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Phase 2 EDA :
      Exploration
Web Sémantique, ou comment donner du sens
Enjeux

‣ Construire un corpus compréhensible par celles
  qui suppléées vos explorations : les machines
‣ Faire du web une base de données
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Exemple
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Voyage à Mumbai

Avec une compagnie connu ?
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Voyage à Mumbai


Trouvons un hôtel pas cher
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Trouvons un hôtel classique
Voyage à Mumbai


Partons avec des amis de linkdn
Ou des amis de facebook
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Voyage à Mumbai


Et mettons nos photos sur flickr
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Le problème

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Utiliser les données du web de la même façon qu’on
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‣ Ajouter des meta-data lisible par une machine au
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  méta-data pour l’interopérabilité entre
  applications et le raisonnement
La sémantique c’est quoi ?

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Le web sémantique
         aujourd’hui
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   @prefix dct: <http://purl.org/dc/terms/> . !

   <http://example.org/dm110-semweb>!
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Web sémantique

  • 1. Phase 2 EDA : Exploration Web Sémantique, ou comment donner du sens
  • 2. Enjeux ‣ Construire un corpus compréhensible par celles qui suppléées vos explorations : les machines ‣ Faire du web une base de données décentralisée : passer d’un web de documents à un web de données ‣ Fournir des résultats les plus pertinents possibles
  • 4. Voyage à Mumbai Avec une compagnie connu ? Avec une compagnie locale ? Avec une compagnie Low-cost ?
  • 5. Voyage à Mumbai Trouvons un hôtel pas cher Trouvons un hôtel luxueux Trouvons un hôtel classique
  • 6. Voyage à Mumbai Partons avec des amis de linkdn Ou des amis de facebook Ou de gtalk
  • 7. Voyage à Mumbai Et mettons nos photos sur flickr Ou picasa Ou encore realtravel
  • 8. Le problème ‣ Quantité de sites à consulter de styles, languages, objectifs différents ‣ Faire une intégration de toutes ces informations ‣ Où se trouvent les données ?
  • 9. La solution web sémantique Utiliser les données du web de la même façon qu’on le fait avec les documents : ‣ Lien aux données (off presentation) ‣ Utiliser les données pour soi ‣ Permettre à des agents, applications d’interpréter les données
  • 10. Comment atteindre cet objectif ? ‣ Réduire la distance entre les deux webs (data & documents) avec des objets typés et des relations typés ‣ Ajouter des meta-data lisible par une machine au contenu existant pour permettre une information parsable, interrogeable, réutilisable ‣ Définir des sémantiques partagées pour ces méta-data pour l’interopérabilité entre applications et le raisonnement
  • 11. La sémantique c’est quoi ? ‣ Étude du sens des mots ‣ Trois acceptations suivant 3 sciences : linguistique, logique, psychologie ‣ Définir des sémantiques partagées pour ces méta-data pour l’interopérabilité entre applications et le raisonnement
  • 12. Le web sémantique aujourd’hui ‣ Gros travail de standardisation du w3.org ‣ Activité du web sémantique : w3.org/2001/sw ‣ Beaucoup d’activité d’incubateurs, groupes de travail et groupement d’intérêt ‣ SPARQL ‣ RDB2RDF ‣ Etc.
  • 13. Le web sémantique aujourd’hui
  • 14. Web Sématique Comment ça marche en vrai
  • 15. URI Une Uniform Resource Identifier (URI) est une séquence de caractère qui identifie une resource Les URI identifient tout (pas que des pages) de manière unique Exemple : http://ic05.net/fabien - moi http://ic05.net - la page de l’uv
  • 16. Content-negociation URI pour des humains, URI pour des documents Négociation de contenu : rediriger une ressource URI vers une description de cette ressource suivant l’accesseur Exemple : http://dbpedia.org/resource/compiègne http://dbpedia.org/page/compiègne http://dbpedia.org/data/compiègne
  • 17. RDF L’URI représente des ressources mais comment définir des choses à propos de ces ressources ? RDF - Resource Description Framework - est une syntaxe abstraite, un modèle de donnée qui représente un graphe orienté et labelisé basé sur les URIs Le RDF est basé sur des triplets <subjet> <prédicat> <objet>
  • 18. RDF RDF Digital Enterprise Research Institute www.deri.ie @prefix dct: <http://purl.org/dc/terms/> . ! <http://example.org/dm110-semweb>! dct:title “Introduction to the Semantic Web” ; ! dct:author <http://apassant.net/alex> ;! dct:subject <http://dbpedia.org/resource/Semantic_Web> .!
  • 19. Les ontologies Le RDF fait des assertions à propos des URIs mais comment qualifier ces assertions comment savoir que :knows on FOAF identifie une relation de connaissance entre humains ? Rôle des ontologies Languages d’ontologies : RDFS ou OWL
  • 20. ntologies rprise Research Institute Les ontologies www.deri.ie Classes and properties "! :Person a rdfs:Class . "! :father a rdfs:Property . "! :father rdfs:domain :Person . "! :father rdfs:range :Person .
  • 21. Les ontologies - RDFS RDFS définie des classes, des propriétés et des relations ex:Person rdfs:subClassOf ex:humanLiving ex:workWith rdfs:subPropertyOf ex:knows Ces relations permettent d’inférencer de nouvelles connaissances :fabien rdf:type ex:Person :fabien ex:worksWith :dominique Fabien est un humain et connait dominique
  • 22. Les ontologies - OWL OWL va plus loin avec de nouveaux axiomes Disjonction Transitivité symétrie Contraintes de cardinalité OWL2 introduit de nouvelles fonctionnalité pour le raisonnement Chaines de propriétés Parent + brother => uncle
  • 23. FOAF <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/" xmlns:admin="http://webns.net/mvcb/"> <foaf:PersonalProfileDocument rdf:about=""> <foaf:maker rdf:resource="#me"/> <foaf:primaryTopic rdf:resource="#me"/> <admin:generatorAgent rdf:resource="http://www.ldodds.com/foaf/foaf-a-matic"/> <admin:errorReportsTo rdf:resource="mailto:leigh@ldodds.com"/> </foaf:PersonalProfileDocument> <foaf:Person rdf:ID="me"> <foaf:name>Fabien Pfaender</foaf:name> <foaf:title>M.</foaf:title> <foaf:givenname>Fabien</foaf:givenname> <foaf:family_name>Pfaender</foaf:family_name> <foaf:nick>Monkey D Lueffy</foaf:nick> <foaf:mbox_sha1sum>f7d9ca9d95f0caf93b8e216fb591d010f9ec3a8a</foaf:mbox_sha1sum> <foaf:homepage rdf:resource="www.lueffyworld.net"/> <foaf:phone rdf:resource="tel:+33-6-76-96-87-56"/> <foaf:workplaceHomepage rdf:resource="www.intertact.net"/> <foaf:workInfoHomepage rdf:resource="www.utc.fr/cred/"/> <foaf:schoolHomepage rdf:resource="www.utc.fr"/> <foaf:knows> <foaf:Person> <foaf:name>Jérôme Olive</foaf:name> <foaf:mbox_sha1sum>73d3602f065fbb4b456755685a77df38a99fdb8f</foaf:mbox_sha1sum></foaf:Person></foaf:knows> <foaf:knows> <foaf:Person> <foaf:name>Dominique Aubert</foaf:name> <foaf:mbox_sha1sum>1f9ffbe0d24888e37a5ba29cb7c93a64ebe9a20d</foaf:mbox_sha1sum></foaf:Person></foaf:knows></foaf:Person> </rdf:RDF>

Editor's Notes

  1. Les liens sont de simples liens, pas qualifier, ils ne repr&amp;#xE9;sentent rien
  2. KLM / air india / easyjet
  3. Hilton, b&amp;b, youth hostel
  4. Long et douloureux Divers db, xml, excel, designer. Mashup possible mais sp&amp;#xE9;cifique On finit par faire son propre site...
  5. Ce n&amp;#x2019;est pas un mashup !
  6. Notion URI
  7. S&amp;#xE9;mantique linguistique : &amp;#xE9;tude des changements de sens, th&amp;#xE9;orie du signe, fonction psychosociale du langage, structure lexicologique Sens statique, signification dynamique Signification : proc&amp;#xE8;s qui associe un objet &amp;#xE0; un signe (naturel) ou symbole (artificiel) (saussure signe uni concept et image) Saussure le mot en 4 : la chose (arbre), image de l&amp;#x2019;arbre (signifi&amp;#xE9;), image de la forme phonique (signifiant), forme phonique elle m&amp;#xEA;me (le mot arbre) En logique, traduction de signifiant formels issues de l&amp;#x2019;IA (signifiant car repr&amp;#xE9;sentent des connaissances)
  8. Constellation, page rank, random surfer Les annuaires dmoz, yahoo Augmentation progressive avec les bonnes pratiques de construction de l&amp;#x2019;index mais aussi de compr&amp;#xE9;hension des recherches utilisateurs
  9. Et encore moi dans le contexte de l&amp;#x2019;uv mais on peut identifier des gens, des objets, etc.
  10. Resource -&gt; page si depuis le navigateur
  11. Attention le RDF n&amp;#x2019;est pas du XML RDF/XML oui mais il y en a d&amp;#x2019;autre (N3, RDFa)
  12. Bas&amp;#xE9; sur le dublin core utilis&amp;#xE9; dans les grandes instances gouvernementales
  13. Sp&amp;#xE9;cification d&amp;#x2019;une conceptualisation : megathesaurus OWL ontology web language
  14. Sp&amp;#xE9;cification d&amp;#x2019;une conceptualisation : megathesaurus OWL ontology web language
  15. Sp&amp;#xE9;cification d&amp;#x2019;une conceptualisation : megathesaurus OWL ontology web language
  16. Sp&amp;#xE9;cification d&amp;#x2019;une conceptualisation : megathesaurus OWL ontology web language
  17. Si le nombre de liens sur une page augmente plus vite que pour une page plus ancienne, cela donnera un meilleur score, mais cela peut aussi signaler un spamming.Si un document est plus r&amp;#xE9;cent que la moyenne des pages dans un r&amp;#xE9;sultat, on peut lui attribuer un meilleur score pour am&amp;#xE9;liorer sa position afin de tenir compte de sa nouveaut&amp;#xE9;. Le score peut &amp;#xEA;tre positif ou n&amp;#xE9;gatif selon ces changements. Si un document appara&amp;#xEE;t dans des requ&amp;#xEA;tes sans rapports entre elles, cela signale un spam et le score est r&amp;#xE9;duit. Apparition de backlink Si rangs haut malgr&amp;#xE9; actualit&amp;#xE9; et changement des autres, proba spam augmente