Contribution à l'interrogation flexible et personnalisée d'objets complexes modélisés par des graphes

Plusieurs domaines d'application traitent des objets et des données complexes dont la structure et la sémantique de leurs composants sont des informations importantes pour leur manipulation et leur exploitation. La structure de graphe a été bien souvent adoptée, comme modèles de représentation, dans ces domaines. Elle permet de véhiculer un maximum d'informations, liées à la structure, la sémantique et au comportement de ces objets, nécessaires pour assurer une meilleure représentation et une manipulation e cace. Ainsi, lors d'une comparaison entre deux objets complexes, l'opération d'appariement est appliquée entre les graphes les modélisant. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à l'appariement approximatif qui permet de sélectionner les graphes les plus similaires au graphe d'une requête. L'objectif de notre travail est de contribuer à l'interrogation exible et personnalisée d'objets complexes modélisés sous forme de graphes pour identi er les graphes les plus pertinents aux besoins de l'utilisateur, exprimés d'une manière partielle ou imprécise. Dans un premier temps, nous avons proposé un cadre de sélection de services Web modélisés sous forme de graphes qui permet (i) d'améliorer le processus d'appariement en intégrant les préférences des utilisateurs et l'aspect structurel des graphes comparés, et (ii) de retourner les services les plus pertinents. Une deuxième méthode d'évaluation de requêtes de recherche de graphes par similarité a également été présentée pour calculer le skyline de graphes d'une requête utilisateur en tenant compte de plusieurs mesures de distance de graphes. En n, des approches de ra nement ont été dé nies pour réduire la taille, souvent importante, du skyline. Elles ont pour but d'identi er et d'ordonner les points skyline qui répondent le mieux à la requête de l'utilisateur.Several application domains deal with complex objects whose structure and semantics of their components are crucial for their handling. For this, graph structure has been adopted, as a model of representation, in these areas to capture a maximum of information, related to the structure, semantics and behavior of such objects, necessary for e ective representation and processing. Thus, when comparing two complex objects, a matching technique is applied between their graph structures. In this thesis, we are interested in approximate matching techniques which constitute suitable tools to automatically nd and select the most similar graphs to user graph query. The aim of our work is to develop methods to personalized and exible querying of repositories of complex objects modeled thanks to graphs and then to return the graphs results that t best the users needs, often expressed partially and in an imprecise way. In a rst time, we propose a exible approach for Web service retrieval that relies both on preference satis ability and structural similarity between process model graphs. This approach allows (i) to improve the matching process by integrating user preferences and the graph structural aspect, and (ii) to return the most relevant services. A second method for evaluating graph similarity queries is also presented. It retrieves graph similarity skyline of a user query by considering a vector of several graph distance measures instead of a single measure. Thus, graphs which are maximally similar to graph query are returned in an ordered way. Finally, re nement methods have been developed to reduce the size of the skyline when it is of a signi cant size. They aim to identify and order skyline points that match best the user query.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF