Modeling and use of Web resources and services and data indexing in a context of uncertainty.
Modélisation et utilisation de ressources et services Web et indexation de données dans un contexte d’incertitude.
Résumé
It is commonly accepted that data production has several years, a spectacular development due to the multiplication of new technologies such as social networks, new mobile devices, smart meters, sensors and cloud computing. In fact, this explosion of data should continue and even accelerate. Wondering how we should deal with this mass of which becomes more and more varied, complex and less structured, is so essential. DaaS (Data As A Service) can be defined as the supply, the management and provision of data presented in an immediately consumable format
business users of organizations as a service. The returned data These services are generally characterized by uncertainty and heterogeneity.
There are many approaches that process data according to the life cycle of the service Web based on 6 phases namely creation, selection, discovery, modeling, invocation and composition of services, in order to solve the volume problem data, its heterogeneity or its speed of evolution. On the other hand, there is very little approaches that address data quality and uncertainty processing in the Web. Naturally, in this thesis we have been interested in the question of Web in a context of distributed and heterogeneous systems. The main contribution to bring in this research work is to study the composition of services and / or web resources and indexing data in an uncertain context.
As a first step, through the contributions of the literature, the theoretical framework on the specificities of the DaaS concept of uncertain service, is presented by adopting the possibilistic theory. The problem of web services composition and the impact of uncertainty, which can be associated with the exit of a service, on the processes of selection and composition of the services are explained. To do this, we proposed an approach
Possibilist to model the uncertainty of data returned by uncertain services.
Specifically, we have extended Web service description standards (for example, example, WSDL) to represent the uncertainty levels of the outputs. We also have extended the service invocation process to take into account the uncertainty of input data. This extension is based on the theory of possible worlds used in the possibilistic databases. We also put forward a set of composition operators, sensitive to uncertainty values, in order to orchestrate uncertain data services.
In a second step, we studied the impact of uncertainty on the representation and manipulating web resources. We defined the resource concept Web uncertain and proposed mechanisms of composition of resources. To do this, a pattern of uncertainty description through the concept of uncertain web resource has been presented. It is based on a probabilistic model where each resource can have several possible representations, with a certain probability.
Finally, and finally, we have proposed methods of documentary indexingBig data type data. Initially, we adopted a approach of syntactic indexing of uncertain data, then we followed a uncertain semantic indexing method. Finally, and to boost this approach, we proposed a hybrid method of indexing in an uncertain context.
Il est communément admis que la production de données connait, depuis plusieurs années, un développement spectaculaire en raison de la multiplication des nouvelles technologies telles que les réseaux sociaux, les nouveaux appareils mobiles, les compteurs intelligents, les capteurs et le cloud computing. De fait, cette explosion de données devrait se poursuivre et même accélérer. S’interroger sur la façon dont on devrait
traiter cette masse de qui devient de plus en plus variée, complexe et moins structurée, est alors essentiel. DaaS ( Data As A Service) peut être définie comme l’approvisionnement, la gestion et la fourniture de données présentées dans un format immédiatement consommable aux utilisateurs professionnels des organisations en tant que service. Les données retournées par ces services se caractérisent généralement par l’incertitude et l’hétérogénéité.
Nombreux sont les approches qui traitent les données selon le cycle de vie du service Web qui repose sur 6 phases à savoir la création, la sélection, la découverte, la modélisation, l’invocation et la composition des services, dans le but de résoudre le problème de volume de données, de son hétérogénéité ou de sa vitesse d’évolution. En revanche, il y a très peu d’approches qui s’intéressent à la qualité de données et au traitement de son incertitude dans le Web.
Nous nous sommes naturellement intéressés, dans cette thèse, à la question des services Web dans un contexte de systèmes distribués et hétérogènes. La principale contribution à apporter dans le cadre de ce travail de recherche est d’étudier la composition de services et/ou de ressources Web et l’indexation de données dans un contexte incertain.
Dans un premier temps, au travers des apports de la littérature, le cadre théorique relatif aux spécificités du concept de service DaaS incertain, est présenté en adoptant la théorie possibiliste. Le problème de la composition de services Web et l’impact de l’incertitude, qui peut être associée à la sortie d’un service, sur les processus de sélection et de composition des services sont explicités. Pour ce faire, nous avons proposé une approche
possibiliste afin de modéliser l’incertitude des données renvoyées par des services incertains. Plus précisément, nous avons étendu les normes de description de service Web (par exemple, WSDL) pour représenter les degrés d’incertitude des sorties. Nous avons également étendu le processus d’invocation de service pour prendre en compte l’incertitude des données d’entrée. Cette extension est basée sur la théorie des mondes possibles utilisée dans les bases de données possibilistes. Nous avons également mis en avant un ensemble d’opérateurs de composition, sensibles aux valeurs d’incertitude, dans le but d’orchestrer des services de données incertains.
Dans un deuxième temps, nous avons étudié l’impact de l’incertitude sur la représentation et la manipulation des ressources Web. Nous avons défini le concept de ressource Web incertaine et proposé des mécanismes de composition de ressources. Pour ce faire, un modèle de description de l’incertitude à travers le concept de ressource Web incertaine a été présenté. Celui-ci est basé sur un modèle probabiliste où chaque ressource peut avoir plusieurs représentations possibles, avec une certaine probabilité.
Enfin, et dans un dernier temps, nous avons proposé des méthodes d’indexation documentaire des données de type Big Data. Au commencement, nous avons adopté une approche d’indexation syntaxique de données incertaines, ensuite, nous avons suivi une méthode d’indexation sémantique incertaine. Enfin, et pour booster cette démarche, nous avons proposé une méthode hybride d’indexation dans un contexte incertain.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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