Le Web Sémantique et les Données Liées : Principes et Applications

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Presentation at the EDF semantique web seminar, 6-12-2012, (mostly) in french

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Le Web Sémantique et les Données Liées : Principes et Applications

  1. 1. Le Web Sémantique et les Données Liées: Principes et Applications Mathieu d’Aquin @mdaquin – http://mdaquin.net Knowledge Media Institute, The Open University
  2. 2. Le Web Sémantique ? Linked Data
  3. 3. Lié comment ? Retour aux sources Open University Website Open University VLELe Web M366 Course page Mathieu’s Homepage Mathieu’s List of Mathieu’s Publications Twitter
  4. 4. Le WebInternet / Le réseau
  5. 5. Linked Data Person: Mathieu Publication: Pub1 author workFor Course: M366 offers Organisation: The Open University availableIn setBook Country: Belgium Book: Mechatronics
  6. 6. Linked Data / LeWeb des données liéesLe WebInternet / Le réseau
  7. 7. En PratiqueData mashupsNavigation (browsing)Communication entremachines
  8. 8. Exemple (super simple) Carte interactive des bâtiments de l’Open University en Angleterre
  9. 9. data.open.ac.uk name   “Berrill  building”  bat1   Milton   Keynes   bat1-­‐ address   inDistrict   inCounty   Postcode-­‐ mk76aa   Buckingh Espaces   amshire   Etages   loca4on   Mk76aa-­‐ Bâ4ments   loca4on   ID   Address   Code   lat   long   postal   52.024924   -­‐0.709726   data.ordnancesurvey.co.uk
  10. 10. Autre exemple (toujours simple) Academics in “Arts and Humanities” Topics most commonly mentioned by most often involved with the media (in news outlets own by the BBC (in number of news items)! number of news items)!From dataset about From news From dbpedia.orgour researchers clipping data
  11. 11. Challenges •  Créer des liens ! –  S’assurer que les URIs (adresses web de référence sont facile a découvrir –  Données liables à données liés –  Outils pour la création automatique de liens (e.g. Silk, KnowFuss - http://technologies.kmi.open.ac.uk/knofuss/)•  Intégration –  Trouver les données –  Comprendre les données (ce qu’elle peuvent faire) –  Travailler avec des données distribuées et hétérogènes •  Sémantique ?
  12. 12. Le Web Sémantique rNews! Music Ontology! Geo Ontology! SIOC! Media Ontology! Dublin Core! DBPedia FOAF! Ontology! DOAP! FMA BIBO! Ontology! LODE! Gene Ontology!
  13. 13. Le Web Sémantique Ontologies ! Schemas pour le données (liées) Modèles formels pour le raisonement Connaissances du domaine sur le Web
  14. 14. Le Web SémantiqueLinked Data / LeWeb des données liéesLe Web
  15. 15. En PratiqueKnowledge intensiveconnected systemsData mashupsNavigation (browsing)
  16. 16. Exemple : Analyse de logs de servers web (voir uciad.info) Utilise une ontologie des activités sur le Web pour: -  Intégrer des logs de plusieurs systèmes -  Présenter les activités d’un utilisateur à cet utilisateur -  Raisonner sur ces activités pour en fournir une agrégation personnalisée
  17. 17. User Centric Activity Data Ac4vity  analysis   Consolida4on   for  and  by   Integra4on   Ontologies   individual  users   Interpreta4on   Logs  2   Logs  4   Logs  1   Logs  3   Website  2   Website  4   Website  1   Website  3  Organisa4on  Users  
  18. 18. Ontologies
  19. 19. Challenges •  Contrôle –  Peut-on vraiment faire quelque chose avec des connaissances qui proviennent du Web (voir Sabou et al. @ ISWC2007) •  Trouver, connecter, sélectionner, combiner des connaissances –  Semantic Web Search Engines (Sindice, Swoogle, Watson - http://watson.kmi.open.ac.uk - d’aquinmotta @ Semantic Web Journal – d’Aquin et al. @ Semantic Technology Handbook) –  Alignement d’ontologies –  …•  Connaissances a l’échelle du Web àApplications intelligentes ?
  20. 20. Applications intelligentes sur le Web Peut on réutiliser les principes des systèmes àbase de connaissances pour le Web sémantique ? NLP! Data Mining! Information! Recommender! retrieval! Systems! Données/Information/Connaisances sur le Web Sémantique
  21. 21. Traitement del’information et de laconnaissance sur le WebLe Web SémantiqueLinked Data / LeWeb des données liées
  22. 22. En PratiqueApplications Web Intelligentes Knowledge intensive connected systems Data mashups
  23. 23. Exemple : decouverte de resource educative(voir discou.info)
  24. 24. Resources URIs Similarity- Interface + common topics Based Search BBC Programme or iPlayer page Resource descriptions Indexes Synopsis Named Entity Semantic Entities Semantic Recognition (Dbpedia) Indexing Podcasts, Indexes OpenLearn Units and Articlesdata.open.ac.uk Semantic Index
  25. 25. Exemple : interpreter les resultats de la fouille dedonneés avec des données liées
  26. 26. Plus d’exemples Scarlet – Alignement d’ontologies avec des ontologies intermediaires en ligneNatural language question answeringAvec des données et ontologies du Web Evolution automatique d’ontologies Detection et Semantisation automatique de utilisation de folksonomies relations entre ontologies
  27. 27. Challenges •  Comprendre ce que l’on peut faire avec les connaissances et données trouvées sur le Web (voir Daga @ ISWC 2012 doctoral symposium, d’Aquin Motta @ KCAP 2011)•  Réconcilier données a grande échelle, hétérogénéité et l’interprétation des résultats•  Comprendre les différents points de vue (voir d’Aquin @ K-CAP 2009)•  Boucler entre émergence de connaissances a partir des données et modélisation ontologique des données et connaissances (voir d’Aquin et al. @ Know@LOD 2012)
  28. 28. Conclusion •  Linked Data est un mechanism simple d’asbtraction : enlever les barrieres et silos technologiques a l’echange et la reutilisation des données•  Ca marche !•  Mais ce n’est que la premiere couche qui ouvre un chemin vers les promesses du Web Sémantique
  29. 29. Merci ! Plus d’info : @mdaquin m.daquin@open.ac.uk http://mdaquin.net

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