-ensembles de candidats compatibles afin d'obtenir un consensus cohérent entre les sources. Cette approche a été évaluée sur un cas d'étude réel concernant le domaine de la taxonomie du blé, réalisée en collaboration avec un expert

Incremental schema integration for data wrangling via knowledge graphs

Virtual data integration is the current approach to go for data wrangling in data-driven decision-making. In this paper, we focus on automating schema integration, which extracts a homogenised representation of the data source schemata and integrates them into a global schema to enable virtual data integration. Schema integration requires a set of well-known constructs: the data source schemata and wrappers, a global integrated schema and the mappings between them. Based on them, virtual data integration systems enable fast and on-demand data exploration via query rewriting. Unfortunately, the generation of such constructs is currently performed in a largely manual manner, hindering its feasibility in real scenarios. This becomes aggravated when dealing with heterogeneous and evolving data sources. To overcome these issues, we propose a fully-fledged semi-automatic and incremental approach grounded on knowledge graphs to generate the required schema integration constructs in four main steps: bootstrapping, schema matching, schema integration, and generation of system-specific constructs. We also present NextiaDI, a tool implementing our approach. Finally, a comprehensive evaluation is presented to scrutinize our approach.This work was partly supported by the DOGO4ML project, funded by the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación under project PID2020-117191RB-I00, and D3M project, funded by the Spanish Agencia Estatal de Investigación (AEI) under project PDC2021-121195-I00. Javier Flores is supported by contract 2020-DI-027 of the Industrial Doctorate Program of the Government of Catalonia and Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT, Mexico). Sergi Nadal is partly supported by the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación, as well as the European Union – NextGenerationEU, under project FJC2020-045809-I.Peer ReviewedPostprint (published version