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Construction d’une ontologie pour le Web sémantique / HACINE GHERBI, Ahcine

Public

ISBD

Titre : Construction d’une ontologie pour le Web sémantique
Type de document : texte imprimé
Auteurs : HACINE GHERBI, Ahcine ; TOUAHRIA, M, Directeur de thèse
Editeur : Setif:UFA
Importance : 1 vol (76 f.)
Format : 29
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Web Sémantique Ontologie Annotation sémantique Les profils UML OCL Action Semantics ODM UMLBackend OWLGrtd XML RDF/RDFS OWL Protégé2000 écologie évolutive.
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé : Les ontologies sont un paradigme puissant pour la représentation et l'échange des connaissances dans
le domaine du Web Sémantique qui ne s'intéressent qu'au traitement automatique de la sémantique.
Néanmoins, elles doivent être exprimées dans des formalismes qui devraient en tirer pleinement
profit, tout en offrant des outils de modélisations simples et efficaces.
UML trouve beaucoup de succès au sein des concepteurs de modèles et a bénéficié, par conséquent,
d'un cumul d'expérience très important ainsi qu'une large gamme d'outils dédiés. Cependant, ces
outils (UML profile, OCL, AS) ne permettent pas la définition d'une sémantique formelle ce qui
entrave l'inférence automatique sur des modèles UML.
Il serait profitable de tirer profit de ces deux puissants outils pour rajouter de la sémantique aux
modèles conceptuels. Chacun de ces deux outils ayant ses propres mécanismes, il est donc
nécessaire de trouver un point de rattachement qui est possible avec l'utilisation d’ODM, où il est
possible d'utiliser un même éditeur pour faire des modèles UML et des ontologies. ODM nous
permettra de passer de UML au OWL (et inversement) et donc de pouvoir utiliser les mécanismes
de traitement automatique.

Note de contenu : Table des matières
Remerciements………………………………………………………………………. i
Introduction………………………………………………….………………………. 1
Chapitre 1: Le web sémantique
1.1 Introduction……………………………………………………………….…… 4
1.2 Les principes du Web Sémantique……………………………….………….… 7
1.2.1 Principe 1: Identification par URI………………………………………... 7
1.2.2 Principe 2 : Typage des ressources et liens Web…………………………. 7
1.2.3 Principe 3 : Tolérance de l'information partielle…………………………. 8
1.2.4 Principe 4 : L'indisponibilité d'une vérité absolue…………………….….. 8
1.2.5 Principe 5 : Support de l'évolution………….……………………………. 10
1.2.6 Principe 6 : Architecture minimaliste………………………………..…… 10
1.3 Les principales composantes du web sémantique………………………..….… 11
1.3.1 Ontologie…………………………………………..……………………… 12
1.3.2 Annotation sémantique………………………………………………… … 14
1.3.3 Langage de représentation de connaissance………………………… …… 15
1.4 Quelques outils pour le Web Sémantique………………………………… ...… 22
1.5 Conclusion……………………………………………………………….. …… 25
Chapitre 2: Sur la notion d'ontologie
2.1 Introduction…………………………………………………………………….. 26
2.2 Apparition d'ontologie ………………………………………………...……….. 26
2.3 La notion d'ontologie………………………………………...…………….…… 27
2.3.1 L'interopérabilité……………………………………………………….….. 27
2.3.2 La réutilisation…………………………………………………………..…. 28
2.4 Les constituants d'une ontologie…………………………………………….….. 28
2.5 Discussion………………………………………………………………….…… 30
2.5.1 Différence entre ontologie et base de connaissance………………….……. 30
2.5.2 Différence entre ontologie et hiérarchie de classes…………………….….. 30
2.6 Classification d’ontologies………………………………………………...….... 31
2.6.1 Classification selon l’objet de conceptualisation……………………….…. 31
2.6.2 Classification selon le niveau de complétude………………………….….. 32
2.6.3 Classification selon le niveau de détail………………………………….… 32
2.6.4 Classification selon le formalisme utilisé ……………………………….… 33
2.7 Méthodes et outils de construction d’ontologie…………………………….…... 33
2.7.1 METHONTOLOGY…………………………………………………….… 33
2.7.2 L’approche TOVE…………………………………………………….…… 35
2.7.3 L’approche SENSUS…………………………………………………...….. 35
2.7.4 Outils d’ingénierie ontologique à partir du texte………………….…..…... 36
2.7.5 Outils d’ingénierie ontologique à partir des modèles conceptuels ou
opérationnels……………………………………………………………..… 38
2.8 Conclusion……………………………………………………..………….…… 39
Chapitre 3: Méthodes de construction d'ontologie à partir des modèles
conceptuels UML
3.1 Introduction…………………………………………………………….…...…. 40
3.2 Quelques solutions permettant d'ajouter de la sémantique aux modèles
conceptuels………………………………………………………………....….. 41
3.2.1 Les profils UML…………………………………………………………….. 41
3.2.2 Le standard OCL……………………………………………………………. 43
3.2.3 Action Semantics………………………………………………………….… 44
3.2.4 La spécification ODM………………………………………………….…… 45
3.3 Les raisons qui empêchent l'utilisation d'UML pour modéliser directement une
ontologie…………………………………………………………………..…... 46
3.4 Quelques travaux………………………………………………………………. 48
3.5 Conclusion……………………………………………………………………... 49
Chapitre 4: Conception d'une ontologie
4.1 Introduction…………………………………………………………………….. 50
4.2 Utilisation des ontologies en biologie…………………………………..…..….. 50
4.3 Conception de l'ontologie du domaine de l'écologie évolutive ………..…….… 50
4.3.1 Domaine de l'ontologie …………………………………………….……… 50
4.3.2 Processus d'affinement de l'ontologie ……………………………..………. 52
4.4 Respect des principes de construction………………………………..…….….. 52
4.5 Présentation de cette ontologie…………………………………………..….…. 53
4.5.1 Les axes primitifs de l'arbre ontologique construit ……………………….. 53
4.6 L'héritage multiple…………………………………………………….……..… 56
4.7 Les propriétés des classes de cette ontologie……………………………..…… 56
4.7.1 Propriété d'objet …………………………………………………………… 56
4.7.2 Propriété de type de données………………………………………………. 56
4.8 Représentation hiérarchique des concepts………………………………..……. 57
4.9 Conclusion…………………………………………………………………..…. 59
Chapitre 5: Implémentation
5.1 Introduction……………………………………………………..…………….. 60
5.2 Environnement de développement……………………………….…………… 60
5.3 Implémentation …………………………………………………..…………… 60
5.3.1 Normalisation des noms de l'ontologie……………………………………. 60
5.3.2 Création d'un nouveau projet……………………………………………… 61
5.3.3 L'édition de l'ontologie …………………………………………………… 62
5.4 L'exportation et l'importation de cette ontologie…………………………….... 65
5.4.1 L'exportation et l'importation avec UMLBackend (Protégé3.4.4)………… 65
5.4.2 Importation avec OWL 2.0 (sous protégé 4.2) ……………………………. 68
5.4.3 L'outil OWLGrtd…………………………………………………………... 69
5.5 Le raisonnement ……………………………………………………….……... 70
5.6 Conclusion………………………………………………………………..……. 70
Conclusion générale………………………………………………………………..... 71
Références…………………………………………………………………………..... 73
Côte titre : MI/0001-0002
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gz0f3amliCSPvSAGJBtFxB1mSVZ4hO9R/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique : pdf

Construction d’une ontologie pour le Web sémantique [texte imprimé] / HACINE GHERBI, Ahcine ; TOUAHRIA, M, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, [s.d.] . - 1 vol (76 f.) ; 29.
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Web Sémantique Ontologie Annotation sémantique Les profils UML OCL Action Semantics ODM UMLBackend OWLGrtd XML RDF/RDFS OWL Protégé2000 écologie évolutive.
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé : Les ontologies sont un paradigme puissant pour la représentation et l'échange des connaissances dans
le domaine du Web Sémantique qui ne s'intéressent qu'au traitement automatique de la sémantique.
Néanmoins, elles doivent être exprimées dans des formalismes qui devraient en tirer pleinement
profit, tout en offrant des outils de modélisations simples et efficaces.
UML trouve beaucoup de succès au sein des concepteurs de modèles et a bénéficié, par conséquent,
d'un cumul d'expérience très important ainsi qu'une large gamme d'outils dédiés. Cependant, ces
outils (UML profile, OCL, AS) ne permettent pas la définition d'une sémantique formelle ce qui
entrave l'inférence automatique sur des modèles UML.
Il serait profitable de tirer profit de ces deux puissants outils pour rajouter de la sémantique aux
modèles conceptuels. Chacun de ces deux outils ayant ses propres mécanismes, il est donc
nécessaire de trouver un point de rattachement qui est possible avec l'utilisation d’ODM, où il est
possible d'utiliser un même éditeur pour faire des modèles UML et des ontologies. ODM nous
permettra de passer de UML au OWL (et inversement) et donc de pouvoir utiliser les mécanismes
de traitement automatique.

Note de contenu : Table des matières
Remerciements………………………………………………………………………. i
Introduction………………………………………………….………………………. 1
Chapitre 1: Le web sémantique
1.1 Introduction……………………………………………………………….…… 4
1.2 Les principes du Web Sémantique……………………………….………….… 7
1.2.1 Principe 1: Identification par URI………………………………………... 7
1.2.2 Principe 2 : Typage des ressources et liens Web…………………………. 7
1.2.3 Principe 3 : Tolérance de l'information partielle…………………………. 8
1.2.4 Principe 4 : L'indisponibilité d'une vérité absolue…………………….….. 8
1.2.5 Principe 5 : Support de l'évolution………….……………………………. 10
1.2.6 Principe 6 : Architecture minimaliste………………………………..…… 10
1.3 Les principales composantes du web sémantique………………………..….… 11
1.3.1 Ontologie…………………………………………..……………………… 12
1.3.2 Annotation sémantique………………………………………………… … 14
1.3.3 Langage de représentation de connaissance………………………… …… 15
1.4 Quelques outils pour le Web Sémantique………………………………… ...… 22
1.5 Conclusion……………………………………………………………….. …… 25
Chapitre 2: Sur la notion d'ontologie
2.1 Introduction…………………………………………………………………….. 26
2.2 Apparition d'ontologie ………………………………………………...……….. 26
2.3 La notion d'ontologie………………………………………...…………….…… 27
2.3.1 L'interopérabilité……………………………………………………….….. 27
2.3.2 La réutilisation…………………………………………………………..…. 28
2.4 Les constituants d'une ontologie…………………………………………….….. 28
2.5 Discussion………………………………………………………………….…… 30
2.5.1 Différence entre ontologie et base de connaissance………………….……. 30
2.5.2 Différence entre ontologie et hiérarchie de classes…………………….….. 30
2.6 Classification d’ontologies………………………………………………...….... 31
2.6.1 Classification selon l’objet de conceptualisation……………………….…. 31
2.6.2 Classification selon le niveau de complétude………………………….….. 32
2.6.3 Classification selon le niveau de détail………………………………….… 32
2.6.4 Classification selon le formalisme utilisé ……………………………….… 33
2.7 Méthodes et outils de construction d’ontologie…………………………….…... 33
2.7.1 METHONTOLOGY…………………………………………………….… 33
2.7.2 L’approche TOVE…………………………………………………….…… 35
2.7.3 L’approche SENSUS…………………………………………………...….. 35
2.7.4 Outils d’ingénierie ontologique à partir du texte………………….…..…... 36
2.7.5 Outils d’ingénierie ontologique à partir des modèles conceptuels ou
opérationnels……………………………………………………………..… 38
2.8 Conclusion……………………………………………………..………….…… 39
Chapitre 3: Méthodes de construction d'ontologie à partir des modèles
conceptuels UML
3.1 Introduction…………………………………………………………….…...…. 40
3.2 Quelques solutions permettant d'ajouter de la sémantique aux modèles
conceptuels………………………………………………………………....….. 41
3.2.1 Les profils UML…………………………………………………………….. 41
3.2.2 Le standard OCL……………………………………………………………. 43
3.2.3 Action Semantics………………………………………………………….… 44
3.2.4 La spécification ODM………………………………………………….…… 45
3.3 Les raisons qui empêchent l'utilisation d'UML pour modéliser directement une
ontologie…………………………………………………………………..…... 46
3.4 Quelques travaux………………………………………………………………. 48
3.5 Conclusion……………………………………………………………………... 49
Chapitre 4: Conception d'une ontologie
4.1 Introduction…………………………………………………………………….. 50
4.2 Utilisation des ontologies en biologie…………………………………..…..….. 50
4.3 Conception de l'ontologie du domaine de l'écologie évolutive ………..…….… 50
4.3.1 Domaine de l'ontologie …………………………………………….……… 50
4.3.2 Processus d'affinement de l'ontologie ……………………………..………. 52
4.4 Respect des principes de construction………………………………..…….….. 52
4.5 Présentation de cette ontologie…………………………………………..….…. 53
4.5.1 Les axes primitifs de l'arbre ontologique construit ……………………….. 53
4.6 L'héritage multiple…………………………………………………….……..… 56
4.7 Les propriétés des classes de cette ontologie……………………………..…… 56
4.7.1 Propriété d'objet …………………………………………………………… 56
4.7.2 Propriété de type de données………………………………………………. 56
4.8 Représentation hiérarchique des concepts………………………………..……. 57
4.9 Conclusion…………………………………………………………………..…. 59
Chapitre 5: Implémentation
5.1 Introduction……………………………………………………..…………….. 60
5.2 Environnement de développement……………………………….…………… 60
5.3 Implémentation …………………………………………………..…………… 60
5.3.1 Normalisation des noms de l'ontologie……………………………………. 60
5.3.2 Création d'un nouveau projet……………………………………………… 61
5.3.3 L'édition de l'ontologie …………………………………………………… 62
5.4 L'exportation et l'importation de cette ontologie…………………………….... 65
5.4.1 L'exportation et l'importation avec UMLBackend (Protégé3.4.4)………… 65
5.4.2 Importation avec OWL 2.0 (sous protégé 4.2) ……………………………. 68
5.4.3 L'outil OWLGrtd…………………………………………………………... 69
5.5 Le raisonnement ……………………………………………………….……... 70
5.6 Conclusion………………………………………………………………..……. 70
Conclusion générale………………………………………………………………..... 71
Références…………………………………………………………………………..... 73
Côte titre : MI/0001-0002
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gz0f3amliCSPvSAGJBtFxB1mSVZ4hO9R/view?usp=shari [...]
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Exemplaires (2)

Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité
MI/0001 MI/0001-0002 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
MI/0002 MI/0001-0002 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible

Construire, inférer et aligner des profils pour l’adaptation des documents multimédias / BELLAL, Wassim

Public

ISBD

Titre : Construire, inférer et aligner des profils pour l’adaptation des documents multimédias
Type de document : texte imprimé
Auteurs : BELLAL, Wassim ; Alti,Adel, Directeur de thèse
Editeur : Setif:UFA
Année de publication : 2015
Importance : 1 vol (66f.)
Format : 29 cm
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Génie logiciel
ontologie
documents multimédias
profile
adaptation
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé : General conclusion
With the emergence of user mobility in the last decade, several frameworks have been proposed in order to come up with a brief solution to adapt and exchange documents to satisfy user’s profiles and preferences. Nowadays, users prefer to use smartphones, tablet, or computers to ask for services and hope to get reply as soon as possible. The way they interact with the different devices could be by voice, click, gesture or touch, in general it depends on the characteristics of the device. We noticed that sometimes, desired services are located just close to the user and nearest user profiles share same preferences though the user is looking for the same service.
The problem is how to look for required services according to user context taking into account the used multi-modal interaction, the devices characteristics such as battery level, and user profile constraints.
Our goal was to identify situations, inferring constraints and determining the necessary adjustments so that the user has full exploitation of multimedia documents. In order to solve these limitations, we have defined a suitable ontology and we have shown how some instances of it can be filled with information extracted from a multimodal framework.
With the help of JESS engine to build SWRL rules, we had created a number of rules and integrate them in the ontology in order to infer or align new rules according to user’s context.
Novelty and originality of our approach can be viewed in the combination in the following:
We had presented in this work different used technical aspects in the implementation part, these aspects are principally, java language and Netbeans environment for coding, Protégé for ontologies manipulation. We had minimized the execution time of SWRL rules which facilitate alignment and inference in the ontology
After passing through the different stages of development, application resulted in functional software that meets the overall requirements imposed in this area.
This work has allowed us to gain knowledge in the field of semantic web, service adaptation and the process would take by virtue of user’s preferences and to strengthen our knowledge software design.
Note de contenu : Table of contents
General introduction .................................................................................................. 1
Chapter 01 .................................................................................................................... 3
1. Introduction .................................................................................................................. 4
2. Smart environment ................................................................................................................. 4
2.1. Definition of smart environment ..................................................................................... 4
2.2. The Role of Physical Components in Smart Environments ............................................. 6
2.3. Pervasive Computing and Middleware Issues ................................................................. 6
2.4. Location-Awareness and Mobility Tracking in Smart Environments............................... 7
3. Unimodal and multimodal interactions .................................................................................. 8
4. Semantic web ..................................................................................................... 9
4.1. Definition of semantic web ............................................................................................. 9
4.2. Semantic annotation ....................................................................................................... 9
5. Ontology ............................................................................................................................... 10
5.1. Definition of ontology ................................................................................................... 10
5.2. The ontology building methodologies ................................................................................ 11
5.2.1. Sensus ontology .......................................................................................................... 11
5.2.2. Methontology .............................................................................................................. 11
5.2.3. Methodology by Uschold and King .............................................................................. 12
5.2. Ontology and semantic web .......................................................................................... 13
5.3. The web ontology OWL ................................................................................................. 13
5.4. Ontology Reasoning ...................................................................................................... 14
5.5. Ontologies application ................................................................................................... 15
6. Conclusion ............................................................................................................................. 15
Chapter 02 ............................................................................................................. 17
1. Introduction ........................................................................................................................... 18
2. Related works ........................................................................................................................ 18
2.1. CC/PP ............................................................................................................................. 18
2.2. CSCP ............................................................................................................................... 18
2.3. Context-ADDICT ............................................................................................................. 19
2.4. UAProf ........................................................................................................................... 19
2.5. SGP ................................................................................................................................ 19
2.6. UPOMA .......................................................................................................................... 20
2.7. SHERLOCK ...................................................................................................................... 21
2.7.1. Architecture of Sherlock ........................................................................................ 21
2.8. Designing Interactions Embedded in Web-based Geographic Applications ................. 24
2.9. Rafiki ................................................................................................................ 24
2.10. Generating multimodal user interfaces for Web services......................................... 25
2.11. Responsive information architect (RIA)..................................................................... 26
3. Discussion ........................................................................................................ 28
4. Conclusion ....................................................................................................... 28
Chapter 03 ........................................................................................................... 29
1. Introduction .............................................................................................................. 30
3. Glossary of terms ......................................................................................................... 33
4. Glossary of cponcepts: .......................................................................................................... 34
5. Table of Relations between classes ....................................................................................... 35
6. The proposed ontology ......................................................................................................... 37
7. Conclusion .................................................................................................. 46
Chapter 04 .............................................................................................. 47
1. Introduction .................................................................................................. 48
2. Used Tools ........................................................................................................ 48
2.1. Protégé ..................................................................................................... 48
2.2. Netbeans IDE .............................................................................................. 48
2.3. SWRL ......................................................................................................... 48
2.4. JESS .......................................................................................................... 49
3. Implementation ................................................................................................... 49
3.1. Implementation of the ontology .................................................................................... 49
3.1.1. Classes hierarchy ................................................................................................... 51
3.1.2. Properties ................................................................................................ 52
3.1.3. Individuals .................................................................................... 53
3.1.4. SWRL rules ............................................................................................ 53
3.1.5. Ontology consistency .................................................................................... 57
3.2. Application human-machine interface (HMI) ............................................................... 57
3.2.1. Home page ............................................................................................. 58
3.2.2. Possible scenarios ............................................................................. 58
3.2.3. Semantic User Preferences Alignment .................................................................. 61
3.3. Comparison ............................................................................................. 63
4. Conclusion ......................................................................................... 64
General conclusion .................................................................65
Perspectives.............................................................................................. 66
Bibliography ................................................................................... 67
Côte titre : MAI/0055
En ligne : https://drive.google.com/file/d/187fcYml35EiiY39dijnurYYOBP5TcOO6/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique : pdf

Construire, inférer et aligner des profils pour l’adaptation des documents multimédias [texte imprimé] / BELLAL, Wassim ; Alti,Adel, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2015 . - 1 vol (66f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Génie logiciel
ontologie
documents multimédias
profile
adaptation
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé : General conclusion
With the emergence of user mobility in the last decade, several frameworks have been proposed in order to come up with a brief solution to adapt and exchange documents to satisfy user’s profiles and preferences. Nowadays, users prefer to use smartphones, tablet, or computers to ask for services and hope to get reply as soon as possible. The way they interact with the different devices could be by voice, click, gesture or touch, in general it depends on the characteristics of the device. We noticed that sometimes, desired services are located just close to the user and nearest user profiles share same preferences though the user is looking for the same service.
The problem is how to look for required services according to user context taking into account the used multi-modal interaction, the devices characteristics such as battery level, and user profile constraints.
Our goal was to identify situations, inferring constraints and determining the necessary adjustments so that the user has full exploitation of multimedia documents. In order to solve these limitations, we have defined a suitable ontology and we have shown how some instances of it can be filled with information extracted from a multimodal framework.
With the help of JESS engine to build SWRL rules, we had created a number of rules and integrate them in the ontology in order to infer or align new rules according to user’s context.
Novelty and originality of our approach can be viewed in the combination in the following:
We had presented in this work different used technical aspects in the implementation part, these aspects are principally, java language and Netbeans environment for coding, Protégé for ontologies manipulation. We had minimized the execution time of SWRL rules which facilitate alignment and inference in the ontology
After passing through the different stages of development, application resulted in functional software that meets the overall requirements imposed in this area.
This work has allowed us to gain knowledge in the field of semantic web, service adaptation and the process would take by virtue of user’s preferences and to strengthen our knowledge software design.
Note de contenu : Table of contents
General introduction .................................................................................................. 1
Chapter 01 .................................................................................................................... 3
1. Introduction .................................................................................................................. 4
2. Smart environment ................................................................................................................. 4
2.1. Definition of smart environment ..................................................................................... 4
2.2. The Role of Physical Components in Smart Environments ............................................. 6
2.3. Pervasive Computing and Middleware Issues ................................................................. 6
2.4. Location-Awareness and Mobility Tracking in Smart Environments............................... 7
3. Unimodal and multimodal interactions .................................................................................. 8
4. Semantic web ..................................................................................................... 9
4.1. Definition of semantic web ............................................................................................. 9
4.2. Semantic annotation ....................................................................................................... 9
5. Ontology ............................................................................................................................... 10
5.1. Definition of ontology ................................................................................................... 10
5.2. The ontology building methodologies ................................................................................ 11
5.2.1. Sensus ontology .......................................................................................................... 11
5.2.2. Methontology .............................................................................................................. 11
5.2.3. Methodology by Uschold and King .............................................................................. 12
5.2. Ontology and semantic web .......................................................................................... 13
5.3. The web ontology OWL ................................................................................................. 13
5.4. Ontology Reasoning ...................................................................................................... 14
5.5. Ontologies application ................................................................................................... 15
6. Conclusion ............................................................................................................................. 15
Chapter 02 ............................................................................................................. 17
1. Introduction ........................................................................................................................... 18
2. Related works ........................................................................................................................ 18
2.1. CC/PP ............................................................................................................................. 18
2.2. CSCP ............................................................................................................................... 18
2.3. Context-ADDICT ............................................................................................................. 19
2.4. UAProf ........................................................................................................................... 19
2.5. SGP ................................................................................................................................ 19
2.6. UPOMA .......................................................................................................................... 20
2.7. SHERLOCK ...................................................................................................................... 21
2.7.1. Architecture of Sherlock ........................................................................................ 21
2.8. Designing Interactions Embedded in Web-based Geographic Applications ................. 24
2.9. Rafiki ................................................................................................................ 24
2.10. Generating multimodal user interfaces for Web services......................................... 25
2.11. Responsive information architect (RIA)..................................................................... 26
3. Discussion ........................................................................................................ 28
4. Conclusion ....................................................................................................... 28
Chapter 03 ........................................................................................................... 29
1. Introduction .............................................................................................................. 30
3. Glossary of terms ......................................................................................................... 33
4. Glossary of cponcepts: .......................................................................................................... 34
5. Table of Relations between classes ....................................................................................... 35
6. The proposed ontology ......................................................................................................... 37
7. Conclusion .................................................................................................. 46
Chapter 04 .............................................................................................. 47
1. Introduction .................................................................................................. 48
2. Used Tools ........................................................................................................ 48
2.1. Protégé ..................................................................................................... 48
2.2. Netbeans IDE .............................................................................................. 48
2.3. SWRL ......................................................................................................... 48
2.4. JESS .......................................................................................................... 49
3. Implementation ................................................................................................... 49
3.1. Implementation of the ontology .................................................................................... 49
3.1.1. Classes hierarchy ................................................................................................... 51
3.1.2. Properties ................................................................................................ 52
3.1.3. Individuals .................................................................................... 53
3.1.4. SWRL rules ............................................................................................ 53
3.1.5. Ontology consistency .................................................................................... 57
3.2. Application human-machine interface (HMI) ............................................................... 57
3.2.1. Home page ............................................................................................. 58
3.2.2. Possible scenarios ............................................................................. 58
3.2.3. Semantic User Preferences Alignment .................................................................. 61
3.3. Comparison ............................................................................................. 63
4. Conclusion ......................................................................................... 64
General conclusion .................................................................65
Perspectives.............................................................................................. 66
Bibliography ................................................................................... 67
Côte titre : MAI/0055
En ligne : https://drive.google.com/file/d/187fcYml35EiiY39dijnurYYOBP5TcOO6/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique : pdf

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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité
MAI/0055 MAI/055 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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Content Based Image Retrieval on Cloud Computing / Abdelmalek Bedroh

Public

ISBD

Titre : Content Based Image Retrieval on Cloud Computing
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Abdelmalek Bedroh, Auteur ; Younes Sadoun, Auteur ; Hadi F, Auteur
Année de publication : 2022
Importance : 1 vol (60 f .)
Format : 29cm
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : CBIR
image médicale
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé :
Les images sont utilisées comme facteurs primordiaux de communication à grande échelle.
Généralement, elles sont compressées puis archivées dans des bases de données, généralistes
ou spécialisées, accessibles par les réseaux de télécommunication. Ce travail s’inscrit dans la
problématique de l’indexation et la recherche d’images par le contenu dans des bases d’images
volumineuses. Notre objectif est de créer un système CBIR (Content based image retrieval
CBIR ou RIC : Recherche d’Image par le Contenu, en Français) qui récupère des images à
partir d’un grand ensemble d’images distinctes et avec une énorme capacité de stockage en
utilisant la technique du cloud computing.
Côte titre : MAI/0592
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1HPdXutmchAwe2boPOve7Nx_0FFSWbce7/view?usp=share [...]
Format de la ressource électronique : pdf

Content Based Image Retrieval on Cloud Computing [texte imprimé] / Abdelmalek Bedroh, Auteur ; Younes Sadoun, Auteur ; Hadi F, Auteur . - 2022 . - 1 vol (60 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : CBIR
image médicale
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé :
Les images sont utilisées comme facteurs primordiaux de communication à grande échelle.
Généralement, elles sont compressées puis archivées dans des bases de données, généralistes
ou spécialisées, accessibles par les réseaux de télécommunication. Ce travail s’inscrit dans la
problématique de l’indexation et la recherche d’images par le contenu dans des bases d’images
volumineuses. Notre objectif est de créer un système CBIR (Content based image retrieval
CBIR ou RIC : Recherche d’Image par le Contenu, en Français) qui récupère des images à
partir d’un grand ensemble d’images distinctes et avec une énorme capacité de stockage en
utilisant la technique du cloud computing.
Côte titre : MAI/0592
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1HPdXutmchAwe2boPOve7Nx_0FFSWbce7/view?usp=share [...]
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MAI/0592 MAI/0592 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible

Content Based Recommender System Using Deep Leaning / Lynda Messah

Public

ISBD

Titre : Content Based Recommender System Using Deep Leaning
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Lynda Messah, Auteur ; Chahrazed Bendaas, Auteur ; Mediani,Chahrazed, Directeur de thèse
Année de publication : 2022
Importance : 1 vol (73 f .)
Format : 29cm
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Recommender system
content-based
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé :
Recommender systems have the effect of leading users to interesting objects in a vast
universe of available possibilities in a personalized way. Content-based recommendation
systems try to suggest items that are relevant to those that a user has previously enjoyed.
Indeed, a content-based recommender’s basic process requires combining the properties
of a user profile, which stores preferences and interests, with the attributes of a content
object (item), to suggest new interesting items to the user.
In this thesis, we presented a new approach to a recommendation based on content
using deep learning to provide problems related to avoid traditional approaches while
improving system quality and performance.
Côte titre : MAI/0609
En ligne : https://drive.google.com/file/d/17Ab3XkrA_UcDP_v8ndr5uOZDVR4gmln2/view?usp=share [...]
Format de la ressource électronique : pdf

Content Based Recommender System Using Deep Leaning [texte imprimé] / Lynda Messah, Auteur ; Chahrazed Bendaas, Auteur ; Mediani,Chahrazed, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (73 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Recommender system
content-based
Index. décimale : 004 Informatique
Résumé :
Recommender systems have the effect of leading users to interesting objects in a vast
universe of available possibilities in a personalized way. Content-based recommendation
systems try to suggest items that are relevant to those that a user has previously enjoyed.
Indeed, a content-based recommender’s basic process requires combining the properties
of a user profile, which stores preferences and interests, with the attributes of a content
object (item), to suggest new interesting items to the user.
In this thesis, we presented a new approach to a recommendation based on content
using deep learning to provide problems related to avoid traditional approaches while
improving system quality and performance.
Côte titre : MAI/0609
En ligne : https://drive.google.com/file/d/17Ab3XkrA_UcDP_v8ndr5uOZDVR4gmln2/view?usp=share [...]
Format de la ressource électronique : pdf

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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité
MAI/0609 MAI/0609 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible

Context-Aware Recommender System for Online Resources / Zerrad,Houssem Eddine

Public

ISBD

Titre : Context-Aware Recommender System for Online Resources
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Zerrad,Houssem Eddine, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse
Editeur : Setif:UFA
Année de publication : 2020
Importance : 1 vol (75 f .)
Format : 29 cm
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Systèmes de recommendation
Sensibilité au context
Hybridation
Apprentissage
Index. décimale : 004 - Informatique
Résumé :
Les systèmes de recommandation sont des logiciels informiques qui servent à récupérer
des ressources pertinentes pour les utilisateurs à partir de sources de données massives. La
variété des stratégies de recommandation a incité les chercheurs à les hybrider pour bénéficier
de leurs avantages complémentaires et pour apporter plus de synergie. Cependant, les
systèmes de recommandation sensibles au contexte restent toujours un défi dans la littérature.
Cette thèse aborde le problème de la prise du contexte par moyen de l’hybridation: elle
propose un framework conceptuel pour la construction des systèmes de recommandation hybrides
et sensibles au contexte, en appliquant des techniques contemporaines d’apprentissage
automatique et de réseau de neurones. Une évaluation systématique est menée sur une instance
de ce framework, prouvant son efficacité en obtenant des scores élevés par rapport à
d’autres approches de pointe.
Côte titre : MAI/0408
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1VkPlTqT-YdHdv12UfN3IvHO6ZTa-gmrG/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique : pdf

Context-Aware Recommender System for Online Resources [texte imprimé] / Zerrad,Houssem Eddine, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (75 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique

Mots-clés : Systèmes de recommendation
Sensibilité au context
Hybridation
Apprentissage
Index. décimale : 004 - Informatique
Résumé :
Les systèmes de recommandation sont des logiciels informiques qui servent à récupérer
des ressources pertinentes pour les utilisateurs à partir de sources de données massives. La
variété des stratégies de recommandation a incité les chercheurs à les hybrider pour bénéficier
de leurs avantages complémentaires et pour apporter plus de synergie. Cependant, les
systèmes de recommandation sensibles au contexte restent toujours un défi dans la littérature.
Cette thèse aborde le problème de la prise du contexte par moyen de l’hybridation: elle
propose un framework conceptuel pour la construction des systèmes de recommandation hybrides
et sensibles au contexte, en appliquant des techniques contemporaines d’apprentissage
automatique et de réseau de neurones. Une évaluation systématique est menée sur une instance
de ce framework, prouvant son efficacité en obtenant des scores élevés par rapport à
d’autres approches de pointe.
Côte titre : MAI/0408
En ligne : https://drive.google.com/file/d/1VkPlTqT-YdHdv12UfN3IvHO6ZTa-gmrG/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité
MAI/0408 MAI/0408 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible

Context-independent word embedding methods in Machine Learning for Arabic Document Classification / Mohamed Akram Belbedar

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Contribution bio-inspirée basée sur l'algorithme de Pélican Search dans les MANETs / Mourad Felouah

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Contribution à la conception d'architecture logicielle sure des systèmes critiques basés agent / Boucherit,Ammar

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Contribution à la sécurisation du protocole SIP : Amélioration de l’authentification http-digest / GUESSAS, Yaâkoub

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Contribution à la segmentation d'images médicales par les algrithmes bio- inspirés / Moussa,Semchedine

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Contributions à l'étude de la diagnosticabilité et la prédictibilité des systèmes à événements discrets flous / Benmessahel, Bilal

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Contributions à la Résolution de l'Emergence Inversée en Utilisant les Métaheuristiques Quantiques / Djemame,Sefia

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"Control des mouvements d'avatar en utilisant la technique ""Inverse Kenimatics"" " / Cheraga,k.abdelmoumene

Permalink
Contrôle autonomique contextualise guide par les ontologies des applications mobiles multimodales / Abderrahim Lakehal

Permalink
Coordinated Snapshot Algorithm for Distributed Computing Systems / Bouzidi, Yasmine

Permalink
Coordination du Trafic Véhiculaire via Réseaux de Capteurs sans fil / Sabri, Ryma

Permalink
Couverture de frontières dans les réseaux de capteurs sans fil / Meriem Khenniche

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COVID-19 Events Extraction from Arabic Twitter / Zermani,Maroua

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La creation d'un avatar 3D dans un environnement 3D de TeleTps / Korichi ,Selma

Permalink
Création d’un avatar au sein d’un laboratoire virtuel / Habia, Farida

Permalink
Création d’une mini-carte 3D pour la navigation en VR / Chouaib Djerboua

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Crime Prediction Using Machine Learning / Houfaf, Nardjes

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Cross-layer routing protocols in wireless sensor networks / Riad Aouabed

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Cryptanalysis and Improvement of a Security Protocol in Medical Internet of Things / Sirine Belbechouche

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La cryptographie à l’aide des Systèmes Chaotiques / kellout ,Zineb Sourour

Permalink
Cyber-attack detection on big data using deep learning / Linda Bakli

Permalink
Cyber attacks detection on internet of Things using Machine learning / Ala Eddine Bouladour

Permalink
Cyberbullying detection in social media using machine learning and deep learning / Hanene Atek

Permalink
Le data mining appliquée aux accidents de la route en Algérie / Tabchouche,radia

Permalink
Dead Trees Detection Based on Machine Learning and Remote Sensing / Manelle Benarbia

Permalink
Découverte de communautés dynamiques dans les réseaux temporels / Benaggoun, samir

Permalink
Deep Belief Networks Applied to Alzheimer’s Disease Detection and Classification using Neuroimaging Data / Yacine Deradra

Permalink
Deep-Convolution-Neural-Network-and-Autoencoders- Based-Unsupervised-Feature-Learning-of-EEG / Krachni,Rayane

Permalink
Deep Convolutional Network Model for Chest X-ray Abnormalities Detection / Zemmit, Maroua

Permalink
Deep Feature Learning (Extraction and Generation) Using a Bidirectional LSTM-CNN and Deep Generative Models Applied to Physiological Signals (EEG/ECG) Classification / Hichem Betiche

Permalink
Deep Learning Approach for Handwritten Arabic Recognition Characters / Nasri,Khaled

Permalink
A Deep Learning Approach for recommender systems of pedagogical resources / GhedjatIi,Oussama

Permalink
A Deep Learning Approach to Detecting Offensive Tweets / feriel Lafi

Permalink
Deep Learning based method For features extraction of Gene Expression Data / Sarah Soudane

Permalink
Deep Learning based method for features selection of Gene Expression Data / Kerkour ,Ibtissem

Permalink
Deep Learning based Recommendation Systems for Big Data / Boughazi ,Chaima

Permalink
Deep Learning Based Sentiment Analysis of Movie Reviews / Akram Djidel

Permalink
Deep Learning for Age, Gender and Race Identification based on Face Recognition / Hamdi ,Skander

Permalink
Deep learning for identifying and classifying retinal diseases / Berrimi,Mohamed

Permalink
Deep Learning for Medical Object Detection and Segmentation / Ouassim boukhennoufa

Permalink
Deep learning for segmentation and analysis of pathogies in medcal imaging / Guergouri,Nassim

Permalink
Deep Learning for Segmentation and Pathology Analysis in Medical Imaging / yamina Azzi

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Deep learning for the analysis of emotions in the Algerian dialect / Merouani ,Ahmed Abdenour

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Deep learning for the recognition and classification of different postures and behaviors of vehicle drivers / Hamitouche,Ilyes

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Deep learning et machine learning appliques a l'analyse des sentiments / Boussaha, Maroua

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