Web Data Management [T9IS211M]

Web Data Management [T9IS211M]

En pratique

Nature
Elément constitutif
Volume horaire de TP
10
Volume horaire de CM
18
Volume horaire de travail personnel
19
Langue d'enseignement
Français

Description du contenu de l'enseignement

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.


We first introduce a general data management framework based on the first-order logic. We define what is a data model, what is a query language, and to which logical reasoning tasks correspond the central data management tasks (consistency checking and query answering).  The, we instanciate this general framework on RDF and OWL2 QL standards by W3C for semantic-rich data management (data and application domain knowledge). RDF and OWL2 QL are deductive data models that allow representing incomplete and implicit information. They essentially differ in their ability to describe the application domain knowledge at a simple (RDF) or more fine-grained level (OWL2 QL). We first study RDF, which is conceptually simpler than OWL2 QL, to study the associated data management techniques and their limits. We also discuss how these techniques are implemented in open-source or commercial RDF data management systems. We finally study OWL2 QL with a similar approach.

Organisation

Modalités d'organisation et de suivi

  1. Fondements logiques de la gestion de données
  2. Modèle de données RDF,  langage de requêtes SPARQL, et techniques de gestion de données
  3. Modèle de données OWL2 (QL), langage de requêtes Sélection-Projection-Jointure-Union, technique de gestion de données

  • Logical foundations of data management
  • RDF data model, SPARQL query language, and data management techniques
  • OWL2 (QL) data model, Select-Project-Join-Union queries, and data management techniques

Informations pédagogiques

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.


The goal of this course, which stands at the frontier between Databases, Logic, and Artificial Intelligence, is to introduce the popular data management standards by W3C for semantic-rich data (data and knowledge).

Pré-requis recommandés

  1. Cours de logique mathématique ou de logique pour l'informatique
  2. Cours de bases de données relationnelles
  3. Cours de théorie des graphes

  1. Logic course
  2. Relational database course
  3. Graph theory course

Bibliographie, lectures recommandées

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

Dernière modification : jeu, 07/01/2021 - 16:42