Requêtes quantifiées floues structurelles sur des bases de...

Requêtes quantifiées floues structurelles sur desbases de données graphe

Olivier Pivert, Olfa Slama, Virginie Thion

25ème Conférence sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2016)

3-4 Novembre 2016, La Rochelle, FRANCE

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1 Introduction

2 Notions de base

3 Travaux connexes

4 Contribution

5 Implémentation

6 Conclusion

IntroductionNotions de base

Travaux connexesContribution

ImplémentationConclusion

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6 Conclusion

Olivier Pivert, Olfa Slama, Virginie Thion Requêtes quantifiées floues sur des BD graphe 3 / 20




Introduction

Les requêtes flexibles à préférences (en particulier les requêtes quantifiéesfloues) ont été beaucoup étudiées dans un contexte de BD relationnelles,mais très peu dans un contexte de BD graphe.

La quantification dans un contexte de BD graphe concerne :

Un ensemble d’attributs attachés à des noeuds ;

Un ensemble de noeuds/chemins (aspect structurel).

ObjectifIntroduire un type particulier de requêtes quantifiées floues structurelles.

Exemple : la plupart des articles auxquels x a beaucoup contribué ont étépubliés dans des journaux de bases de données renommés.





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Notions de baseGraphe de données flou [Pivert et al, 2014]

IJIS10

{volume: 25,

quand: Avril 2010}

IJIS16

{volume: 30,

quand: Mai 2016}

IJIS10_p

{titre: La ...,pages: 287-325}

IJIS16_p

{titre: Sur le...,

pages: 81-98}

IJIS10_p1

{titre: Les ...,

pages: 365-385}

Basil

Maria

Claudio

Susan

dans

dans

dans

écrit(0.6)

écrit

(0.5

)

écrit(0.5)

écrit(0.7)

cont

ribut

eur(

0.25

)

contributeur(0.58)




Notions de baseNotions reliées à un graphe flou [Rosenfeld, 1975]

Force d’un chemin p :

ST(p) = mini=1..n

ρ(xi−1, xi). (1)

Distance entre deux noeuds x et y :

Distance(x , y) = mintout chemin x a y

lg(p). (2)

Longueur d’un chemin p : lg(p) =∑n

i=11

ρ(xi−1, xi ).





Notions de baseQuantificateurs flous

Quantificateurs flous [Zadeh, 1983]Absolu ⇒ nombre (au moins 3).Relatif ⇒ proportion (la plupart).

⇒ Croissant (au moins la moitié) | décroissant (au plus 3).

InterprétationsInterprétation de Zadeh [Zadeh, 1983].Agrégation de type concurrentiel de Yager [Yager, 1984] ;

Interprétation basée sur l’opérateur OWA [Yager, 1988] ;





Quantificateurs flous

Interprétation de Zadeh [Zadeh, 1983]La cardinalité d’un sous-ensemble des éléments X qui satisfont A :

Σcount(A) =n∑

i=1

µA(xi ) (3)

Le degré de vérité de “Q B X sont A” (avec Q relatif) est :

µ(Q B X are A) = µQ

(Σcount(A ∩ B)

Σcount(B)

)(4)





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Travaux connexes

[R.R. Yager, 2013] introduise les requêtes quantifiées floues dans lecontexte de BD représentant un réseau social.Exemple : la plupart des personnes résidant dans un pays occidentalont-elles des fortes connexions entre elles ?

⇒ Aucun langage formel pour exprimer ces requêtes.

[Castelltort and Laurent, 2014, 2015] introduisent les quantificateursflous dans le langage Cypher (dans le contexte de BD graphesusuelles).

⇒ Seul le quantificateur est flou (alors que dans une propositionquantifiée floue de la forme “Q B X sont A”, les prédicats A et Bpeuvent également l’être).





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Contribution

Introduire la notion de requêtes quantifiées floues structurellesimpliquant des prédicats flous sur des BD graphe floues.Intégrer ces requêtes dans le langage FUDGE.

FUDGE language [Pivert et al, 2014]Exemple : trouver les auteurs qui ont, parmi leurs contributeurs proches, unauteur ayant publié un article dans IJWS12 et un autre article dans un journalrenommé (qui a un facteur d’impact élevé).

MATCH (au1 :Auteur)-[(contributeur)+|lg IS courte]->(au2 :Auteur),(au1)-[ :écrit]->(ar1 :Article)-[ :dans]->(j1 :Journal),(au1)-[ :écrit]->(ar2 :Article)-[ :dans]->(j2 :Journal),(j2)-[ :Impact]->(i)WHERE j1.name=“IJWS12" AND i.value IS élevé





Contribution

Exemple d’une requête quantifiée floue structurellela plupart des articles récent auxquels x a beaucoup contribué ont étépubliés dans des journaux de bases de données renommés.

MATCH (x :Auteur)-[écrit |ST IS fort]->(p :Article),(p :papier)-[ :dans]->(j :Journal)-[ :Impact]->(i),(j :journal)-[ :dom]->(d)WHERE p.année IS récenteWITH xHAVING la_plupart(p) ARE (i.value IS élevé AND d.name=“BD")RETURN x


Interprétation

Q : MATCH P(x,y) WHERE fc1(y) WITH x HAVING Quant(y) ARE fc2 RETURN x

On dérive 3 requêtes à partir du Q :

Q1 : MATCH P(x,y) WHERE fc1(y) RETURN x

Pour chaque e renvoyé par Q1Q2(e) : MATCH P(x,y) WHERE fc1(y) AND fc2 AND x.name=e RETURN y

Q3(e) : MATCH P(x,y) WHERE fc1(y) AND x.name=e RETURN y

Exemple

Q : MATCH ... WHERE p.année IS récente WITH x HAVING la_plupart(p) ARE (i.valueIS élevé AND d.name=“BD") RETURN x

Q1 : MATCH ... WHERE p.année IS récente RETURN x

Q2(Maria) : MATCH ... WHERE p.année IS récente AND i.value IS élevé ANDd.name=“BD" AND x.name=“Maria" RETURN y

Q3(Maria) : MATCH ... WHERE p.année IS récente AND x.name=“Maria"RETURN y




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Evaluation de requête

Client (utilisateur)

Requête FUDGE(préférences floues)

Transcripteur SUGAR

Requête Cypher

Moteur d’évaluationCypher de Neo4j

Réponses Neo4j

Calcul de score

Résultat

add-on SUGAR

Interprétationclassique

Le prototype FUDGE est téléchargeable surwww-shaman.irisa.fr/fudge-prototype.





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ConclusionEtendre le langage de requête Cypher pour permettred’exprimer et d’interpréter les requêtes quantifiées flouesstructurelles ;Proposer une stratégie d’évaluation de requête basée sur ladérivation de requêtes non-quantifiées floues.

PerspectivesEffectuer des expérimentations afin d’évaluer les performancesde notre approche ;Etudier d’autres types de requêtes quantifiées floues.


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Date post:	17-Oct-2020
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