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Web Data Management

Web Data Management

En pratique :

Volume horaire de cours : 14
Volume horaire global de TD : 4
Volume horaire global de TP : 12
Langue principale : français

Compétences à acquérir

L'objectif de ce cours, à la frontière des bases de données, de la logique et de l'intelligence artificielle, est de découvrir les nouveaux modèles de données du W3C pour le Web Sémantique, RDF et OWL.


Modalités d’organisation et de suivi

Nous introduisons tout d'abord un cadre formel général de la gestion données fondée sur la logique du premier ordre. Nous y définissons ce qu'est un modèle de données et un langage de requête, puis nous identifions à quoi correspondent les principales tâches de gestion de données (consistance des données et interrogation).
Ce cadre est ensuite instancié sur les standards RDF et OWL2 QL du W3C, qui permettent de gérer des données sémantiquement riches (données et connaissances du domaine d'application). RDF et OWL2 QL sont des modèles de données déductifs permettant de représenter des informations incomplètes et en partie implicites. Ces deux modèles diffèrent essentiellement sur la richesse des connaissances exprimables afin de décrire les données.
Nous abordons d'abord RDF, conceptuellement plus simple qu'OWL2 QL, afin d'étudier les différentes techniques de gestion de données et leurs limites. Nous voyons aussi où en sont l'implantation de ces techniques dans les outils libres ou commerciaux de gestion de données RDF.
Nous abordons ensuite, avec le même angle d'étude, OWL2 QL.
Plan du cours
Partie 1
Modèle formel général de gestion de données
Principales tâches de gestion de données
Partie 2
Modèle de données RDF
Langage de requêtes SPARQL
Techniques de gestion de données RDF
Partie 3
Modèle de données OWL2 (QL)
Langage de requêtes conjonctives
Technique de gestion de données OWL2


Bibliographie, lectures recommandées

"Web Data Management", Serge Abiteboul, Ioana Manolescu, Philippe Rigaux, Marie-Christine Rousset et Pierre Senellart, Cambridge University Press.