Inférer des objets sémantiques du Web structuré

• Main Author: Oita, Marilena
• Other Authors: Paris, ENST
• Language: en; fr
• Published: 2012
• Subjects: Web profond; Deep web
• Online Access: http://www.theses.fr/2012ENST0060/document

Cette thèse se concentre sur l'extraction et l'analyse des objets du Web, selon différents points de vue: temporel, structurel, sémantique. Nous commençons par une étude qui porte sur la compréhension des différentes stratégies et meilleures pratiques pour inférer les aspects temporels des pages Web. Pour cette finalité, on présente plus en détail une approche qui utilise des statistiques sur les flux du Web. Nous continuons par la présentation de deux techniques basées sur des mots-clés pour l'extraction d'objets, dans le cadre des pages Web générées dynamiquement par des systèmes de gestion du contenu. Les objets que nous étudions dans ce contexte correspondent à des articles du Web. Les mots-clés, acquis automatiquement, guident le processus d'identification d'objets, soit au niveau d'une seule page Web (SIGFEED) soit sur plusieurs pages différentes qui partagent le même modèle (FOREST). Nous décrivons également un cadre général qui vise à découvrir le modèle sémantique des objets du Web caché. Dans ce contexte, l'objets sont représentés par des enregistrements de données. Ce cadre utilise FOREST pour l'identification des enregistrements dans la page et se base sur l'alignement des instances extraites et des objets mêmes, par rapport à des similitudes de type représentées avec rdf:type dans un graphe étiqueté. Ce graphe est ensuite aligné avec une ontologie générique comme YAGO, pour la découverte des types et leur relations par rapport à l'entité de base qui est résumé par le formulaire Web. === This thesis focuses on the extraction and analysis of Web data objects, investigated from different points of view: temporal, structural, semantic. We first survey different strategies and best practices for deriving temporal aspects of Web pages, together with a more in-depth study on Web feeds for this particular purpose, and other statistics. Next, in the context of dynamically-generated Web pages by content management systems, we present two keyword-based techniques that perform article extraction from such pages. Keywords, automatically acquired, guide the process of object identification, either at the level of a single Web page (SIGFEED), or across different pages sharing the same template (FOREST). We finally present, in the context of the deep Web, a generic framework that aims at discovering the semantic model of a Web object (here, data record) by, first, using FOREST for the extraction of objects, and second, representing the implicit rdf:type similarities between the object attributes and the entity of the form as relationships that, together with the instances extracted from the objects, form a labeled graph. This graph is further aligned to an ontology like YAGO for the discovery of the unknown types and relations.