Méthodologie de Matching À Large Échelle Pour Des Schémas XML
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De l intégration des schémas de bases de données jusqu à l alignement d ontologies, la problématique qui a suscité le plus de points ardus à résoudre est la recherche des correspondances. Je me suis intéressée plus particulièrement au matching, qui est nécessaire aux processus assurant l interopérabilité des applications. Le matching est un processus qui vise à identifier et découvrir les correspondances sémantiques entre différents formats de données tels que les schémas, les ontologies, etc. Cependant, dès que l on passe à un contexte à large échelle, plusieurs problÃ...
De l intégration des schémas de bases de données jusqu à l alignement d ontologies, la problématique qui a suscité le plus de points ardus à résoudre est la recherche des correspondances. Je me suis intéressée plus particulièrement au matching, qui est nécessaire aux processus assurant l interopérabilité des applications. Le matching est un processus qui vise à identifier et découvrir les correspondances sémantiques entre différents formats de données tels que les schémas, les ontologies, etc. Cependant, dès que l on passe à un contexte à large échelle, plusieurs problèmes se posent tels que des problèmes d'efficacité en termes de temps d exécution et de qualité des résultats. L objectif de ce travail est de relever le challenge du matching à grande échelle. En particulier, je propose une méthodologie de matching à large échelle, basée sur une approche hybride et structurée en trois phases (pré-matching, matching et post-matching), qui vise à optimiser le matching. La méthodologie proposée est supportée par une plateforme nommée PLASMA (Platform for LArge Schema MAtching) que j ai développée pour des besoins d évaluation et d expérimentations.
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