A Typology of Temporal Data Imperfection

International audienceTemporal data may be subject to several types of imperfection (e.g., uncertainty, imprecision..). In this context, several typologies of data imperfections have been already proposed. However, these typologies cannot be applied to temporal data because of the complexity of this type of data and the specificity that it contains. Besides, to the best of our knowledge, there is no typology of temporal data imperfections. In this paper, we propose a typology of temporal data imperfections. Our typology is divided into direct imperfections of both numeric temporal data and natural language based temporal data, indirect imperfections that can be deduced from the direct ones and granularity (i.e., context - dependent temporal data) which is related to several factors that can interfer in specifying the imperfection type such as person’s profile and multiculturalism. We finish by representing an example of imprecise temporal data in PersonLink ontology

Dealing with Data Imperfection in OWL 2 - Application to Alzheimer’s Patients

International audienc

Traitement de l’imperfection des données temporelles saisies par l’utilisateur : application aux logiciels destinés à des patients malades d’Alzheimer

The need to deal with temporal data imperfection in the Semantic Web is increasing and, therefore, calls for a standard way of representing and reasoning about such data. This thesis presents a new vision aiming to provide solutions for different types of imperfections affecting temporal data, which we first define in a typology that we propose. Our thesis includes several contributions. The first one consists in defining a typology of temporal data imperfection in which we elaborate the various imperfections that can af-fect temporal data. We classify them into direct imperfections and others that are indirect. Then, we move to dealing with these imperfections in ontology. We propose an approach to deal with imprecision by representing and reasoning about dates and time clocks and associ-ated qualitative relations in ontology with a crisp view. Therefore, we extend the 4D-Fluents approach for the representation and the Allen’s interval algebra for the reasoning. Then, we create an ontology based on our extensions called « CrispImpTimeOnto ». When dealing with uncertain temporal data in ontology and associated qualitative relations, we first pro-pose an approach in a certain environment. We calculate certainty degrees using Bayesian networks. We extend the 4D-Fluents approach to represent the handled data and extending Allen’s interval algebra for the reasoning part. Second, we propose an approach base on pos-sibility theory to calculate the necessity measures of the handled data and by extending the same approaches for representation and reasoning. Then, we conduct a small comparison between the two proposed approaches. We offer an ontology based on our extensions called “UncertTimeOnto”. Temporal data may, also, be affected by multiple types of imperfec-tions at the same time. Thus, we present a contribution which consists in dealing with simul-taneously uncertain and imprecise temporal data in ontology using possibility theory. We propose an ontology, named « UncertPossibTimeOnto », based on our extensions. We deal with the conflict of temporal data in ontology by using the evidential theory to calculate the belief masses of the handled data. We propose a semantic representation based on the ob-tained measures. We also extend Allen’s algebra to reason about conflicting temporal data. We propose an ontology, named « BeliefTimeOnto » based on our extensions. Based on the proposed ontologies in the previous chapters, we propose an ontology of temporal data im-perfection called « TemporalOntoImperfection » that encompasses all the treated imperfec-tions. Our contributions are implemented and evaluated within CAPTAIN MEMO, the memory prosthesis based on the PersonLink ontology, dedicated to Alzheimer’s patients. We integrate our temporal ontology « TemporalOntoImperfection» in the prosthesis and we evaluate our approaches dealing with the different types of imperfection. This assessment involves people with Alzheimer’s disease.Le besoin de traiter l’imperfection des données temporelles dans le Web sémantique augmente et, par conséquent, appelle à une manière standard de représenter et de raisonner sur telles données. Cette thèse présente une nouvelle vision visant à fournir des solutions pour différents types d’imperfections affectant les données temporelles. Notre thèse comprend plusieurs contributions. La première porte sur la définition d’une typologie de l’imperfection des données temporelles dans laquelle nous listons les différentes imperfections qui peuvent affecter les données temporelles. Nous les classifions en imperfections directes et imperfections indirectes. Par la suite, nous traitons les différentes imperfections définies dans la typologie. Nous proposons une approche qui traite l’imprécision des données temporelles en représentant et raisonnant sur les dates et les horloges du temps dans l’ontologie avec une vue précise. Pour cela, nous étendons l’approche du 4D-Fluents et l’algèbre d’intervalles d’Allen. Nous proposons une ontologie basée sur nos extensions nommée « CrispImpTimeOnto ». Nous traitons l’incertitude des données temporelles dans l’ontologie, tout d’abord, en utilisant les réseaux bayésiens pour calculer les mesures d’incertitude et la deuxième en utilisant la théorie des possibilités pour calculer les mesures de nécessité. Nous étendons l’approche du 4D-Fluents pour la représentation et l’Algèbre d’intervalle d’Allen pour le raisonnement pour les deux approches. Nous proposons deux ontologies nommées « UncertTimeOnto » et « UncertPossibTimeOnto ». Nous conduisons une comparaison entre les deux approches proposées. Nous passons par la suite aux types d’imperfection composite. Nous présentons une contribution qui consiste à traiter, à la fois, l’incertitude et l’imprécision des données tempo-réelles dans l’ontologie en utilisant la théorie des possibilités. Nous proposons une ontologie, nommée « UncertPossibTimeOnto ». Nous traitons le conflit des données temporelles dans l’ontologie en utilisant la théorie de l’évidence pour calculer les masses de croyances des données. Nous proposons une représentation sémantique en nous basant sur les mesures. Nous étendons l’algèbre d’Allen pour raisonner sur les données temporelles conflictuelles. Nous proposons une ontologie, nommée « BeliefTimeOnto » basée sur nos extensions. Sur la base de nos ontologies proposées, nous proposons une ontologie de l’imperfection des données temporelles nommée « TemporalOntoImperfection ». Nous intégrons notre ontologie temporelle « TemporalOntoImperfection » dans la prothèse de mémoire CAPTAIN MEMO et nous évaluons nos approches traitant les différents types d’imperfection. Cette évaluation fait intervenir des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer

Traitement de l’imperfection des données temporelles saisies par l’utilisateur : application aux logiciels destinés à des patients malades d’Alzheimer

The need to deal with temporal data imperfection in the Semantic Web is increasing and, therefore, calls for a standard way of representing and reasoning about such data. This thesis presents a new vision aiming to provide solutions for different types of imperfections affecting temporal data, which we first define in a typology that we propose. Our thesis includes several contributions. The first one consists in defining a typology of temporal data imperfection in which we elaborate the various imperfections that can af-fect temporal data. We classify them into direct imperfections and others that are indirect. Then, we move to dealing with these imperfections in ontology. We propose an approach to deal with imprecision by representing and reasoning about dates and time clocks and associ-ated qualitative relations in ontology with a crisp view. Therefore, we extend the 4D-Fluents approach for the representation and the Allen’s interval algebra for the reasoning. Then, we create an ontology based on our extensions called « CrispImpTimeOnto ». When dealing with uncertain temporal data in ontology and associated qualitative relations, we first pro-pose an approach in a certain environment. We calculate certainty degrees using Bayesian networks. We extend the 4D-Fluents approach to represent the handled data and extending Allen’s interval algebra for the reasoning part. Second, we propose an approach base on pos-sibility theory to calculate the necessity measures of the handled data and by extending the same approaches for representation and reasoning. Then, we conduct a small comparison between the two proposed approaches. We offer an ontology based on our extensions called “UncertTimeOnto”. Temporal data may, also, be affected by multiple types of imperfec-tions at the same time. Thus, we present a contribution which consists in dealing with simul-taneously uncertain and imprecise temporal data in ontology using possibility theory. We propose an ontology, named « UncertPossibTimeOnto », based on our extensions. We deal with the conflict of temporal data in ontology by using the evidential theory to calculate the belief masses of the handled data. We propose a semantic representation based on the ob-tained measures. We also extend Allen’s algebra to reason about conflicting temporal data. We propose an ontology, named « BeliefTimeOnto » based on our extensions. Based on the proposed ontologies in the previous chapters, we propose an ontology of temporal data im-perfection called « TemporalOntoImperfection » that encompasses all the treated imperfec-tions. Our contributions are implemented and evaluated within CAPTAIN MEMO, the memory prosthesis based on the PersonLink ontology, dedicated to Alzheimer’s patients. We integrate our temporal ontology « TemporalOntoImperfection» in the prosthesis and we evaluate our approaches dealing with the different types of imperfection. This assessment involves people with Alzheimer’s disease.Le besoin de traiter l’imperfection des données temporelles dans le Web sémantique augmente et, par conséquent, appelle à une manière standard de représenter et de raisonner sur telles données. Cette thèse présente une nouvelle vision visant à fournir des solutions pour différents types d’imperfections affectant les données temporelles. Notre thèse comprend plusieurs contributions. La première porte sur la définition d’une typologie de l’imperfection des données temporelles dans laquelle nous listons les différentes imperfections qui peuvent affecter les données temporelles. Nous les classifions en imperfections directes et imperfections indirectes. Par la suite, nous traitons les différentes imperfections définies dans la typologie. Nous proposons une approche qui traite l’imprécision des données temporelles en représentant et raisonnant sur les dates et les horloges du temps dans l’ontologie avec une vue précise. Pour cela, nous étendons l’approche du 4D-Fluents et l’algèbre d’intervalles d’Allen. Nous proposons une ontologie basée sur nos extensions nommée « CrispImpTimeOnto ». Nous traitons l’incertitude des données temporelles dans l’ontologie, tout d’abord, en utilisant les réseaux bayésiens pour calculer les mesures d’incertitude et la deuxième en utilisant la théorie des possibilités pour calculer les mesures de nécessité. Nous étendons l’approche du 4D-Fluents pour la représentation et l’Algèbre d’intervalle d’Allen pour le raisonnement pour les deux approches. Nous proposons deux ontologies nommées « UncertTimeOnto » et « UncertPossibTimeOnto ». Nous conduisons une comparaison entre les deux approches proposées. Nous passons par la suite aux types d’imperfection composite. Nous présentons une contribution qui consiste à traiter, à la fois, l’incertitude et l’imprécision des données tempo-réelles dans l’ontologie en utilisant la théorie des possibilités. Nous proposons une ontologie, nommée « UncertPossibTimeOnto ». Nous traitons le conflit des données temporelles dans l’ontologie en utilisant la théorie de l’évidence pour calculer les masses de croyances des données. Nous proposons une représentation sémantique en nous basant sur les mesures. Nous étendons l’algèbre d’Allen pour raisonner sur les données temporelles conflictuelles. Nous proposons une ontologie, nommée « BeliefTimeOnto » basée sur nos extensions. Sur la base de nos ontologies proposées, nous proposons une ontologie de l’imperfection des données temporelles nommée « TemporalOntoImperfection ». Nous intégrons notre ontologie temporelle « TemporalOntoImperfection » dans la prothèse de mémoire CAPTAIN MEMO et nous évaluons nos approches traitant les différents types d’imperfection. Cette évaluation fait intervenir des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer

Traitement de l’imperfection des données temporelles saisies par l’utilisateur : application aux logiciels destinés à des patients malades d’Alzheimer

The need to deal with temporal data imperfection in the Semantic Web is increasing and, therefore, calls for a standard way of representing and reasoning about such data. This thesis presents a new vision aiming to provide solutions for different types of imperfections affecting temporal data, which we first define in a typology that we propose. Our thesis includes several contributions. The first one consists in defining a typology of temporal data imperfection in which we elaborate the various imperfections that can af-fect temporal data. We classify them into direct imperfections and others that are indirect. Then, we move to dealing with these imperfections in ontology. We propose an approach to deal with imprecision by representing and reasoning about dates and time clocks and associ-ated qualitative relations in ontology with a crisp view. Therefore, we extend the 4D-Fluents approach for the representation and the Allen’s interval algebra for the reasoning. Then, we create an ontology based on our extensions called « CrispImpTimeOnto ». When dealing with uncertain temporal data in ontology and associated qualitative relations, we first pro-pose an approach in a certain environment. We calculate certainty degrees using Bayesian networks. We extend the 4D-Fluents approach to represent the handled data and extending Allen’s interval algebra for the reasoning part. Second, we propose an approach base on pos-sibility theory to calculate the necessity measures of the handled data and by extending the same approaches for representation and reasoning. Then, we conduct a small comparison between the two proposed approaches. We offer an ontology based on our extensions called “UncertTimeOnto”. Temporal data may, also, be affected by multiple types of imperfec-tions at the same time. Thus, we present a contribution which consists in dealing with simul-taneously uncertain and imprecise temporal data in ontology using possibility theory. We propose an ontology, named « UncertPossibTimeOnto », based on our extensions. We deal with the conflict of temporal data in ontology by using the evidential theory to calculate the belief masses of the handled data. We propose a semantic representation based on the ob-tained measures. We also extend Allen’s algebra to reason about conflicting temporal data. We propose an ontology, named « BeliefTimeOnto » based on our extensions. Based on the proposed ontologies in the previous chapters, we propose an ontology of temporal data im-perfection called « TemporalOntoImperfection » that encompasses all the treated imperfec-tions. Our contributions are implemented and evaluated within CAPTAIN MEMO, the memory prosthesis based on the PersonLink ontology, dedicated to Alzheimer’s patients. We integrate our temporal ontology « TemporalOntoImperfection» in the prosthesis and we evaluate our approaches dealing with the different types of imperfection. This assessment involves people with Alzheimer’s disease.Le besoin de traiter l’imperfection des données temporelles dans le Web sémantique augmente et, par conséquent, appelle à une manière standard de représenter et de raisonner sur telles données. Cette thèse présente une nouvelle vision visant à fournir des solutions pour différents types d’imperfections affectant les données temporelles. Notre thèse comprend plusieurs contributions. La première porte sur la définition d’une typologie de l’imperfection des données temporelles dans laquelle nous listons les différentes imperfections qui peuvent affecter les données temporelles. Nous les classifions en imperfections directes et imperfections indirectes. Par la suite, nous traitons les différentes imperfections définies dans la typologie. Nous proposons une approche qui traite l’imprécision des données temporelles en représentant et raisonnant sur les dates et les horloges du temps dans l’ontologie avec une vue précise. Pour cela, nous étendons l’approche du 4D-Fluents et l’algèbre d’intervalles d’Allen. Nous proposons une ontologie basée sur nos extensions nommée « CrispImpTimeOnto ». Nous traitons l’incertitude des données temporelles dans l’ontologie, tout d’abord, en utilisant les réseaux bayésiens pour calculer les mesures d’incertitude et la deuxième en utilisant la théorie des possibilités pour calculer les mesures de nécessité. Nous étendons l’approche du 4D-Fluents pour la représentation et l’Algèbre d’intervalle d’Allen pour le raisonnement pour les deux approches. Nous proposons deux ontologies nommées « UncertTimeOnto » et « UncertPossibTimeOnto ». Nous conduisons une comparaison entre les deux approches proposées. Nous passons par la suite aux types d’imperfection composite. Nous présentons une contribution qui consiste à traiter, à la fois, l’incertitude et l’imprécision des données tempo-réelles dans l’ontologie en utilisant la théorie des possibilités. Nous proposons une ontologie, nommée « UncertPossibTimeOnto ». Nous traitons le conflit des données temporelles dans l’ontologie en utilisant la théorie de l’évidence pour calculer les masses de croyances des données. Nous proposons une représentation sémantique en nous basant sur les mesures. Nous étendons l’algèbre d’Allen pour raisonner sur les données temporelles conflictuelles. Nous proposons une ontologie, nommée « BeliefTimeOnto » basée sur nos extensions. Sur la base de nos ontologies proposées, nous proposons une ontologie de l’imperfection des données temporelles nommée « TemporalOntoImperfection ». Nous intégrons notre ontologie temporelle « TemporalOntoImperfection » dans la prothèse de mémoire CAPTAIN MEMO et nous évaluons nos approches traitant les différents types d’imperfection. Cette évaluation fait intervenir des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer

Dealing with temporal data imperfections entered by users - Application to Alzheimer Patients’software

Le besoin de traiter l’imperfection des données temporelles dans le Web sémantique augmente et, par conséquent, appelle à une manière standard de représenter et de raisonner sur telles données. Cette thèse présente une nouvelle vision visant à fournir des solutions pour différents types d’imperfections affectant les données temporelles. Notre thèse comprend plusieurs contributions. La première porte sur la définition d’une typologie de l’imperfection des données temporelles dans laquelle nous listons les différentes imperfections qui peuvent affecter les données temporelles. Nous les classifions en imperfections directes et imperfections indirectes. Par la suite, nous traitons les différentes imperfections définies dans la typologie. Nous proposons une approche qui traite l’imprécision des données temporelles en représentant et raisonnant sur les dates et les horloges du temps dans l’ontologie avec une vue précise. Pour cela, nous étendons l’approche du 4D-Fluents et l’algèbre d’intervalles d’Allen. Nous proposons une ontologie basée sur nos extensions nommée « CrispImpTimeOnto ». Nous traitons l’incertitude des données temporelles dans l’ontologie, tout d’abord, en utilisant les réseaux bayésiens pour calculer les mesures d’incertitude et la deuxième en utilisant la théorie des possibilités pour calculer les mesures de nécessité. Nous étendons l’approche du 4D-Fluents pour la représentation et l’Algèbre d’intervalle d’Allen pour le raisonnement pour les deux approches. Nous proposons deux ontologies nommées « UncertTimeOnto » et « UncertPossibTimeOnto ». Nous conduisons une comparaison entre les deux approches proposées. Nous passons par la suite aux types d’imperfection composite. Nous présentons une contribution qui consiste à traiter, à la fois, l’incertitude et l’imprécision des données tempo-réelles dans l’ontologie en utilisant la théorie des possibilités. Nous proposons une ontologie, nommée « UncertPossibTimeOnto ». Nous traitons le conflit des données temporelles dans l’ontologie en utilisant la théorie de l’évidence pour calculer les masses de croyances des données. Nous proposons une représentation sémantique en nous basant sur les mesures. Nous étendons l’algèbre d’Allen pour raisonner sur les données temporelles conflictuelles. Nous proposons une ontologie, nommée « BeliefTimeOnto » basée sur nos extensions. Sur la base de nos ontologies proposées, nous proposons une ontologie de l’imperfection des données temporelles nommée « TemporalOntoImperfection ». Nous intégrons notre ontologie temporelle « TemporalOntoImperfection » dans la prothèse de mémoire CAPTAIN MEMO et nous évaluons nos approches traitant les différents types d’imperfection. Cette évaluation fait intervenir des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer.The need to deal with temporal data imperfection in the Semantic Web is increasing and, therefore, calls for a standard way of representing and reasoning about such data. This thesis presents a new vision aiming to provide solutions for different types of imperfections affecting temporal data, which we first define in a typology that we propose. Our thesis includes several contributions. The first one consists in defining a typology of temporal data imperfection in which we elaborate the various imperfections that can af-fect temporal data. We classify them into direct imperfections and others that are indirect. Then, we move to dealing with these imperfections in ontology. We propose an approach to deal with imprecision by representing and reasoning about dates and time clocks and associ-ated qualitative relations in ontology with a crisp view. Therefore, we extend the 4D-Fluents approach for the representation and the Allen’s interval algebra for the reasoning. Then, we create an ontology based on our extensions called « CrispImpTimeOnto ». When dealing with uncertain temporal data in ontology and associated qualitative relations, we first pro-pose an approach in a certain environment. We calculate certainty degrees using Bayesian networks. We extend the 4D-Fluents approach to represent the handled data and extending Allen’s interval algebra for the reasoning part. Second, we propose an approach base on pos-sibility theory to calculate the necessity measures of the handled data and by extending the same approaches for representation and reasoning. Then, we conduct a small comparison between the two proposed approaches. We offer an ontology based on our extensions called “UncertTimeOnto”. Temporal data may, also, be affected by multiple types of imperfec-tions at the same time. Thus, we present a contribution which consists in dealing with simul-taneously uncertain and imprecise temporal data in ontology using possibility theory. We propose an ontology, named « UncertPossibTimeOnto », based on our extensions. We deal with the conflict of temporal data in ontology by using the evidential theory to calculate the belief masses of the handled data. We propose a semantic representation based on the ob-tained measures. We also extend Allen’s algebra to reason about conflicting temporal data. We propose an ontology, named « BeliefTimeOnto » based on our extensions. Based on the proposed ontologies in the previous chapters, we propose an ontology of temporal data im-perfection called « TemporalOntoImperfection » that encompasses all the treated imperfec-tions. Our contributions are implemented and evaluated within CAPTAIN MEMO, the memory prosthesis based on the PersonLink ontology, dedicated to Alzheimer’s patients. We integrate our temporal ontology « TemporalOntoImperfection» in the prosthesis and we evaluate our approaches dealing with the different types of imperfection. This assessment involves people with Alzheimer’s disease

Traitement de l’imperfection des données temporelles saisies par l’utilisateur - Application aux logiciels destinés à des patients malades d’Alzheimer

The need to deal with temporal data imperfection in the Semantic Web is increasing and, therefore, calls for a standard way of representing and reasoning about such data. This thesis presents a new vision aiming to provide solutions for different types of imperfections affecting temporal data, which we first define in a typology that we propose. Our thesis includes several contributions. The first one consists in defining a typology of temporal data imperfection in which we elaborate the various imperfections that can affect temporal data. We classify them into direct imperfections and others that are indirect. Then, we move to dealing with these imperfections in ontology. We propose an approach to deal with imprecision by representing and reasoning about dates and time clocks and associated qualitative relations in ontology with a crisp view. Therefore, we extend the 4D-Fluents approach for the representation and the Allen’s interval algebra for the reasoning. Then, we create an ontology based on our extensions called « CrispImpTimeOnto ». When dealing with uncertain temporal data in ontology and associated qualitative relations, we first propose an approach in a certain environment. We calculate certainty degrees using Bayesian networks. We extend the 4D-Fluents approach to represent the handled data and extending Allen’s interval algebra for the reasoning part. Second, we propose an approach base on possibility theory to calculate the necessity measures of the handled data and by extending the same approaches for representation and reasoning. Then, we conduct a small comparison between the two proposed approaches. We offer an ontology based on our extensions called “UncertTimeOnto”. Temporal data may, also, be affected by multiple types of imperfections at the same time. Thus, we present a contribution which consists in dealing with simultaneously uncertain and imprecise temporal data in ontology using possibility theory. We propose an ontology, named « UncertPossibTimeOnto », based on our extensions. We deal with the conflict of temporal data in ontology by using the evidential theory to calculate the belief masses of the handled data. We propose a semantic representation based on the obtained measures. We also extend Allen’s algebra to reason about conflicting temporal data. We propose an ontology, named « BeliefTimeOnto » based on our extensions. Based on the proposed ontologies in the previous chapters, we propose an ontology of temporal data imperfection called « TemporalOntoImperfection » that encompasses all the treated imperfections. Our contributions are implemented and evaluated within CAPTAIN MEMO, the memory prosthesis based on the PersonLink ontology, dedicated to Alzheimer’s patients. We integrate our temporal ontology « TemporalOntoImperfection» in the prosthesis and we evaluate our approaches dealing with the different types of imperfection. This assessment involves people with Alzheimer’s disease.Le besoin de traiter l’imperfection des données temporelles dans le Web sémantique augmente et, par conséquent, appelle à une manière standard de représenter et de raisonner sur telles données. Cette thèse présente une nouvelle vision visant à fournir des solutions pour différents types d’imperfections affectant les données temporelles. Notre thèse comprend plusieurs contributions. La première porte sur la définition d’une typologie de l’imperfection des données temporelles dans laquelle nous listons les différentes imperfections qui peuvent affecter les données temporelles. Nous les classifions en imperfections directes et imperfections indirectes. Par la suite, nous traitons les différentes imperfections définies dans la typologie. Nous proposons une approche qui traite l’imprécision des données temporelles en représentant et raisonnant sur les dates et les horloges du temps dans l’ontologie avec une vue précise. Pour cela, nous étendons l’approche du 4D-Fluents et l’algèbre d’intervalles d’Allen. Nous proposons une ontologie basée sur nos extensions nommée « CrispImpTimeOnto ». Nous traitons l’incertitude des données temporelles dans l’ontologie, tout d’abord, en utilisant les réseaux bayésiens pour calculer les mesures d’incertitude et la deuxième en utilisant la théorie des possibilités pour calculer les mesures de nécessité. Nous étendons l’approche du 4D-Fluents pour la représentation et l’Algèbre d’intervalle d’Allen pour le raisonnement pour les deux approches. Nous proposons deux ontologies nommées « UncertTimeOnto » et « UncertPossibTimeOnto ». Nous conduisons une comparaison entre les deux approches proposées. Nous passons par la suite aux types d’imperfection composite. Nous présentons une contribution qui consiste à traiter, à la fois, l’incertitude et l’imprécision des données temporelles dans l’ontologie en utilisant la théorie des possibilités. Nous proposons une ontologie, nommée « UncertPossibTimeOnto ». Nous traitons le conflit des données temporelles dans l’ontologie en utilisant la théorie de l’évidence pour calculer les masses de croyances des données. Nous proposons une représentation sémantique en nous basant sur les mesures. Nous étendons l’algèbre d’Allen pour raisonner sur les données temporelles conflictuelles. Nous proposons une ontologie, nommée « BeliefTimeOnto » basée sur nos extensions. Sur la base de nos ontologies proposées, nous proposons une ontologie de l’imperfection des données temporelles nommée « TemporalOntoImperfection ». Nous intégrons notre ontologie temporelle « TemporalOntoImperfection » dans la prothèse de mémoire CAPTAIN MEMO et nous évaluons nos approches traitant les différents types d’imperfection. Cette évaluation fait intervenir des personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer

Handling data imperfection—False data inputs in applications for Alzheimer’s patients

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Traitement des données temporelles certaines et incertaines en OWL 2 : Approche basée sur la théorie des probabilités

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Representing and Reasoning About Precise and Imprecise Time Points and Intervals in Semantic Web: Dealing with Dates and Time Clocks

International audienceTemporal data may be precise or imprecise. Representing and reasoning about these kinds of data in ontology still needs to be addressed. A significant number of approaches exist. However, they handle only precise temporal data and lack imprecise ones. In this paper, we propose a crisp-based approach for representing and reasoning about temporal data in term of quantitative (i.e., time points that can be dates and clocks, and time intervals) as well as qualitative relations (e.g., “before”) in ontology. It aims to support not only precise time points and intervals, but also imprecise ones e.g., “The journey starts by the beginning of June and ends by mid-June”. It relies only on crisp exiting Semantic Web standards and it is modeled in crisp ontology. Our approach is based on three blocks. (i) We extend the 4D-fluents approach with new crisp ontological components to represent the mentioned precise and imprecise temporal data. (ii) We extend the Allen’s interval algebra to reason about imprecise time intervals. Compared to related work, our extension is entirely based on crisp set theory. The resulting interval relations preserve many of the desirable properties of the original algebra. We adapt these relations to allow relating a time interval and a time point, and two time points; where time points and intervals may be both precise or both imprecise. All proposed relations can be used for temporal reasoning by means of transitivity tables. (iii) We propose an OWL 2 ontology based on our extensions. It proposes a set of SWRL rules to infer the proposed qualitative temporal relations. A prototype based on this ontology is implemented. We apply our approach to the Travel ontology