National audienceAvec l'explosion du multimedia, l'utilisation des métadonnées est de-venue cruciale afin d'assurer une bonne gestion des contenus. Cependant, il est nécessaire d'y assurer un accès uniforme aux métadonnées. Plusieurs techniques ont ainsi été développées afin de réaliser l'interopérabilité. La plupart d'entre elles sont spécifiques à un seul langage de description. Les systèmes de matching existants présentent certaines limitations, notamment dans le traitement des informations structurelles. Nous présentons dans cet article un nouveau sys-tème d'intégration qui supporte des schémas provenant de langages descriptifs différents. De plus, la méthode de matching proposée a recours à plusieurs types d'information de façon à augmenter la précision de l'intégration

Amir, Samir

Bilasco, Ioan Marius

Djeraba, Chaabane

Urruty, Thierry

French

HAL Descartes

MuMIE : Une approche automatique pour l'interopérabilité des métadonnées

Hal-Diderot

HAL - Lille 3

INRIA a CCSD electronic archive server

MuMIe: Une Approche Automatique pour l’Interopérabilitédes MétadonnéesSamir Amir, Ioan Marius Bilasco, Thierry Urruty et Chabane DjerabaLIFL UMR CNRS 8022, Université de Lille1, Telecom-Lille1,50 avenue Halley Parc scientifique de la Haute-Borne, Villeneuve d’Ascq, France{samir.amir, marius.bilasco, therry.urruty, chabane.djeraba}@lifl.frRésumé. Avec l’explosion du multimedia, l’utilisation des métadonnées est de-venue cruciale afin d’assurer une bonne gestion des contenus. Cependant, il estnécessaire d’y assurer un accès uniforme aux métadonnées. Plusieurs techniquesont ainsi été développées afin de réaliser l’interopérabilité. La plupart d’entreelles sont spécifiques à un seul langage de description. Les systèmes de mat-ching existants présentent certaines limitations, notamment dans le traitementdes informations structurelles. Nous présentons dans cet article un nouveau sys-tème d’intégration qui supporte des schémas provenant de langages descriptifsdifférents. De plus, la méthode de matching proposée a recours à plusieurs typesd’information de façon à augmenter la précision de l’intégration.1 IntroductionL’omniprésence des ressources numériques pose le problème de l’efficacité de leur ges-tion ce qui a donc généré un intérêt croissant pour l’utilisation des métadonnées destinées àaméliorer la gestion de ces types de contenus. Les métadonnées peuvent véhiculer divers typesd’information décrivant les types de contenu multimédia, les informations sémantiques de cescontenus et les caractéristiques des terminaux consommant ces contenus.Si on anticipe la croissance des métadonnées, il sera certainement de plus en plus diffi-cile d’obtenir un accès uniforme aux objets multimédia en raison du nombre de communautésindépendantes de métadonnées. En effet, chaque communauté combine les termes à partir deplusieurs vocabulaires spécifiques, et utilise différentes structures pour organiser les métadon-nées. L’interopérabilité des métadonnées devient donc un enjeu crucial.L’intégration manuelle des métadonnées entraîne un coût temps assez important. En plus,elle doit être mise à jour à chaque apparition d’un nouveau format de métadonnées. Ainsi, plu-sieurs techniques automatiques ont été développées pour faciliter le processus d’intégration.Les techniques de matching jouent un rôle central dans le cadre de ces approches. Cependant,peu de systèmes de matching supportent des schémas issus de différents langages. On trouvenotamment les systèmes suivants : Similarity Flooding (Melnik et al. (2002)), Cupid (Do etRahm (2002)). Ces approches n’utilisent pas la majorité des informations structurelles et sé-mantiques (ex : propriétés d’équivalence, caractéristiques de généralisation, etc.), ce qui rendla détection des matchings complexes (n :m matching) difficile. De plus, un des inconvénientsmajeurs de ces méthodes est leur façon d’utiliser les informations structurelles.MuMIeMotivés par les défis présentés ci-dessus, nous abordons par la suite une approche sim-plifiée que nous baptisons MuMIe (Multi-level Metadata Integration). Cette approche permetd’obtenir une interopérabilité à deux niveaux par l’integration de plusieurs schémas hétéro-gènes définis dans différents langages.Le reste de ce papier est organisé comme suit : dans la Section 2 nous présentons en détailnotre solution en insistant sur l’homogénéisation des langages de description, sur les mesuresdes similarités linguistiques et structurelles que nous mettons en oeuvre. Dans la Section 3 nousanalysons les résultats obtenus dans les expérimentations réalisées sur des standards issuesdu monde multimédia. Nous concluons le travail en rappelant les avancées réalisées dans cetarticle par rapport à l’état de l’art, ainsi qu’en précisant les travaux futurs.2 L’approche MuMIe (Multi-Level Metadata Integration)Cette section montre les deux principales étapes de notre système. La première est cellede la projection qui consiste à obtenir une interopérabilité au niveau des langages de descrip-tion (Section 2.1). La seconde étape est celle du matching qui sert afin de trouver toutes lescorrespondances entre les métadonnées hétérogènes.2.1 Espace commun de représentationEn raison de l’hétérogénéité des langages de définition des schémas, il est impossible detrouver un modèle de représentation unique supportant toutes les caractéristiques des schémas.Dans notre approche, nous modélisons ces schémas en tant que graphes orientés et classifiésreprésentant uniquement les concepts de schémas et les propriétés qui les relient entre eux.Ces deux entités sont des informations de base pour tous les langages descriptifs. Pour ce faire,les concepts descriptifs relatifs aux langages de définition des schémas doivent être connus.Par exemple, toutes les classes (rdfs :class) et les propriétés (rdf :property) des schémas RDFdoivent être représentées par des nœuds. Ces nœuds sont classifiés en nœud simple et nœudcomplexe. Les nœuds simples correspondent aux concepts (ex : rdfs :class, xsd :complexType,xsd :element, etc.), et les nœuds complexes correspondent aux propriétés reliant les conceptsde schémas (ex : rdf :property, owl:ObjectProperty, etc.). Quant aux informations sémantiqueset structurelles (ex : rdf :equivalentProperty, owl :DifferentFrom, etc) ne sont pas représentéesdans le graphe mais elles sont considérées comme des propriétés des nœuds.2.2 Calcul de la similarité entre les nœudsDans cette étape, nous calculons la similarité entre tous les nœuds formant les graphes.Nous commençons par le calcul de la similarité entre les noms nœuds ainsi que leurs commen-taires, les informations sémantiques et structurelles décrites dans la section 2.1 sont égalementutilisées afin de détecter les matchings complexes. Le détail du calcul linguistique est donnédans (Amir et al. (2010)). Une fois que le calcul de similarité linguistique est effectué, nousutilisons l’information structurelle afin de filtrer les faux candidats. Pour ce faire, on considèreque les nœuds possèdent trois niveaux contextuels (Lee et al. (2002)). Le premier concernela similarité des ancêtres. Le second sert à mesurer la similarité des fils immédiats. L’analysede feuilles constitue le troisième niveau d’analyse. La similarité des nœuds est obtenue encombinant ces trois niveaux.S. Amir et al.2.2.1 Similarité des ancêtresLes ancêtres d’un nœud ni sont définis par le chemin pi s’étendant de ni jusqu’à la racinedu graphe. Par conséquence, afin de calculer la similarité entre deux contextes correspondantsaux nœuds (ni, nj), la similarité entre les chemins (pi, pj) doit être calculée. Pour ce faire, nousutilisons dans cet article l’approche proposée dans (D.Carmel et al. (2003)). Les auteurs pro-posent une méthode flexible permettant de calculer les similarités entre les chemin de nœudsen tenant compte de quatres paramètres : lcsn(pi, pj) est la plus longue sous-séquence com-mune entre pi et pj normalisée par la longueur de pi. pos(pi, pj) considère que le matchingidéal entre deux chemins (pi, pj) est celui qui commence du premier nœud de pi sans discon-tinuité. gap(pi, pj) est utilisé pour s’assurer que les occurrences de pi et pj sont proches lesunes des autres. ld(pi, pj) donne des valeurs importantes aux chemins (pi, pi) dont la valeurde la longueur est proche. La combinaison des paramètres mentionnés précédemment donne lasimilarité ps entre deux chemins (pi, pi) :ps(pi, pj) = δlcnn(pi, pj) + ϕpos(pi, pj)− θgap(pi, pj)− λld(pi, pj) (1)où δ, ϕ, θ et λ sont déterminées sur la base les expérimentations effectuées dans (D.Carmelet al. (2003)). δ = 0.75 ; ϕ = 0.25 ; θ=0.25 ; λ=0.2. Dans notre approche nous introduisons unenouvelle relaxation des contraintes définies dans (D.Carmel et al. (2003)) comme suit :– Pour les quatre paramètres, la plus longue sous-séquence commune (lcs) est calculéeen fonction de la matrice de similarité linguistique lSim calculée dans la section précé-dente. Cela signifie que deux nœuds (ni, nj) sont considérés identiques si la valeur delSim(ni, nj) est supérieure à un seuil donné e.g. 0.80.– Les paramètres dans (D.Carmel et al. (2003)) ont été définis pour les schémas XMLqui sont basés sur une classification taxonomique. Pour cette raison, l’utilisation de cesparamètres dans un graphe étiqueté nécessite une autre relaxation pour le calcul de lcs.Par exemple, si on considère les deux triplets RDF (Object, ContentOn, URL) et (Object,HasReference, URL), on peut remarquer que le nom de la propriété dans le premier triplet(Content) correspond à Object. Par contre, le nom de la propriété dans le deuxième triplet(Reference) correspond à URL. A ce stade, nous introduisons une nouvelle relaxation enconsidérant les nœuds de type propriété comme des nœuds qui peuvent être permutésavec leur fils ou parent immédiat.Finalement, la similarité entre deux contextes des ancêtres est la similarité entre les cheminspondérée par la linguistique similarité des nœuds correspondant (ni, nj) :ancSim(ni, nj) = ps(ni, nj) ∗ lSim(ni, nj) (2)2.2.2 Similarité des fils immédiatsLa similarité des fils immédiats immSim entre deux nœuds (ni, nj) est faite par la compa-raison des deux sous ensembles des fils immédiats S = {s1, s2, · · · , sn} et S′= {s′1, s′2, · · · , s′m}(les fils immédiats désignent uniquement les nœuds simples). Cela est fait par l’utilisation dela similarité SimI entre chaque paire de nœuds appartenant aux deux ensembles, où :SimI(s′i, sj) = ps(s′i, sj) ∗ lSim(s′i, sj) (3)ps(s′i, sj) est la similarité entre les deux chemins allant de (s′i, sj) à (ni, nj). Puis, les pairesayant une valeur maximale de SimI sont sélectionnées. la moyenne des meilleures similaritésest prise afin da calculer la valeur de similarité immSimMuMIe2.2.3 Similarité des feuillesLe contexte des feuilles d’un nœud simple ni est l’ensemble des feuilles reliées à ce nœud.Si on considère que li ∈ leaves(ni) est un nœud de type feuille, alors la contexte de li est lechemin pi allant de ni à li. A ce stade, le contexte des feuilles est donné par :leafSim(li, lj) = ps((pi, pj)) ∗ lSim(li, lj) (4)Afin de mesurer la similarité entre deux feuilles li ∈ leaves(ni) et lj ∈ leaves(nj), oncalcule la similarité des feuilles leafSim entre chaque paire des feuilles dans les deux ensemblesdes feuilles. Puis on sélectionne la paire ayant la valeur maximale de similarité. La moyennedes meilleures similarités est prise.2.2.4 Similarité des nœudsLa similarité des nœuds est obtenue par la combinaison des trois similarités décrites précé-demment : similarité des ancêtres, similarité des fils immédiats et similarité des feuilles.nodeSim(ni, nj) = α ∗ ancSim(ni, nj) + β ∗ immSim(ni, nj) + γ ∗ leafSim(ni, nj) (5)où α+ β + γ = 1 and (α, β, γ) ≥ 0Une fois que la similarité structurelle est effectuée, le système retourne pour chaque nœudni les K nœuds correspondant aux K-plus grandes valeurs de nodeSim. Ces nœuds doiventavoir une valeur de nodeSim supérieure à un seuil donné.3 ExpérimentationsDans cette section nous étudions l’influence des paramètres α, β et γ. Nous montronségalement les tests effectués permettant d’évaluer la qualité de matching du système proposé.3.1 Réglage des paramètresAfin de connaître l’influence de chaque contexte sur le matching, nous avons effectué plu-sieurs expérimentations en utilisant des combinaisons différentes des paramètres α, β et γ.La Figure 1 montre les résultats du matching en terme de F-mesure (Madhavan et al. (2001))entre les standards MPEG7-DIG35 (à droite) et DIG35-EXIF (à gauche) respectivement. Nosexpérimentations ont montré qu’une partie importante de l’information structurelle est conte-nue dans le contexte des nœuds parents où les valeurs implorantes de F-mesure sont localiséespour α ∈ [0.45 0.6] ; cela explique l’intérêt de quelques stratégies de matching qui considèrentque le contexte d’un nœud dépend uniquement de ces parents. En outre, les expérimentationsont montré que les contextes des fils immédiats et feuilles ont un rôle important dans le pro-cessus de matching (β ∈ [0.1 0.15] et γ ∈ [0.25 0.4]). Cependant, la fixation des paramètresα, β et γ pour chaque paire de nœuds, en fonction de leur position dans le graphe pourra sansdoute augmenter la qualité de matching. Cela fera parti de nos futures travaux de recherche.S. Amir et al.0 0.20.4 0.60.8 100.5100.10.20.30.40.50.60.70.80.9 αβ γF−Mesure0.10.20.30.40.50.60.70.80.90 0.20.4 0.60.8 100.5100.10.20.30.40.50.60.70.80.9 αβ γF−Mesure0.10.20.30.40.50.60.70.80.9FIG. 1 – Influence de α, β et γ sur la qualité du matching3.2 Qualité de matchingLe système a été testé sur plusieurs standards de métadonnées (Figure 2). Ces standardsprésentent une hétérogénéité significative aux deux niveaux. Les paramètres α, β et γ ont étéchoisis suite aux expériences effectuées dans la section précédente (α = 0.55, β = 0.15, γ =0.30). Le matching a été calculé entre CAM4Home (Bilasco et al. (2010)) et le reste des stan-dards, le choix de CAM4Home comme un schema médiateur est fait car ce dernier contientplusieurs informations communes avec le reste des standards. Notre solution a été évaluée enfonction des matchings correctes détectés entre CAM4Home et les autres standards. La Figure2 montre les résultats obtenus en terme de F-mesure décrite dans (Melnik et al. (2002)).Les expérimentations ont montré que notre solution est meilleure que SF pour tous lesstandards utilisés. Cela est dû à l’utilisation d’un seul contexte de similarité pour SF. Alorsque, dans notre solution, nous avons tenu compte également des trois contextes ancêtres. Deplus, notre système n’est pas limité à un ou deux langage de description. Il a également détectéavec succès 68% des matchings complexes.0102030405060708090100Our solution SFFIG. 2 – Etude comparative(F-mesure).MuMIe4 ConclusionEn raison de la forte utilisation de métadonnées, il est important de développer un systèmed’intégration pour assurer leur interopérabilité. L’existence d’un tel système est devenue cru-ciale afin d’uniformiser l’accès aux métadonnées. Pour cela, nous avons proposé une nouvelletechnique réalisant une interopérabilité des métadonnées quelque soit le langage de descrip-tion utilisé. Nous avons essentiellement proposé une stratégie de matching qui agit sur lesdeux niveaux d’hétérogénéité. Cela est fait par l’utilisation de plusieurs types d’information :syntaxique, sémantique et structurelle. Notre expérimentation a montré que la combinaison deces informations augmente de manière significative la détection des mappings corrects entreles métadonnées. Dans nos travaux en cours, nous prévoyons d’améliorer le système d’inté-gration proposé par une meilleure exploitation de l’information structurelle. Nous exploreronsprincipalement l’utilisation des relations d’adjacence entre les nœuds afin de détecter des ali-gnements qui ne peuvent pas être détectés par la stratégie actuelle.RéférencesAmir, S., I. M. Bilasco, T. Danisman, I. E. sayad, et C. Djeraba (2010). Multimedia metadatamapping : Towards helping developers in their integration task. In ACM MoMM, pp. 213–220.Bilasco, I. M., S. Amir, P. Blandin, C. Djeraba, J. Laitakari, J. Martinet, E. Martínez-Gracía,D. Pakkala, M. Rautiainen, M. Ylianttila, et J. Zhou (2010). Semantics for intelligent deli-very of multimedia content. In SAC, pp. 1366–1372.D.Carmel, Y. S. Maarek, M. Mandelbrod, Y. Mass, et A. Soffer (2003). Searching xml docu-ments via xml fragments. In SIGIR, pp. 151–158.Do, H. H. et E. Rahm (2002). Coma - a system for flexible combination of schema matchingapproaches. In VLDB, pp. 610–621.Lee, M.-L., L. H. Yang, W. Hsu, et X. Yang (2002). Xclust : clustering xml schemas foreffective integration. In CIKM, pp. 292–299.Madhavan, J., P. A. Bernstein, et E. Rahm (2001). Generic schema matching with cupid. InVLDB, pp. 49–58.Melnik, S., H. Garcia-Molina, et E. Rahm (2002). Similarity flooding : A versatile graphmatching algorithm and its application to schema matching. In ICDE, pp. 117–128.SummaryThe recent growth of digital resources requires an extensive use of metadata. However, auniform access is necessary in order to take advantage from metadata. In this context, severaltechniques for achieving interoperability have been developed. Most of these techniques fo-cus on matching schemas defined using one schema description language. The few existentmatching systems that support schemas from different languages present some limitations. Inthis paper, we presents a new integration system supporting schemas from different descriptionlanguages. Moreover, the proposed matching process makes use of several types of informationin a manner that increases the matching accuracy.

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MuMIe: Une Approche Automatique pour l’Interopérabilité
des Métadonnées
Samir Amir, Ioan Marius Bilasco, Thierry Urruty et Chabane Djeraba
LIFL UMR CNRS 8022, Université de Lille1, Telecom-Lille1,
50 avenue Halley Parc scientifique de la Haute-Borne, Villeneuve d’Ascq, France
{samir.amir, marius.bilasco, therry.urruty, chabane.djeraba}@lifl.fr
Résumé. Avec l’explosion du multimedia, l’utilisation des métadonnées est de-
venue cruciale afin d’assurer une bonne gestion des contenus. Cependant, il est
nécessaire d’y assurer un accès uniforme aux métadonnées. Plusieurs techniques
ont ainsi été développées afin de réaliser l’interopérabilité. La plupart d’entre
elles sont spécifiques à un seul langage de description. Les systèmes de mat-
ching existants présentent certaines limitations, notamment dans le traitement
des informations structurelles. Nous présentons dans cet article un nouveau sys-
tème d’intégration qui supporte des schémas provenant de langages descriptifs
différents. De plus, la méthode de matching proposée a recours à plusieurs types
d’information de façon à augmenter la précision de l’intégration.
1 Introduction
L’omniprésence des ressources numériques pose le problème de l’efficacité de leur ges-
tion ce qui a donc généré un intérêt croissant pour l’utilisation des métadonnées destinées à
améliorer la gestion de ces types de contenus. Les métadonnées peuvent véhiculer divers types
d’information décrivant les types de contenu multimédia, les informations sémantiques de ces
contenus et les caractéristiques des terminaux consommant ces contenus.
Si on anticipe la croissance des métadonnées, il sera certainement de plus en plus diffi-
cile d’obtenir un accès uniforme aux objets multimédia en raison du nombre de communautés
indépendantes de métadonnées. En effet, chaque communauté combine les termes à partir de
plusieurs vocabulaires spécifiques, et utilise différentes structures pour organiser les métadon-
nées. L’interopérabilité des métadonnées devient donc un enjeu crucial.
L’intégration manuelle des métadonnées entraîne un coût temps assez important. En plus,
elle doit être mise à jour à chaque apparition d’un nouveau format de métadonnées. Ainsi, plu-
sieurs techniques automatiques ont été développées pour faciliter le processus d’intégration.
Les techniques de matching jouent un rôle central dans le cadre de ces approches. Cependant,
peu de systèmes de matching supportent des schémas issus de différents langages. On trouve
notamment les systèmes suivants : Similarity Flooding (Melnik et al. (2002)), Cupid (Do et
Rahm (2002)). Ces approches n’utilisent pas la majorité des informations structurelles et sé-
mantiques (ex : propriétés d’équivalence, caractéristiques de généralisation, etc.), ce qui rend
la détection des matchings complexes (n :m matching) difficile. De plus, un des inconvénients
majeurs de ces méthodes est leur façon d’utiliser les informations structurelles.
MuMIe
Motivés par les défis présentés ci-dessus, nous abordons par la suite une approche sim-
plifiée que nous baptisons MuMIe (Multi-level Metadata Integration). Cette approche permet
d’obtenir une interopérabilité à deux niveaux par l’integration de plusieurs schémas hétéro-
gènes définis dans différents langages.
Le reste de ce papier est organisé comme suit : dans la Section 2 nous présentons en détail
notre solution en insistant sur l’homogénéisation des langages de description, sur les mesures
des similarités linguistiques et structurelles que nous mettons en oeuvre. Dans la Section 3 nous
analysons les résultats obtenus dans les expérimentations réalisées sur des standards issues
du monde multimédia. Nous concluons le travail en rappelant les avancées réalisées dans cet
article par rapport à l’état de l’art, ainsi qu’en précisant les travaux futurs.
2 L’approche MuMIe (Multi-Level Metadata Integration)
Cette section montre les deux principales étapes de notre système. La première est celle
de la projection qui consiste à obtenir une interopérabilité au niveau des langages de descrip-
tion (Section 2.1). La seconde étape est celle du matching qui sert afin de trouver toutes les
correspondances entre les métadonnées hétérogènes.
2.1 Espace commun de représentation
En raison de l’hétérogénéité des langages de définition des schémas, il est impossible de
trouver un modèle de représentation unique supportant toutes les caractéristiques des schémas.
Dans notre approche, nous modélisons ces schémas en tant que graphes orientés et classifiés
représentant uniquement les concepts de schémas et les propriétés qui les relient entre eux.
Ces deux entités sont des informations de base pour tous les langages descriptifs. Pour ce faire,
les concepts descriptifs relatifs aux langages de définition des schémas doivent être connus.
Par exemple, toutes les classes (rdfs :class) et les propriétés (rdf :property) des schémas RDF
doivent être représentées par des nœuds. Ces nœuds sont classifiés en nœud simple et nœud
complexe. Les nœuds simples correspondent aux concepts (ex : rdfs :class, xsd :complexType,
xsd :element, etc.), et les nœuds complexes correspondent aux propriétés reliant les concepts
de schémas (ex : rdf :property, owl:ObjectProperty, etc.). Quant aux informations sémantiques
et structurelles (ex : rdf :equivalentProperty, owl :DifferentFrom, etc) ne sont pas représentées
dans le graphe mais elles sont considérées comme des propriétés des nœuds.
2.2 Calcul de la similarité entre les nœuds
Dans cette étape, nous calculons la similarité entre tous les nœuds formant les graphes.
Nous commençons par le calcul de la similarité entre les noms nœuds ainsi que leurs commen-
taires, les informations sémantiques et structurelles décrites dans la section 2.1 sont également
utilisées afin de détecter les matchings complexes. Le détail du calcul linguistique est donné
dans (Amir et al. (2010)). Une fois que le calcul de similarité linguistique est effectué, nous
utilisons l’information structurelle afin de filtrer les faux candidats. Pour ce faire, on considère
que les nœuds possèdent trois niveaux contextuels (Lee et al. (2002)). Le premier concerne
la similarité des ancêtres. Le second sert à mesurer la similarité des fils immédiats. L’analyse
de feuilles constitue le troisième niveau d’analyse. La similarité des nœuds est obtenue en
combinant ces trois niveaux.
S. Amir et al.
2.2.1 Similarité des ancêtres
Les ancêtres d’un nœud ni sont définis par le chemin pi s’étendant de ni jusqu’à la racine
du graphe. Par conséquence, afin de calculer la similarité entre deux contextes correspondants
aux nœuds (ni, nj), la similarité entre les chemins (pi, pj) doit être calculée. Pour ce faire, nous
utilisons dans cet article l’approche proposée dans (D.Carmel et al. (2003)). Les auteurs pro-
posent une méthode flexible permettant de calculer les similarités entre les chemin de nœuds
en tenant compte de quatres paramètres : lcsn(pi, pj) est la plus longue sous-séquence com-
mune entre pi et pj normalisée par la longueur de pi. pos(pi, pj) considère que le matching
idéal entre deux chemins (pi, pj) est celui qui commence du premier nœud de pi sans discon-
tinuité. gap(pi, pj) est utilisé pour s’assurer que les occurrences de pi et pj sont proches les
unes des autres. ld(pi, pj) donne des valeurs importantes aux chemins (pi, pi) dont la valeur
de la longueur est proche. La combinaison des paramètres mentionnés précédemment donne la
similarité ps entre deux chemins (pi, pi) :
ps(pi, pj) = δlcnn(pi, pj) + ϕpos(pi, pj)− θgap(pi, pj)− λld(pi, pj) (1)
où δ, ϕ, θ et λ sont déterminées sur la base les expérimentations effectuées dans (D.Carmel
et al. (2003)). δ = 0.75 ; ϕ = 0.25 ; θ=0.25 ; λ=0.2. Dans notre approche nous introduisons une
nouvelle relaxation des contraintes définies dans (D.Carmel et al. (2003)) comme suit :
– Pour les quatre paramètres, la plus longue sous-séquence commune (lcs) est calculée
en fonction de la matrice de similarité linguistique lSim calculée dans la section précé-
dente. Cela signifie que deux nœuds (ni, nj) sont considérés identiques si la valeur de
lSim(ni, nj) est supérieure à un seuil donné e.g. 0.80.
– Les paramètres dans (D.Carmel et al. (2003)) ont été définis pour les schémas XML
qui sont basés sur une classification taxonomique. Pour cette raison, l’utilisation de ces
paramètres dans un graphe étiqueté nécessite une autre relaxation pour le calcul de lcs.
Par exemple, si on considère les deux triplets RDF (Object, ContentOn, URL) et (Object,
HasReference, URL), on peut remarquer que le nom de la propriété dans le premier triplet
(Content) correspond à Object. Par contre, le nom de la propriété dans le deuxième triplet
(Reference) correspond à URL. A ce stade, nous introduisons une nouvelle relaxation en
considérant les nœuds de type propriété comme des nœuds qui peuvent être permutés
avec leur fils ou parent immédiat.
Finalement, la similarité entre deux contextes des ancêtres est la similarité entre les chemins
pondérée par la linguistique similarité des nœuds correspondant (ni, nj) :
ancSim(ni, nj) = ps(ni, nj) ∗ lSim(ni, nj) (2)
2.2.2 Similarité des fils immédiats
La similarité des fils immédiats immSim entre deux nœuds (ni, nj) est faite par la compa-
raison des deux sous ensembles des fils immédiats S = {s1, s2, · · · , sn} et S′ = {s′1, s
′
2, · · · , s
′
m}
(les fils immédiats désignent uniquement les nœuds simples). Cela est fait par l’utilisation de
la similarité SimI entre chaque paire de nœuds appartenant aux deux ensembles, où :
SimI(s
′
i, sj) = ps(s
′
i, sj) ∗ lSim(s
′
i, sj) (3)
ps(s
′
i, sj) est la similarité entre les deux chemins allant de (s
′
i, sj) à (ni, nj). Puis, les paires
ayant une valeur maximale de SimI sont sélectionnées. la moyenne des meilleures similarités
est prise afin da calculer la valeur de similarité immSim
MuMIe
2.2.3 Similarité des feuilles
Le contexte des feuilles d’un nœud simple ni est l’ensemble des feuilles reliées à ce nœud.
Si on considère que li ∈ leaves(ni) est un nœud de type feuille, alors la contexte de li est le
chemin pi allant de ni à li. A ce stade, le contexte des feuilles est donné par :
leafSim(li, lj) = ps((pi, pj)) ∗ lSim(li, lj) (4)
Afin de mesurer la similarité entre deux feuilles li ∈ leaves(ni) et lj ∈ leaves(nj), on
calcule la similarité des feuilles leafSim entre chaque paire des feuilles dans les deux ensembles
des feuilles. Puis on sélectionne la paire ayant la valeur maximale de similarité. La moyenne
des meilleures similarités est prise.
2.2.4 Similarité des nœuds
La similarité des nœuds est obtenue par la combinaison des trois similarités décrites précé-
demment : similarité des ancêtres, similarité des fils immédiats et similarité des feuilles.
nodeSim(ni, nj) = α ∗ ancSim(ni, nj) + β ∗ immSim(ni, nj) + γ ∗ leafSim(ni, nj) (5)
où α+ β + γ = 1 and (α, β, γ) ≥ 0
Une fois que la similarité structurelle est effectuée, le système retourne pour chaque nœud
ni les K nœuds correspondant aux K-plus grandes valeurs de nodeSim. Ces nœuds doivent
avoir une valeur de nodeSim supérieure à un seuil donné.
3 Expérimentations
Dans cette section nous étudions l’influence des paramètres α, β et γ. Nous montrons
également les tests effectués permettant d’évaluer la qualité de matching du système proposé.
3.1 Réglage des paramètres
Afin de connaître l’influence de chaque contexte sur le matching, nous avons effectué plu-
sieurs expérimentations en utilisant des combinaisons différentes des paramètres α, β et γ.
La Figure 1 montre les résultats du matching en terme de F-mesure (Madhavan et al. (2001))
entre les standards MPEG7-DIG35 (à droite) et DIG35-EXIF (à gauche) respectivement. Nos
expérimentations ont montré qu’une partie importante de l’information structurelle est conte-
nue dans le contexte des nœuds parents où les valeurs implorantes de F-mesure sont localisées
pour α ∈ [0.45 0.6] ; cela explique l’intérêt de quelques stratégies de matching qui considèrent
que le contexte d’un nœud dépend uniquement de ces parents. En outre, les expérimentations
ont montré que les contextes des fils immédiats et feuilles ont un rôle important dans le pro-
cessus de matching (β ∈ [0.1 0.15] et γ ∈ [0.25 0.4]). Cependant, la fixation des paramètres
α, β et γ pour chaque paire de nœuds, en fonction de leur position dans le graphe pourra sans
doute augmenter la qualité de matching. Cela fera parti de nos futures travaux de recherche.
S. Amir et al.
0 0.2
0.4 0.6
0.8 1
0
0.5
1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
 
αβ
 
γ
F−
M
es
ur
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0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
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0 0.2
0.4 0.6
0.8 1
0
0.5
1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
 
αβ
 
γ
F−
M
es
ur
e
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
FIG. 1 – Influence de α, β et γ sur la qualité du matching
3.2 Qualité de matching
Le système a été testé sur plusieurs standards de métadonnées (Figure 2). Ces standards
présentent une hétérogénéité significative aux deux niveaux. Les paramètres α, β et γ ont été
choisis suite aux expériences effectuées dans la section précédente (α = 0.55, β = 0.15, γ =
0.30). Le matching a été calculé entre CAM4Home (Bilasco et al. (2010)) et le reste des stan-
dards, le choix de CAM4Home comme un schema médiateur est fait car ce dernier contient
plusieurs informations communes avec le reste des standards. Notre solution a été évaluée en
fonction des matchings correctes détectés entre CAM4Home et les autres standards. La Figure
2 montre les résultats obtenus en terme de F-mesure décrite dans (Melnik et al. (2002)).
Les expérimentations ont montré que notre solution est meilleure que SF pour tous les
standards utilisés. Cela est dû à l’utilisation d’un seul contexte de similarité pour SF. Alors
que, dans notre solution, nous avons tenu compte également des trois contextes ancêtres. De
plus, notre système n’est pas limité à un ou deux langage de description. Il a également détecté
avec succès 68% des matchings complexes.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Our solution SF
FIG. 2 – Etude comparative(F-mesure).
MuMIe
4 Conclusion
En raison de la forte utilisation de métadonnées, il est important de développer un système
d’intégration pour assurer leur interopérabilité. L’existence d’un tel système est devenue cru-
ciale afin d’uniformiser l’accès aux métadonnées. Pour cela, nous avons proposé une nouvelle
technique réalisant une interopérabilité des métadonnées quelque soit le langage de descrip-
tion utilisé. Nous avons essentiellement proposé une stratégie de matching qui agit sur les
deux niveaux d’hétérogénéité. Cela est fait par l’utilisation de plusieurs types d’information :
syntaxique, sémantique et structurelle. Notre expérimentation a montré que la combinaison de
ces informations augmente de manière significative la détection des mappings corrects entre
les métadonnées. Dans nos travaux en cours, nous prévoyons d’améliorer le système d’inté-
gration proposé par une meilleure exploitation de l’information structurelle. Nous explorerons
principalement l’utilisation des relations d’adjacence entre les nœuds afin de détecter des ali-
gnements qui ne peuvent pas être détectés par la stratégie actuelle.
Références
Amir, S., I. M. Bilasco, T. Danisman, I. E. sayad, et C. Djeraba (2010). Multimedia metadata
mapping : Towards helping developers in their integration task. In ACM MoMM, pp. 213–
220.
Bilasco, I. M., S. Amir, P. Blandin, C. Djeraba, J. Laitakari, J. Martinet, E. Martínez-Gracía,
D. Pakkala, M. Rautiainen, M. Ylianttila, et J. Zhou (2010). Semantics for intelligent deli-
very of multimedia content. In SAC, pp. 1366–1372.
D.Carmel, Y. S. Maarek, M. Mandelbrod, Y. Mass, et A. Soffer (2003). Searching xml docu-
ments via xml fragments. In SIGIR, pp. 151–158.
Do, H. H. et E. Rahm (2002). Coma - a system for flexible combination of schema matching
approaches. In VLDB, pp. 610–621.
Lee, M.-L., L. H. Yang, W. Hsu, et X. Yang (2002). Xclust : clustering xml schemas for
effective integration. In CIKM, pp. 292–299.
Madhavan, J., P. A. Bernstein, et E. Rahm (2001). Generic schema matching with cupid. In
VLDB, pp. 49–58.
Melnik, S., H. Garcia-Molina, et E. Rahm (2002). Similarity flooding : A versatile graph
matching algorithm and its application to schema matching. In ICDE, pp. 117–128.
Summary
The recent growth of digital resources requires an extensive use of metadata. However, a
uniform access is necessary in order to take advantage from metadata. In this context, several
techniques for achieving interoperability have been developed. Most of these techniques fo-
cus on matching schemas defined using one schema description language. The few existent
matching systems that support schemas from different languages present some limitations. In
this paper, we presents a new integration system supporting schemas from different description
languages. Moreover, the proposed matching process makes use of several types of information
in a manner that increases the matching accuracy.


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MuMIE : Une approche automatique pour l'interopérabilité des métadonnées

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