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Auteur Ghalem BELALEM |
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Titre : Gestion et optimisation des données massives issues du Web Type de document : thèse Auteurs : Addallah KHELIL, Auteur ; Ladjel BELLATRÈCHE, Directeur de thèse ; Mohamed SENOUCI, Directeur de thèse ; Amin MESMOUDI, Directeur de thèse ; LIAS UR 20299 UP-ENSIP / ISAE-ENSMA, Commanditaire ; Fatima DEBBAT, Rapporteur ; Djamal BENSLIMANE, Rapporteur ; Yamine AIT AMEUR, Examinateur ; Ghalem BELALEM, Examinateur Année de publication : 2020 Importance : 175 p. Note générale : NNT 2020ESMA0009
Remerciements
Table des matières
Liste des figures
Liste des tableaux
Introduction générale
Bibliographie
Annexe
Résumé
Mots clés
Catégories : Bases de données:Interrogation
Données massives
Exploration de graphes
Gestion des données (systèmes d'information)
Resource Description Framework (informatique)
SPARQL (langage de programmation)Résumé : LE MONDE DES DONNÉES OUVERTES LIÉES
Le Web sémantique
Données ouvertes liées
Le modèle de données RDF
Langages de requêtes RDF
Conclusion
PANORAMA DES SYSTÈMES DE STOCKAGE ET DE TRAITEMENT DES LOD
Évolution de la gestion de données
Stockage des données RDF
Systèmes RDF distribués
Évaluation des systèmes de gestion des LOD
Évaluation expérimentale des systèmes existants
Conclusion
L'APPROCHE RDF_QDAG : BASES THÉORIQUES, MISES EN ŒUVRE ET OPTIMISATION
Bases théoriques de l'évaluation de requêtes
Mise en œuvre et optimisation
Conclusion
L'APPROCHE RDF_QDAG : VALIDATION EXPÉRIMENTALE
Introduction
Environnement d'expérimentations
Évaluation du pré-traitement
Performances des requêtes
RDF_QDAG vs les systèmes parallèles
Conclusion
CONCLUSION ET PERSPECTIVES
Conclusion
Perspectives
En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03079086 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité TH-20 KHE KHE Numérique Thèses ISAE-ENSMA en ligne Thèses Exclu du prêt