Improving Generalization Level in UML Models Iterative Cross Generalization in Practice

International audienc

Construction d'une ontologie à partir d'un corpus de textes avec l'ACF

National audienceNous présentons dans cet article une méthodologie semi-automatique de construction d'ontologie à partir de corpus de textes sur un domaine spécifique. Cette méthodologie repose en premier lieu sur la classification d'objets d'après les propriétés qu'ils partagent, en utilisant l'analyse de concepts formels (ACF) pour la construction d'un treillis de concepts. Ce treillis va servir à construire un noyau d'ontologie. Cependant, les objets sont aussi définis par les relations qu'ils entretiennent entre eux. Donc, en second lieu, nous proposons une méthode originale qui enrichit cette ontologie avec des relations transversales en utilisant une nouvelle méthode : l'analyse relationnelle de concepts (ARC). Chaque concept de l'ontologie résultante est défini puis représenté en Logique de Descriptions (LDs). Le domaine d'application de cette méthodologie est le domaine de l'astronomie

Mining Description Logics Concepts With Relational Concept Analysis

International audienceSymbolic objects were originally intended to bring both more structure in data and more intelligibility in final results to statistical data analysis. We present here a framework of similar motivation, i.e., combining a data analysis method, —the concept analysis (fca) — with a knowledge description language inspired by description logic (dl) formalism. The focus is hence on proper handling of relations between individuals in the construction of formal concepts. We illustrate the relational concept analysis (rca) framework which complements standard fca with a dedicated data format, a set of scaling operators, an iterative process for lattice construction, and translations to and from a dl language

A Proposal for Combining Formal Concept Analysis and Description Logics for Mining Relational Data

International audienceRecent advances in data and knowledge engineering have emphasized the need for formal concept analysis (FCA) tools taking into account structured data. There are a few adaptations of the classical FCA methodology for handling contexts holding on complex data formats, e.g. graph-based or relational data. In this paper, relational concept analy- sis (RCA) is proposed, as an adaptation of FCA for analyzing ob jects described both by binary and relational attributes. The RCA process takes as input a collection of contexts and of inter-context relations, and yields a set of lattices, one per context, whose concepts are linked by relations. Moreover, a way of representing the concepts and relations ex- tracted with RCA is proposed in the framework of a description logic. The RCA process has been implemented within the Galicia platform, offering new and efficient tools for knowledge and software engineering

Aspects de la réingénierie des modèles UML par analyse de données relationnelles

National audienceAfin d'asseoir le processus logiciel, le diagramme de classes UML se doit d'être complet mais aussi non redondant, deux qualités qu'il pourrait facilement perdre suite à une évolution prolongée. La restructuration de modèles, typiquement fondée sur l'analyse de concepts, vise à restaurer ces qualités en redistribuant les propriétés sur l'ensemble des classes. Nous présentons une approche étendant la restructuration aux modèles UML riches, en particulier, incluant des associations. Nous décrivons ses fondements, à savoir, l'analyse de plusieurs sortes d'entités entretenant diverses relations, et ses aspects applicatifs, tels que la traduction d'UML vers le format d'analyse, le traitement des ambiguïtés sémantiques, l'assemblage du modèle restructuré, etc., puis nous discutons de sa validation

Relational Concept Analysis: Mining Concept Lattices From Multi-Relational Data

International audienceThe processing of complex data is admittedly among the major concerns of knowledge discovery from data (KDD). Indeed, a major part of the data worth analyzing is stored in relational databases and, since recently, on the Web of Data. This clearly underscores the need for Entity-Relationship and RDF compliant data mining (DM) tools. We are studying an approach to the underlying multi-relational data mining (MRDM) problem, which relies on formal concept analysis (FCA) as a framework for clustering and classification. Our relational concept analysis (RCA) extends FCA to the processing of multi-relational datasets, i.e., with multiple sorts of individuals, each provided with its own set of attributes, and relationships among those. Given such a dataset, RCA constructs a set of concept lattices, one per object sort, through an iterative analysis process that is bound towards a fixed-point. In doing that, it abstracts the links between objects into attributes akin to role restrictions from description logics (DLs). We address here key aspects of the iterative calculation such as evolution in data description along the iterations and process termination. We describe implementations of RCA and list applications to problems from software and knowledge engineering

Extraction de connaissances à partir de données relationnelles avec l'analyse formelle de concepts

National audienceL'analyse formelle de concepts (AF C) est une méthode de découverte de connaissances à partir de données qui se présentent sous la forme de tables binaires objets × attributs qui expriment la présence ou l'absence de l'attribut. Cependant, les aspects relationnels inhérents à certains types de données ne peuvent pas être traités de façon adéquate et simple dans le cadre actuel de l'AF C et de ses extensions. C'est pourquoi nous présentons dans cet article l'analyse relationnelle de concepts (AR C), un cadre formel qui étend l'AF C et permet le traitement de données relationnelles. L'AR C permet de prendre en compte des objets décrits aussi bien par des attributs (binaires) que par des attributs relationnels (exprimant des liens inter-objets). L'AR C produit des concepts qui sont organisés en un treillis mais qui sont en plus liés par des relations, à l'instar des rôles (et restrictions de rôles) en logique de descriptions. Dans cet article, nous présentons les principes théoriques de l'AR C et donnons la caractérisation analytique du processus d'analyse relationnelle de concept, en illustrant la démarche par des exemples détaillés

Soundness and Completeness of Relational Concept Analysis

International audienceRelational Concept Analysis (RCA) is an extension of Formal Concept Analysis (FCA) to the processing of relational datasets, i.e., made of (objects X properties) contexts and (objects X objects) relations. RCA constructs a set of fixpoint concept lattices by iteratively expanding the lattices of the initial contexts. To that end, at each iteration a scaling mechanism translates the inter-object links into relational attributes that reflect the available conceptual structures. The output of a RCA task has so far only been described operationally. We propose here an analytic characterization thereof, i.e., a completeness and consistence result connecting fixpoint extents to particular relational structures in the input data

Extraction de concepts et de relations en analyse relationnelle de concepts (ARC)

L'analyse de données complexes reste hors la portée de l'approche par treillis, essentiellement à cause des aspects relationnels inhérents à ces données. Nous présentons une manière de réconcilier l'AFC et les formats de donnés relationnelles.d'origine et le niveau de revenu de chacun

A gentle introduction to Relational Concept Analysis, Tutorial ICFCA 2011

In this tutorial, we introduce Relational Concept Analysis (RCA) with simple examples. We present tools (eRCA and Galicia) and main applications of RCA