SODA: an OWL-DL based ontology matching system

International audienc

Paravalvular Leaks: From Diagnosis to Management

Paravalvular leaks (PVLs) are complications of a surgical or percutaneous valve replacement. They are persistent defects between the native annulus and the sewing ring, which result in a regurgitant prosthesis. They are observed in 2–18% of patients after a surgical valve replacement (SVR) and in 7–40% after a transcatheter aortic valve replacement (TAVR). Clinical manifestations are heart failure and hemolysis. They develop in 1–5% of PVL patients, and they have a poor prognosis. Surgery was the only available treatment to improve the patient’s outcome. But it is a high-risk surgery in frail patients and PVL relapse is not rare. Percutaneous PVL closure has emerged as a promising technique. Nevertheless, it needs a careful assessment, demands high technical expertise, and still has limitations. This chapter focuses on the diagnosis of PVL after a SVR and transcatheter PVL closure (TPVL)

Contributions to OWL ontologies alignment using similarity aggregation

Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé plusieurs méthodes d'alignement à savoir: la méthode EDOLA, la méthode SODA et la méthode OACAS. Les trois méthodes procèdent dans une première phase à la transformation des deux ontologies à aligner sous la forme d'un graphe, O-Graph, pour chaque ontologie. Ces graphes permettent la représentation des ontologies sous une forme facile à l'exploitation. La méthode EDOLA est une approche se basant sur un modèle de calcul des similarités locale et globale. Ce modèle suit la structure du graphe pour calculer les mesures de similarité entre les noeuds des deux ontologies. Le module d'alignement associe pour chaque catégorie de noeuds une fonction d'agrégation. La fonction d'agrégation prend en considération toutes les mesures de similarités entre les couples de noeuds voisins au couple de noeud à apparier. La méthode SODA est une amélioration de la méthode EDOLA. En effet, la méthode SODA opère sur les ontologies OWL-DL, pour les aligner, à la place des ontologies décrites en OWL-Lite. La méthode SODA est une approche structurelle pour l'alignement d'ontologies OWL-DL. Elle opère en 3 étapes successives. La première étape permet de calculer la similarité linguistique à travers des mesures de similarité plus adaptées aux descripteurs des constituants des ontologies à apparier. La seconde étape détermine la similarité structurelle en exploitant la structure des deux graphes O-Graphs. La troisième étape déduit la similarité sémantique, en prenant en considération les deux types de similarités déjà calculées. La méthode d'alignement, OACAS, opère en 3 étapes successives pour produire l'alignement. La première étape permet de calculer la similarité linguistique composée. La similarité linguistique composée prend en considération tous les descripteurs des entités ontologiques à aligner. La seconde étape détermine la similarité de voisinage par niveau. La troisième étape agrège les composants de la similarité linguistique composée et la similarité de voisinage par niveau pour déterminer la similarité agrégée.In this thesis, we have proposed three ontology alignment methods: EDOLA (Extended Diameter OWL-Lite Alignment) method, SODA (Structural Ontology OWL-DL Alignment) method and OACAS (Ontologies Alignment using Composition and Aggregation of Similarities) method. These methods rely on aggregation and composition of similarities and check the spread structure of the ontologies to be aligned. EDOLA method allows to align OWL-Lite ontologies whereas SODA and OACAS consider OWL-DL ontologies. The three proposed methods operate in a first step by transforming both ontologies to aligned as a graph, named O-Graph, for each ontology. This graph reproduces OWL ontologies to be easily manipulated during the alignment process. The obtained graphs describe all the information contained in the ontologies: entities, relations between entities and instances. Besides, the EDOLA method is a new approach that computes local and global similarities using a propagation technique of similarities through the O-Graphs. This model explores the structure of the considered O-Graphs to compute the similarity values between the nodes of both ontologies. The alignment model associates for each category of nodes an aggregation function. This function takes in consideration all the similarity measures of the couple of nodes to match. This aggregation function explores all descriptive information of this couple. EDOLA operates in two succesive steps. The first step computes the local similarity, terminological one, whereas the second step computes the global one. The SODA method is an improved version of EDOLA. In fact, it uses OWL-DL ontologies. SODA method is a structures approach for OWL-DL ontologies. The method operates in three successive steps and explores the structure the ontologies using O-Graphs. The first step computes linguistic similarity using appropriate similarity measures corresponding to the descriptors of ontological entities. The second step allows to compute structural similarity using the two graphs O-Graphs. The third step deduces the semantic similarity, by combining both similarities already computed, in order to outperform the alignment task

Paramétrage intelligent de l'alignement d'ontologies par l'intégrale de Choquet

National audienceLe nombre croissant d'ontologies rend le processus d'alignement une composante essentielle du Web sémantique. Plusieurs outils ont été conçus dans le but de produire des alignements. La qualité des alignements fournis par ces outils est étroitement liée à certains paramètres qui régissent leurs traitements. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche permettant l'adaptation automatique des paramètres d'alignement d'ontologies par l'utilisation de l'intégrale de Choquet, comme un opérateur d'agrégation. Les expérimentations montrent une nette amélioration des résultats par rapport à un paramétrage statique et fig

Using Linguistic Resource for Cross-Lingual Ontology Alignment

In the Semantic Web register, ontology alignment process can be seen as a cornerstone solution for the data heterogeneousness by allowing their interoperability. However, the most of the existing alignment methods assume that all ontologies to be aligned are described by identical languages. Indeed, very few approaches paid attention to the thriving challenge of multilingual ontology alignment. This paper introduces a new alignment method for multilingual ontologies. The proposed method implements a strategy of a direct alignment based on an external resource. Results obtained after extensive carried experiments are very encouraging and highlight many useful insights about the new proposed method

FONTO : Une nouvelle méthode de la fuzzification d'ontologies

International audienceABSTRACT. In this paper, we propose a new method of ontologies fuzzification able to analyzing data imperfection. In general, the constituents of an ontology are, as all data from the real world, characterized by aspects of inaccuracies and uncertainties. These imperfections of on-tologies are the result of a vague and imprecise linguistic description, provided by experts. They are broken down into two categories: the uncertainty, and the imprecision. Thus, the objective of the work in this article is to describe our approach to ontology fuzzification that models these two aspects. It has been applied in the ontologies fuzzification. MOTS-CLÉS : Ontologie classique,logique flou, ontologieDans cet article, nous proposons une nouvelle méthode de fuzzification d'ontologies capable d'analyser l'imperfection des données. En général, les constituants d'une ontologie sont, comme toutes les données du monde réel, caractérisés par l'imprécision et l'incertitude. Ces imperfections d'ontologies sont le résultat d'une description linguistique vague et imprécise, fournies par les experts. Elles sont réparties en deux catégories: l'incertitude et l'imprécision. Ainsi, l'objectif du travail dans cet article est de décrire notre approche de fuzzification d'on-tologies qui modélise ces deux aspects. Elle a été appliquée dans la fuzzification d'ontologies dans le domaine biomédical. floue, Fuzzification d'ontologies

Contributions à l'alignement d'ontologies OWL par agrégation de similarités

Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé plusieurs méthodes d'alignement à savoir: la méthode EDOLA, la méthode SODA et la méthode OACAS. Les trois méthodes procèdent dans une première phase à la transformation des deux ontologies à aligner sous la forme d'un graphe, O-Graph, pour chaque ontologie. Ces graphes permettent la représentation des ontologies sous une forme facile à l'exploitation. La méthode EDOLA est une approche se basant sur un modèle de calcul des similarités locale et globale. Ce modèle suit la structure du graphe pour calculer les mesures de similarité entre les noeuds des deux ontologies. Le module d'alignement associe pour chaque catégorie de noeuds une fonction d'agrégation. La fonction d'agrégation prend en considération toutes les mesures de similarités entre les couples de noeuds voisins au couple de noeud à apparier. La méthode SODA est une amélioration de la méthode EDOLA. En effet, la méthode SODA opère sur les ontologies OWL-DL, pour les aligner, à la place des ontologies décrites en OWL-Lite. La méthode SODA est une approche structurelle pour l'alignement d'ontologies OWL-DL. Elle opère en 3 étapes successives. La première étape permet de calculer la similarité linguistique à travers des mesures de similarité plus adaptées aux descripteurs des constituants des ontologies à apparier. La seconde étape détermine la similarité structurelle en exploitant la structure des deux graphes O-Graphs. La troisième étape déduit la similarité sémantique, en prenant en considération les deux types de similarités déjà calculées. La méthode d'alignement, OACAS, opère en 3 étapes successives pour produire l'alignement. La première étape permet de calculer la similarité linguistique composée. La similarité linguistique composée prend en considération tous les descripteurs des entités ontologiques à aligner. La seconde étape détermine la similarité de voisinage par niveau. La troisième étape agrège les composants de la similarité linguistique composée et la similarité de voisinage par niveau pour déterminer la similarité agrégée.In this thesis, we have proposed three ontology alignment methods: EDOLA (Extended Diameter OWL-Lite Alignment) method, SODA (Structural Ontology OWL-DL Alignment) method and OACAS (Ontologies Alignment using Composition and Aggregation of Similarities) method. These methods rely on aggregation and composition of similarities and check the spread structure of the ontologies to be aligned. EDOLA method allows to align OWL-Lite ontologies whereas SODA and OACAS consider OWL-DL ontologies. The three proposed methods operate in a first step by transforming both ontologies to aligned as a graph, named O-Graph, for each ontology. This graph reproduces OWL ontologies to be easily manipulated during the alignment process. The obtained graphs describe all the information contained in the ontologies: entities, relations between entities and instances. Besides, the EDOLA method is a new approach that computes local and global similarities using a propagation technique of similarities through the O-Graphs. This model explores the structure of the considered O-Graphs to compute the similarity values between the nodes of both ontologies. The alignment model associates for each category of nodes an aggregation function. This function takes in consideration all the similarity measures of the couple of nodes to match. This aggregation function explores all descriptive information of this couple. EDOLA operates in two succesive steps. The first step computes the local similarity, terminological one, whereas the second step computes the global one. The SODA method is an improved version of EDOLA. In fact, it uses OWL-DL ontologies. SODA method is a structures approach for OWL-DL ontologies. The method operates in three successive steps and explores the structure the ontologies using O-Graphs. The first step computes linguistic similarity using appropriate similarity measures corresponding to the descriptors of ontological entities. The second step allows to compute structural similarity using the two graphs O-Graphs. The third step deduces the semantic similarity, by combining both similarities already computed, in order to outperform the alignment task.ARRAS-Bib.electronique (620419901) / SudocSudocFranceF

CASME: A CASE Tool for Spatial Data Marts Design and Generation

Geographic Information Systems (GIS) showed their insufficiencies in front of complex requests for decision-makers. Resulting of the association of the databases and the decision-making systems the decisional data processing was developed since the beginning of the 90th as a new way. The decisional databases thus emerged in order to answer the specific needs for OnLine Analytical Processing (OLAP) and data mining. Extensions were made to make appropriate the analysis and the algorithms to specificities of the handled spatial data. This paper describes the modeling and implementation of Spatial Data Mart (SDM). We define a formal framework for the progressive construction of spatial data warehouses by assembling these SDM. Our approach includes a meta model for SDM construction. The construction is done in accordance with the UML meta model. After the validation step, construction is followed by an automatic generation of the spatial data mart in Spatial Oracle. A CASE tool, called CASME (Computer Aided Spatial Mart Engineering), constitutes the interface through which the user will have to carry out the process