Moteurs de composition pour le système dinformation sémantique et adaptatif

Institut de la Francophonie pour l'Informatique Institut National des TÈlÈcommunications M…MOIRE DE FIN D'…TUDES MASTER EN INFORMATIQUE Moteurs de composition pour le systËme d'information sÈmantique et adaptatif DO Ngoc Kien Responsable de stage : Amel BOUZEGHOUB Ce stage a ÈtÈ rÈalisÈ au sein de l'Èquipe Base des donnÈes du dÈpartement Informatique de l'Institut National des TÈlÈcommunications GET/INT 13 septembre 2006 Remerciements Je tiens tout particuliËrement ‡ remercier Amel Bouzeghoub pour sa proposition de ce sujet de stage, son encadrement, ses aides et ses prÈcieux conseils pendant mois de mon stage Je tiens Ègalement ‡ remercier Guy Bernard de m'avoir accueilli chaleureusement dans l'Èquipe de recherche de l'Institut National des TÈlÈcommunications (INT) Je voudrais aussi remercier toutes les personnes qui m'ont aidÈ et supportÈ, je pense plus particuliËrement ‡ Bruno Defude et Serge Garlatti pour leurs conseils judicieux ainsi que les membres du projet SIAS qui m'ont accompagnÈ dans cette formidable expÈrience Mes plus sincËres remerciements vont Ègalement ‡ tous les professeurs et les personnels de l'Institut de la Francophonie pour l'Informatique (IFI) pour m'avoir enseignÈ et donnÈ des cours de trËs bonne qualitÈ pendant mes Ètudes ‡ l'IFI En n, je remercie ma famille, mes parents et mes amis pour leur soutien, soitil scienti que, humain ou spirituel Sans eux, mon travail n'aurait pas abouti i RÈsumÈ L'Èvolution actuelle des systËmes d'information (SI) va vers plus de personnalisation et de rÈutilisation dans un environnement informatique marquÈ par la rÈpartition et les techno-logies du web (dont les services web) La notion de composition de ressources (documents, prÈsentations, composants, services web ) devient centrale Ce stage s'intÈresse aux systËmes d'information adaptatifs et sÈmantiques vues comme des systËmes dynamiques, distribuÈs et adaptatifs fondÈs sur des mÈcanismes de composition et des modËles sÈmantiques L'idÈe prin-cipale est donc de chercher ‡ mieux analyser la notion de composition pour Ítre capable de dÈ nir ensuite des moteurs de composition beaucoup plus rÈutilisables et exibles Mots-clefs : SÈmantique web, adaptation, services web, composition, systËme d'information sÈmantique, ontologies, mÈtadonnÈes ii Abstract Nowadays, information systems need to deal with large distributed repositories, the reuse of their resources and adaptation The composition of documents, components, and web services is one of their main issues This intership focuses on semantic and adaptive information systems which are viewed as dynamic, distributed and adaptive systems based on composition engines and semantic models A composition engine has the ability to compute an adapted information system on the y according to user needs The main goal is to analyze the composition concept for designing composition engines which can be as exible and reusable as we can Keywords : Semantic web, adaptation, web services, composition, semantic information system, ontologies, metadata iii Table des matiËres RÈsumÈ Abstract Introduction ProblÈmatique Objectif du stage Environnement de travail Contribution de stage Organisation du mÈmoire 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 SystËmes de composition existants 2.1 Scarce 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4 2.2 SystËme de composition de ressources pÈdago 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.3 KMP 2.3.1 iv 2.3.2 Architecture 2.3.3 Composition e 2.3.4 Discussion 2.4 SystËme de composition de Web services 2.4.1 Ontologies 2.4.2 Architecture 2.4.3 Composition e 2.4.4 Discussion 2.5 Conclusion ModËle de l'utilisateur et techniques d'adaptation 3.1 ModÈlisation de l'utilisateur 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.2 Adaptation et Recommandation 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.3 Conclusion Proposition d'un moteur de composition et d'adaptation gÈnÈrique 4.1 ScÈnario work ow 4.1.1 4.1.2 4.2 Proposition de moteur de composition gÈnÈr 4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.3 Conclusion v RÈalisation 5.1 Moteurs d'infÈrence 5.1.1 5.1.2 5.1.3 5.1.4 5.2 Implantation de moteur de composition gÈnÈ 5.2.1 5.2.2 5.2.3 5.2.4 5.3 Application de moteur gÈnÈrique 5.3.1 5.3.2 5.3.3 5.4 Conclusion Conclusions et perspectives 6.1 Conclusion 6.2 Perspectives Bibliographie vi Table des gures L'architecture de SCARCE 2.2 L'architecture du systËme de composition des ressources pÈdagogique 2.3 Un exemple d'une ressource composÈe dans SIMBAD 2.4 L'architecture de Trader des services web 2.1 un exemple de modËle de recouvrement 3.2 SchÈma de modËle de l'utilisateur multi dimensionnel [8] 3.3 Un modËle de l'utilisateur multi dimensionnel [8] 3.4 Techniques d'adaptation dans le systËme hypermÈdia 3.1 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 Un work ow L'architecture basÈe sur la norme de WFMC Le graphe gÈnÈrique Le diagramme classe du graph L'architecture gÈnÈrale CrÈation de graphe Instanciation de graphe Consommation de graphe L'architecture de Ontobroker Utiliser Jess avec OWL L'architecture ‡ couches en gÈnÈral L'architecture de moteur de composition gÈnÈrique ‡ couches Le diagramme de classe du graphe Le diagramme de classe des noeuds vii 5.7 5.8 5.9 Les classes de gestion des graphes La anciene et nouvelle structure de code source de Scarce Application du moteur gÈnÈrique pour la composition des service 5.10 Architecture de composition de services web utilisant le moteur d'exÈ 5.11 ow Architecture de composition de services web utilisant la compositio physique de Scarce viii Chapitre Introduction 1.1 ProblÈmatique Ce stage s'intËgre dans le cadre du projet SIAS (SystËme d'Informations Adaptifs et SÈmantiques) Ce projet s'inscrit directement dans le cadre des projets structurants initia-lisÈs par le GET Il est le produit d une collaboration entre l'INT et l'ENST-B Actuellement, les communautÈs Adaptive hypermÈdia, services web (W3C, Web sÈmantique et Web Intelligence), documents numÈriques (ACM Symposium on Document Engineering, documents virtuels), E-learning (rÈseaux d'excellences Prolearn) abordent une problÈmatique commune sous des angles di Èrents : le besoin de rÈutiliser des ressources (documents, prÈsenta-tions, composants, services web ) indexÈes par des mÈtadonnÈes sÈmantiques et les ontologies correspondantes pour la conception des nouveaux systËmes d'informations fondÈs sur le web sÈmantique et les standards du W3C La notion mÍme de "moteur de composition" devient dËs lors centrale et permet d'aborder le problËme de maniËre plus conceptuelle L'idÈe du projet SIAS incitatif est donc de chercher ‡ mieux analyser la notion de composition pour Ítre capable de dÈ nir ensuite des moteurs de composition beaucoup plus rÈutilisables et exibles Ensuite, c'est de proposer une nouvelle maniËre de concevoir des SIAS fondÈe sur la composition La notion de composition est centrale dans notre vision et la plupart des projets existants au GET dans notre domaine ont dÈj‡ dÈveloppÈ un, voire mÍme plusieurs moteurs de Site web du projet : http ://sias.enstb.org 2Groupe des Ecoles des T ÈlÈcommunications Site web : http ://www.get-telecom.fr 3Institut National de TÈlÈcommunication Site web : http ://www.int-evry.fr 4…cole Nationale SupÈrieure des TÈlÈcommunications de Bretagne Site web : http ://www.enst-bretagne.fr 5.4 Conclusion Fig 5.11 Architecture de composition de services web utilisant la composition logique et physique de Scarce le graphe gÈnÈrique La moteur gÈnÈrique a pour composer les ressources pÈdagogiques et les adapter en fonction du modËle de l'utilisateur L'utilisateur peut accÈder aux cours personnalisÈs gr‚ce ‡ la composition physique et logique 5.4 Conclusion Dans ce chapitre, aprËs avoir choisi Ontobroker comme le moteur d'infÈrence pour le projet, nous avons abordÈ l'implantation du moteur de la composition gÈnÈrique et ses applications L'architecture de ce moteur est basÈe sur l'architecture ‡ couches Cela nous permet de reutiliser facilement notre moteur En se basant sur le moteur de composition gÈnÈrique, nous avons restructurÈ et modi È Scarce pour la composition de document virtuel Cette modi cation rend Scarce plus puis-sant parce que le nouveau Scarce peut faire la composition selon une structure narrative plus MÈmoire de n d'Ètudes 5.4 Conclusion complËte qui contient plusieurs types de relations : ALT, SEQ ou PAR Ensuite, nous avons proposÈ et construit l'architecture de la composition semi-dynamique en utilisant notre moteur de composition gÈnÈrique et Scarce L'utilisateur peut exÈcuter facilement les services composÈs gr‚ce ‡ l'interface web personnalisÈ Nous sommes entraÓne d'adapter le moteur de composition gÈnÈrique pour la composition de ressources pÈdagogiques Ce nouveau moteur de composition de ressources pÈdagogiques est plus complet et plus utilisable par rapport ‡ celui de Simbad parce qu'il contient aussi le mÈcanisme d'exÈcution pour les cours personnalisÈs en appliquant les techniques d'adaptation de prÈsentation et navigation du Scarce MÈmoire de n d'Ètudes Chapitre Conclusions et perspectives 6.1 Conclusion Ce stage concluant le Master de Recherche s'inscrit dans le projet SIAS qui s'intÈresse en particulier ‡ la notion de composition de ressources diverses (documents, prÈsentations, Services Web) ; l'objectif est d'Ítre capable de dÈ nir des moteurs de composition beaucoup plus rÈutilisables et exibles Notre contribution ‡ ce projet visait notamment ‡ Ètudier les systËmes de composition existants et les techniques d'adaptation et proposer le modËle de composition gÈnÈrique et appliquer dans cas : la composition de document virtuel, de services web et de ressources pÈdagogiques Nous avons synthÈtisÈ des systËmes de composition existants Scarce, SIMBAD, KMP, Nous avons dÈtaillÈ chaque systËme sur les axes : ses ontologies, son architecture et ses techniques de composition et adaptation pour analyser et trouver les points forts, faibles de chaque systËme et les points communs entre eux Les codes source de Scarce et KMP sont bien examinÈ pour restructurer, modi er et reutiliser dans la suite de notre projet Pour mieux rÈpondre des besoins de l'utilisateur, la composition est fait en intÈgrant un mÈcanisme d'adaptation Cette adaptation est in uencÈe par le modËle de l'utilisateur Le modËle de recouvrement (overlay en anglais) est rÈcent et plus utilisÈ est appliquÈ dans notre projet De plus, ce modËle est ÈtÈ utilisÈ dans Scarce, Simbad Nous avons proposÈ le scÈnario work ow pour mieux comprendre, clari er et analyser la notion de composition Ce scÈnario est basÈ sur l'architecture de systËme de gestion de work ow de WFMC Un nouveau point ajoutÈ ‡ cette architecture est le moteur de composition intÈgrant l'adaptation qui permet de rendre ce systËme plus exible et adaptatif aux besoins et modËle 67 6.2 Perspectives de l'utilisateur Nous avons dÈcrit la notion de graphe gÈnÈrique ainsi que le processus de composition gÈnÈrique dans le chapitre Ce graphe nous permet de modÈliser les ressources composÈes de faÁon unique (document virtuel, service web composÈ et ressource pÈdagogique composÈe) Les mÈtadonnÈes de ce graphe est exprimÈ en F-logique et chargÈ dans Ontobroker qui nous fournit la recherche sÈmantique sur les ressources et les graphes En faisant la comparaison entre Scarce, Simbad et la composition de services web, nous avons proposÈ un processus commun de composition et d'adaptation de ressources et aussi de personnalisation leur contenu au modËle de l'utilisateur A n de valider notre proposition, nous appliquons notre architecture de composition et d'adaptation gÈnÈrique pour faire la composition de document virtuel, ressources pÈdagogiques et services web (cf.chapitre.5) Notre moteur de composition gÈnÈrique est intÈgrÈ ‡ SCARCE pour la composition de document virtuel Le nouveau Scarce est capable de modÈliser la sÈman-tique du document virtuel plus riche gr‚ce aux opÈrateurs ALT, PAR Le moteur de composition semi-dynamique basÈ sur notre moteur et Scarce est aussi bien construit Via l'interface web personnalisÈ, l'utilisateur peut exÈcuter le service web composÈ En intÈgrant les mÈtadonnÈes de ressources pÈdagogiques de Simbad, nous avons proposÈ l'architecture de la composition de ressources pÈdagogiques basÈe sur notre moteur gÈnÈrique Par rapport ‡ Simbad, cette nouvelle architecture a un moteur d'exÈcution intÈgrant les techniques d'adaptation de prÈsentation et de navigation de Scarce Gr‚ce ‡ ce point, l'utilisateur exploite des ressources pÈdagogiques facilement de faÁon personnalisÈe Notre moteur de composition gÈnÈrique sera appliquÈ dans les travaux de la thËse de Jean-Louis - un membre de SIAS portÈs sur le modËle de t‚ches dans E-learning 6.2 Perspectives Une Ètude sur la modÈlisation de notre moteur gÈnÈrique en utilisant un langage formel est envisagÈe Ceci a n de vÈri er et valider notre proposition de moteur En n, la poursuite de ce stage devrait nous permettre d'appliquer notre moteur gÈnÈrique sur la composition dynamique des services web et les autres types de composition MÈmoire de n d'Ètudes Bibliographie [1] M S Ackerman, D Billsus, S Ga ney, S Hettich, G Khoo, D J Kim, R Klefstad, C Lowe, A Ludeman, J Muramatsu, K Omori, M J Pazzani, D Semler, B Starr, and P Yap Learning probabilistic user pro les : Applications for nding interesting web sites, notifying users of relevant changes to web pages, and locating grant opportunities AI Magazine, 18(2) :47 56, 1997 [2] M Agarwal and M Parashar Enabling autonomic compositions in grid environments In GRID, pages 34 43, 2003 [3] M Albanese, A Picariello, C Sansone, and L Sansone Web personalization based on static information and dynamic user behavior In WIDM '04 : Proceedings of the 6th annual ACM international workshop on Web information and data management, pages 80 87, New York, NY, USA, 2004 ACM Press [4] M Alrifai, P Dolog, and W Nejdl Learner pro le management for collaborating adaptive elearning applications In APS '06 : Proceedings of the joint international workshop on Adaptivity, personalization & the semantic 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=>> UserModel ] CM_Molecule :: CompositionMaterial //Graph definition // CM_Graph :: CompositionMaterial CM_Graph [ name_en ->> "Graph"; name_fr ->> "Graphe"; HasVertex=>> CM_Vertex; HasTransition => CM_Transition; HasRoot=> CM_Node; IsInside=>> CM_Module; HasName =>> STRING ] // node definition CM_Vertex :: CompositionMaterial CM_Vertex [ name_en ->> "Vertex"; name_fr ->> "Vertex"; IsInside=>> CM_Graph; HasTitle=>> string ] CM_Node :: CM_Vertex CM_Node [ name_en ->> "Node"; name_fr ->> "Noeud"; HasSearchType=>> Granularity ] CM_SpecificNode :: CM_Node CM_SpecificNode [ name_en ->> "Specific node"; name_fr ->> "Noeud spÈcifique" ] CM_TaskNode :: CM_SpecificNode CM_TaskNode [ name_en ->> "Task"; name_fr ->> "T‚che" ] CM_WebServiceNode :: CM_TaskNode CM_WebServiceNode [ name_en ->> "Web service"; name_fr ->> "Service web" ] 73 BIBLIOGRAPHIE CM_PedagogicalResourcePNode :: CM_SpecificNode CM_ResourcePedagogicPNode [ ] HasPedagogicalResource =>> PedagogicalResource name_en name_fr CM_Fragmen name_en name_fr ] HasFragment=>> IFragment CM_Semanti name_en name_fr ] CM_QueryNode :: CM_SemanticNode CM_QueryNode [ CM_ConceptNode :: CM_SemanticNode CM_ConceptNode [ name_en name_fr ] HasQue name_en name_fr ] HasConceptDomain=>> KnowledgeDomain HasOperator=>> CM_Operator ] // Transition definition CM_Transition :: CompositionMaterial CM_Transition [ name_en ->> "Transition"; name_fr ->> "Transition"; HasTo=>> CM_Vertex; HasFrom=>> CM_Vertex; HasCondition=>> string ] // operator definition CM_Operator :: CompositionMaterial [CM_Operator name_en ->> "Operator"; name_fr ->> "OpÈrateur"; HasConstraint=>> string; MÈmoire de n d'Ètudes CM_Operato name_en name_fr BIBLIOGRAPHIE ] HasSplitType=>> string; HasJoinType=>> string CM_Operator_SYN name_en ->> name_fr ->> ] CM_Operator_SEQ :: CM_Operator CM_Operator_SEQ [ name_en ->> name_fr ->> ] CM_Operator_PAR :: CM_Operator CM_Operator_PAR [ name_en ->> "Parallel"; name_fr ->> ] CM_Operator_ALT :: CM_Operator CM_Operator_ALT [ name_en ->> name_fr ->> ] MÈmoire de n d'Ètudes ... notion de composition pour Ítre capable de dÈ nir ensuite des moteurs de composition beaucoup plus rÈutilisables et exibles Ensuite, c'est de proposer une nouvelle maniËre de concevoir des SIAS... pour cette raison que quelques systËmes ont choisi de combiner ces deux mÈthodes pour bÈnÈ cier des avantages et limiter les inconvÈnients des deux mÈthodes MÈthode hybride En combinant les deux... la fois le mod? ?le de ressources pÈdagogiques, le mod? ?le de structures narratives et le mod? ?le de work ow Fig 4.3 MÈmoire de n d'Ètudes Le graphe gÈnÈrique 4.2 Proposition de moteur de composition