C-SAKey : une approche de découverte de clés conditionnelles dans des données RDF

Nathalie Pernelle (1, 2) , Danai Symeonidou (3) , Fatiha Saïs (2)

1 LaHDAK - LRI - Données et Connaissances Massives et Hétérogènes (LRI)
2 LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
3 Institut TELECOM / Télécom ParisTech - Institut TELECOM / Télécom ParisTech

L'exploitation des liens d'identité entre ressources RDF permet aux applications de combiner des données issues de différentes sources. Les approches permettant de lier des données sont largement fondées sur l'existence de clés éventuellement composites. Ces clés étant rarement disponibles, des approches récentes se sont intéressées à la découverte automatique de clés à partir de données RDF. Cependant, dans certains do-maines, les classes de l'ontologie sont très générales et les clés valides pour tout l'ensemble d'instances d'une classe sont peu nombreuses. Aussi, dans l'approche C-SAKey, nous proposons de détecter des clés condition-nelles qui ne s'appliqueront qu'à un sous-ensemble des instances d'une classe. Nous avons réalisé une première expérimentation sur un jeu de données de l'INA qui montre que les clés découvertes par notre approche peuvent effectivement varier selon les conditions exprimées dans la clé. Mots-clés : Intégration de données, Liens d'identité, Liage de données, Clés, RDF, OWL

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Nathalie Pernelle, Danai Symeonidou, Fatiha Saïs. C-SAKey : une approche de découverte de clés conditionnelles dans des données RDF. IC 2015, 2015, Rennes, France. ⟨hal-01179628⟩