Soutenance de thèse de Lingchen WANG

Cette thèse propose un cadre hybride pour le requêtage et la gestion des contraintes dans les bases de données de graphes incomplètes. Contrairement aux approches classiques, limitées aux triplets explicitement présents, la méthode introduite repose sur une complétion sélective et à la demande effectuée au moment de l’évaluation des requêtes. L’intégration de modèles d’embeddings de graphes et de techniques de prédiction de liens permet d’inférer des relations manquantes plausibles, enrichissant ainsi l’espace de recherche et augmentant le nombre de réponses potentielles. La thèse aborde également le problème de l’interrogation sous contraintes de graphes incomplets, avec pour objectif de produire des résultats cohérents avec un ensemble donné de contraintes d’intégrité. L’absence d’informations explicites peut en effet compromettre la cohérence globale des données. Pour répondre à ce défi, le mécanisme proposé combine un raisonnement sur les contraintes relâchées avec des techniques de prédiction de liens afin de générer des complétions ciblées lorsque certaines contraintes ne peuvent pas être directement satisfaites. Ce mécanisme s’appuie sur l’algorithme de Chase, utilisé pour les processus de complétion : lorsqu’une contrainte échoue en raison de relations manquantes dans le graphe, la prédiction de liens est activée afin de proposer des complétions plausibles. Dans l’ensemble, ce travail propose une approche hybride combinant raisonnement logique et techniques d’apprentissage automatique pour répondre aux défis posés par les bases de données graphes incomplets. Cette approche permet d’enrichir les réponses aux requêtes tout en assurant une complétion des données compatible avec les contraintes, au travers d’un processus d’inférence sélectif et réalisé à la demande.