Modélisation De L'incertitude Du Web Sémantique, En Utilisant Les Réseaux Bayésiens Orienté Objets.
Résumé: Les ontologies sont au coeur du web sémantique, elles permettent de représenter les connaissances du web, cette représentation qui regroupe un ensemble de concepts et de relations décrivant un domaine particulier. Les ontologies sont vraiment puissantes, mais leurs principaux défauts c'est leur incapacité de représenter et de raisonner sur l'incertitude, d'où la modélisation des connaissances du web sémantique. Nous proposons dans ce mémoire une nouvelle extension de l'ontologie qui est capable de représenter et raisonner l'incertitude qui existe dans le web sémantique. Et pour cela nous utilisons les réseaux bayésiens orientés objets qui permettent d'exprimer l'incertitude qui manque dans les ontologies. Nous avons aussi détailler comment construire ce réseau bayésien orienté objet et l'intégrer dans une ontologie classique pour obtenir une ontologie probabiliste, et nous avons effectué l'inférence dans ces réseaux bayésiens orientés objet. Mots clé: OWL, ontologies, réseaux bayésiens, réseau bayésien orienté objet, classes, nouds.
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