Contribution à l'interrogation flexible et personnalisée d'objets complexes modélisés par des graphes

Plusieurs domaines d'application traitent des objets et des données complexes dont la structure et la sémantique de leurs composants sont des informations importantes pour leur manipulation et leur exploitation. La structure de graphe a été bien souvent adoptée, comme modèles de représentation, dans ces domaines. Elle permet de véhiculer un maximum d'informations, liées à la structure, la sémantique et au comportement de ces objets, nécessaires pour assurer une meilleure représentation et une manipulation e cace. Ainsi, lors d'une comparaison entre deux objets complexes, l'opération d'appariement est appliquée entre les graphes les modélisant. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à l'appariement approximatif qui permet de sélectionner les graphes les plus similaires au graphe d'une requête. L'objectif de notre travail est de contribuer à l'interrogation exible et personnalisée d'objets complexes modélisés sous forme de graphes pour identi er les graphes les plus pertinents aux besoins de l'utilisateur, exprimés d'une manière partielle ou imprécise. Dans un premier temps, nous avons proposé un cadre de sélection de services Web modélisés sous forme de graphes qui permet (i) d'améliorer le processus d'appariement en intégrant les préférences des utilisateurs et l'aspect structurel des graphes comparés, et (ii) de retourner les services les plus pertinents. Une deuxième méthode d'évaluation de requêtes de recherche de graphes par similarité a également été présentée pour calculer le skyline de graphes d'une requête utilisateur en tenant compte de plusieurs mesures de distance de graphes. En n, des approches de ra nement ont été dé nies pour réduire la taille, souvent importante, du skyline. Elles ont pour but d'identi er et d'ordonner les points skyline qui répondent le mieux à la requête de l'utilisateur.Several application domains deal with complex objects whose structure and semantics of their components are crucial for their handling. For this, graph structure has been adopted, as a model of representation, in these areas to capture a maximum of information, related to the structure, semantics and behavior of such objects, necessary for e ective representation and processing. Thus, when comparing two complex objects, a matching technique is applied between their graph structures. In this thesis, we are interested in approximate matching techniques which constitute suitable tools to automatically nd and select the most similar graphs to user graph query. The aim of our work is to develop methods to personalized and exible querying of repositories of complex objects modeled thanks to graphs and then to return the graphs results that t best the users needs, often expressed partially and in an imprecise way. In a rst time, we propose a exible approach for Web service retrieval that relies both on preference satis ability and structural similarity between process model graphs. This approach allows (i) to improve the matching process by integrating user preferences and the graph structural aspect, and (ii) to return the most relevant services. A second method for evaluating graph similarity queries is also presented. It retrieves graph similarity skyline of a user query by considering a vector of several graph distance measures instead of a single measure. Thus, graphs which are maximally similar to graph query are returned in an ordered way. Finally, re nement methods have been developed to reduce the size of the skyline when it is of a signi cant size. They aim to identify and order skyline points that match best the user query.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Flexible and Personalized Querying of Complex Objects Modeled by Graphs

Plusieurs domaines d'application traitent des objets et des données complexes dont la structure et la sémantique de leurs composants sont des informations importantes pour leur manipulation et leur exploitation. La structure de graphe a été bien souvent adoptée, comme modèles de représentation, dans ces domaines. Elle permet de véhiculer un maximum d'informations, liées à la structure, la sémantique et au comportement de ces objets, nécessaires pour assurer une meilleure représentation et une manipulation efficace. Ainsi, lors d'une comparaison entre deux objets complexes, l'opération d'appariement est appliquée entre les graphes les modélisant. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à l'appariement approximatif qui permet de sélectionner les graphes les plus similaires au graphe d'une requête. L'objectif de notre travail est de contribuer à l'interrogation flexible et personnalisée d'objets complexes modélisés sous forme de graphes pour identifier les graphes les plus pertinents aux besoins de l'utilisateur, exprimés d'une manière partielle ou imprécise. Dans un premier temps, nous avons proposé un cadre de sélection de services Web modélisés sous forme de graphes qui permet (i) d'améliorer le processus d'appariement en intégrant les préférences des utilisateurs et l'aspect structurel des graphes comparés, et (ii) de retourner les services les plus pertinents. Une deuxième méthode d'évaluation de requêtes de recherche de graphes par similarité a également été présentée pour calculer le skyline de graphes d'une requête utilisateur en tenant compte de plusieurs mesures de distance de graphes. Enfin, des approches de raffinement ont été définies pour réduire la taille, souvent importante, du skyline. Elles ont pour but d'identifier et d'ordonner les points skyline qui répondent le mieux à la requête de l'utilisateur.Several application domains deal with complex objects whose structure and semantics of their components are crucial for their handling. For this, graph structure has been adopted, as a model of representation, in these areas to capture a maximum of information, related to the structure, semantics and behavior of such objects, necessary for effective representation and processing. Thus, when comparing two complex objects, a matching technique is applied between their graph structures. In this thesis, we are interested in approximate matching techniques which constitute suitable tools to automatically find and select the most similar graphs to user graph query. The aim of our work is to develop methods to personalized and flexible querying of repositories of complex objects modeled thanks to graphs and then to return the graphs results that fit best the users ’needs, often expressed partially and in an imprecise way. In a first time, we propose a flexible approach for Web service retrieval that relies both on preference satisfiability and structural similarity between process model graphs. This approach allows (i) to improve the matching process by integrating user preferences and the graph structural aspect, and (ii) to return the most relevant services. A second method for evaluating graph similarity queries is also presented. It retrieves graph similarity skyline of a user query by considering a vector of several graph distance measures instead of a single measure. Thus, graphs which are maximally similar to graph query are returned in an ordered way. Finally, refinement methods have been developed to reduce the size of the skyline when it is of a significant size. They aim to identify and order skyline points that match best the user query

A Similarity Skyline Approach for Handling Graph Queries- A Preliminary Report

Abstract—One of the fundamental problems in graph databases is similarity search for graphs of interest. Existing approaches dealing with this problem rely on a single similarity measure between graph structures. In this paper, we suggest an alternative approach allowing for searching similar graphs to a graph query where similarity between graphs is rather modeled by a vector of scalars than a unique scalar. To this end, we introduce the notion of similarity skyline of a graph query defined by the subset of graphs of the target database that are the most similar to the query in a Pareto sense. The idea is to achieve a d-dimensional comparison between graphs in terms o

Une Approche Skyline pour l'Interrogation de Bases de Données de Graphes

International audienceLa recherche de graphes similaires à une requête à graphe est l'un des problèmes fondamentaux des bases de données de graphes. Les approches exis- tantes traitant ce problème s'appuient, généralement, sur une seule mesure de similarité entre les structures de graphes. Dans cet article, nous proposons une approche permettant de rechercher les graphes similaires au graphe d'une re- quête où la similarité entre graphes n'est plus un scalaire unique mais un vecteur de scalaires. Pour cela, nous introduisons le concept de skyline par similarité d'une requête à graphe défini par un sous-ensemble de graphes, de la base de données interrogée, qui sont les plus similaires à la requête au sens de Pareto. Une méthode pour raffiner le résultat de la recherche est aussi proposée en s'ap- puyant sur le critère de diversité entre les graphes

Interrogation de bases de données de graphes : Une approche basée sur un skyline par similarité

National audienceL'un des problèmes fondamentaux des bases de données de graphes est la recherche de graphes similaires à une requête à graphe. Les approches existantes traitant ce problème s'appuient, généralement, sur une seule mesure de similarité entre les structures de graphes. Dans cet article, nous proposons une approche où la similarité entre graphes n'est plus un scalaire unique mais un vecteur de scalaires. Pour cela, nous utilisons le concept de skyline par simi- larité d'une requête à graphe défini par un sous-ensemble de graphes, de la base de données interrogée, qui sont les plus similaires à la requête au sens de Pa- reto. L'idée est d'effectuer une comparaison multidimensionnelle entre graphes en termes de d mesures de similarité locales et d'identifier les graphes qui sont maximalement similaires au sens d'une relation de dominance par similarité. Une méthode pour raffiner le résultat de la recherche est aussi discutée en s'ap- puyant sur le critère de diversité entre les graphes

An Approach Based on Fuzzy Sets to Handle Preferences in Service Retrieval

International audienceCurrent approaches for service discovery are based on semantic knowledge, such as ontologies and service behavior (described as a process model). However, these approaches have high selectivity rate, resulting in a large number of services offering similar functionalities and behavior. One way to improve the selectivity rate is to cope with user preferences defined on quality attributes. In this paper, we propose a novel approach for service retrieval that takes into account the service process model and relies both on preference satisfiability and structural similarity. User query and target process models are represented as annotated graphs, where user preferences on QoS attributes are modelled by means of fuzzy sets. A flexible evaluation strategy based on fuzzy linguistic quantifiers is introduced. Finally, different ranking methods are discussed

An Approach Based on Fuzzy Sets to Selecting and Ranking Business Processes

International audienceCurrent approaches for service discovery are based on semantic knowledge, such as ontologies and service behavior (described as a process model). However, these approaches have high selectivity rate, resulting in a large number of services offering similar functionalities and behavior. One way to improve the selectivity rate is to cope with user preferences defined on quality attributes. In this paper, we propose a novel approach for service retrieval that takes into account the service process model and relies both on preference satisfiability and structural similarity. User query and target process models are represented as annotated graphs, where user preferences on QoS attributes are modelled by means of fuzzy sets. A flexible evaluation strategy based on fuzzy linguistic quantifiers is introduced. Finally, different ranking methods are discussed

A Fuzzy Set Approach to Handle Preferences in Service Retrieval

International audienceAbstract. Current approaches for service discovery are based on semantic knowledge, such as ontologies and service behavior (described as a process model). However, these approaches still remain with a high selectivity rate, resulting in a large number of services offering similar functionalities and behavior. One way to improve the selectivity rate is to cope with user preferences defined on quality attributes. In this paper, we propose a novel approach for service retrieval that takes into account the service process model and relies both on preference satisfiability and structural similarity. User query and target process models are represented as annotated graphs, where user preferences on QoS attributes are modelled by means of fuzzy sets. A flexible evaluation strategy based on fuzzy linguistic quantifiers is introduced. Finally, different ranking methods are discussed