FURQL: une extension floue du langage SPARQL

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FURQL: une extension floue du langage
SPARQL
Olivier Pivert, Olfa Slama, Virginie Thion
32ème Conf. sur la Gestion de Données - Principes, Technologies et Applications
15-18 Novembre 2016, Futuroscope, Poitiers - FRANCE
Motivations
Concepts de base
Contribution : extension floue de SPARQL
Conclusion & perspectives
Outline
1
Motivations
2
Concepts de base
Le modèle de données RDF
Le modèle de données F-RDF
SPARQL
3
4
2 / 21
Motivations
Concepts de base
Motivations
Récupérer les artistes qui ont recommandé des albums mal-notés et créés
par des amis proches.
Extensions précédentes de SPARQL
avec des capacités de navigation booléennes (e.g., SPARQLeR,
SPARQ2L, PSPARQL, nSPARQL, SPARQL 1.1) ;
avec des capacités d’interrogation floues, sur les valeurs d’attribut de
noeud uniquement (e.g. fSPARQL) ;
mais pas les deux, et aucune interrogation floue sur la structure du
graphe.
3 / 21
Motivations
Concepts de base
Objectif : extension du langage de requête SPARQL
1
interroger un modèle RDF flou contenant des informations graduelles
mieux modéliser des concepts du monde réel.
2
exprimer des requêtes à préférences floues
mieux refléter l’intention de l’utilisateur ;
obtenir un classement de réponses ;
fournir une version relaxée de la requête.
4 / 21
Motivations
Concepts de base
SPARQL
Outline
1
Motivations
2
Concepts de base
SPARQL
3
4
5 / 21
Motivations
Concepts de base
SPARQL
RDF (Resource Description Framework, W3C)
RDF est un modèle pour représenter des données (liées) sur le Web.
hs, p, oi : le sujet s a la propriété p avec la valeur o.
Mariah
Sujet
créateur
Prédicat
Butterfly
Objet
RDF supporte uniquement des relations booléennes (Vrai ou Faux).
Beyonce
ami
Shakira
6 / 21
Motivations
Concepts de base
SPARQL
Le modèle de données F-RDF [Mazzieri and Dragoni, 2008], [Vaneková et al., 2005], [Straccia, 2009],
[Lv et al., 2008]
F-RDF supporte des relations graduelles
ami (proche, meilleur, ordinaire, ...),
recommande (fortement, faiblement, ...).
Beyonce
ami(0.8)
Shakira
Un graphe F-RDF est un couple (T , ζ) :
T est un ensemble fini de triplets de (U ∪ B) × U × (U ∪ L ∪ B),
ζ est une fonction d’appartenance sur les triplets ζ : T → [0, 1].
7 / 21
créateur
JustinT
Justified
note
6
9
ami(0.6)
ami
(0.4)
recommande(0.6)
ami(0.5)
EnriqueI
créateur
note
Euphoria
ami(0.5)
ami
(0.7)
recommande
(0.8)
ami(0.3)
recommande(0.7)
Shakira
ami(0.8)
ami(0.3)
ami(0.7)
MariahC
Beyonce
ami(0.4)
créateur
recommande(0.4)
recommande(0.8)
4
note
Butterfly
F IGURE: Un RDF graphe flou inspiré par MusicBrainz 1
1. https://musicbrainz.org/
Motivations
Concepts de base
SPARQL
SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language, W3C)
Langage de requête pour l’interrogation de données RDF basé sur la
reconnaissance de patrons de graphe.
Patron de graphe : ensemble de triplets contenant des variables.
?Artist
?Artist créateur ?Album
?Album note “6”
6
créateur
note
?Album
Alternative (UNION), optionnel (OPTIONAL), filtre (FILTER) PG.
9 / 21
Motivations
Concepts de base
SPARQL
Exemple
?art1
SELECT ?art1 WHERE {
?art1 ami+ ?art2
?art2 createur ?alb.
?alb note ?r.
?art1 recommande ?alb.
FILTER (?r < 4) }
(ami + ).creator
recommande
?alb
note
?r
<4
Une requête SPARQL contient uniquement :
des conditions booléennes (ex. ?r < 4),
des expressions régulières booléennes (SPARQL 1.1) (ex. ami + ).
10 / 21
Motivations
Concepts de base
Outline
1
Motivations
2
Concepts de base
SPARQL
3
4
11 / 21
Motivations
Concepts de base
Contribution : SPARQL plus flexible
Exprimer des requêtes floues à préférences portant sur un graphe
F-RDF
sur les valeurs des noeuds,
sur la structure du graphe.
sur les valeurs des noeuds : conditions floues (ex. la note est médiocre)
médiocre : terme flou (théorie des ensembles flous [Zadeh, 1965])
degré
1
0.66
0.33
0
µmediocre
2
4
6
8
note
12 / 21
Motivations
Concepts de base
sur la structure du graphe (expressions régulières floues z)
F ::= , υ, F|F, F.F, F∗, F+, F cond
F cond : Chemins satisfaisant le patron F avec une condition floue (F distance is court )
Propriétés structurelles floues : ST (force) et distance.
ST (x, y ) = maxp∈Chemins(x,y ) ST _chemin(p)
la force du chemin p dans le graphe flou : ST _chemin(p) = min({ζ(t)|t ∈ p}).
distance(x, y ) = minp∈Chemins(x,y ) Longueur (p)
la longueur du chemin p dans le graphe flou : Longueur (p) =
P
1
t∈p ζ(t)
13 / 21
Motivations
Concepts de base
Une redéfinition formelle de la syntaxe et de la sémantique du patron de
graphe SPARQL introduit dans [Pérez et al., 2008].
→ Patron flou de graphe : permet d’exprimer des préférences floues dans
SPARQL.
Syntaxe d’un patron flou de graphe
Un triplet flou (U ∪ V) × (U ∪ F ∪ V) × (U ∪ L ∪ V) est un patron flou de graphe.
(P1 AND P2 ), (P1 UNION P2 ), (P1 OPT P2 ) et (P1 FILTER C) sont des patrons flous
de graphe.
Une condition floue C est une combinaison logique de termes flous :
bound(?x), ?x θ c et ?x θ ?y , où θ est un comparateur flou ou classique,
?x IS Fterm ( ?age IS jeune),
(¬C1 ) et (C1 C2 ), où est un connecteur flou.
14 / 21
Motivations
Concepts de base
FURQL (FUzzy RDF Query Language)
Extension floue du langage de requête SPARQL :
Occurrence de patrons flous de graphe dans la clause
Occurrence de conditions floues dans la clause
W H E R E,
F I L T E R.
15 / 21
Motivations
Concepts de base
FURQL (FUzzy RDF Query Language)
Exemple : Récupérer les artistes ( ?art1) qui ont recommandé des albums
mal-notés et créés par des amis ( ?art2) proches.
SELECT ?art1 WHERE {
?art1 (ami+ | distance IS court) ?art2.
?art2 createur ?alb.
?alb note ?r.
?art1 recommande ?alb.
FILTER (?r IS mediocre)
} CUT 0.3
(ami + )distance IS court .creator
?art1
?alb
recommande
note
?r
mediocre
16 / 21
Motivations
Concepts de base
Implémentation
Stockage de graphes F-RDF : en utilisant le mécanisme de réification
Idée : attacher des degrés à des triplets.
ami(0.7)
Shakira
MariahC
Réification
Shakira
MariahC
ami
sujet
prédicat
objet
degré
0.7
Noeud blanc
17 / 21
Motivations
Concepts de base
Implémentation
Client
(utilisateur)
Requête FURQL Q
Compilateur
Tri et alpha-coupe
Fonction de
coupe qualitative
Requêtes
SPARQL (Qcrisp )
Réponses de Q
Fonction de calcul
Traitement des
données floues
de degrés de Sat.
Sur-couche logicielle : FURQL
Réponses de Qcrisp
Interprétation
Moteur SPARQL
SPARQL classique
18 / 21
Motivations
Concepts de base
Outline
1
Motivations
2
Concepts de base
SPARQL
3
4
19 / 21
Motivations
Concepts de base
Conclusion
Définition d’une extension floue du langage de requête SPARQL :
traiter des données RDF floues,
exprimer des conditions floues sur les valeurs des noeuds et de conditions
structurelles floues.
Définition et implantation d’un langage (FURQL) basé sur la notion de patrons
de graphe flous.
Perspectives
Mise en oeuvre d’un prototype avec des données RDF du monde réel.
Étendre le langage avec des conditions floues plus sophistiquées (propositions
quantifiées floues, ...).
Introduire des métadonnées relatives à la qualité (ex. la fraîcheur, la fiabilité,
etc.).
20 / 21
Merci pour votre attention
Questions ?
[email protected]
Motivations
Concepts de base
Lv, Y., Ma, Z. M., and Yan, L. (2008).
Fuzzy RDF : A data model to represent fuzzy metadata.
In Proc. of FUZZ-IEEE, pages 1439–1445. IEEE.
Mazzieri, M. and Dragoni, A. F. (2008).
A fuzzy semantics for the resource description framework.
Springer.
Pérez, J., Arenas, M., and Gutierrez, C. (2008).
nsparql : A navigational language for RDF.
In Proc. of ISWC.
Straccia, U. (2009).
A minimal deductive system for general fuzzy RDF.
In Web Reasoning and Rule Syst., pages 166–181.
Springer.
Vaneková, V., Bella, J., Gurskỳ, P., and Horváth, T. (2005).
21 / 21
Motivations
Concepts de base
Fuzzy rdf in the semantic web : Deduction and induction.
In Proceedings of Workshop on Data Analysis (WDA 2005),
pages 16–29.
21 / 21

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