Nous proposons dans cet article une approche d'interrogation flexible et personnalisée des systèmes d'information. Elle est fondée sur l'association des capacités de raisonnement de la logique descriptive DLR-Lite floue et de la puissance expressive du langage d'interrogation flexible SQLf. Nous nous appuyons sur l'interprétation de l'axiome d'inclusion de relations à l'aide de l'implication floue de Gödel et sur sa généralisation à une arborescence d'inclusions. Cette arborescence ainsi que sa propriété de propagation des degrés sont les éléments de base de notre contexte d'application. Ce dernier porte sur l'interrogation d'un système d'information dédié au transport multimodal embarqué dans un terminal utilisateur caractérisé par des capacités réduites en termes de mémoire et de capacité de traitement. We propose in this article a personalized approach for flexible information systems querying. It is based on the association of the reasoning capacities of the fuzzy DLRLite and the expressiveness of the SQLf language. The interpretation of the inclusion is based on the Gödel fuzzy implication and its generalization with a tree of inclusions is introduced. This tree and its property of degrees propagation are the basic elements of our application context. The illustrative example consists in querying an information system dedicated to multimodal transportation networks which is embedded in user terminal characterized by a limited storage and processing capabilities.
Les requêtes skyline représentent un paradigme très populaire et puissant pour extraire des objets ou points d'un ensemble de données multidimensionnelles. Elles s'appuient sur le principe de dominance de Pareto pour identifier l'ensemble des objets qui ne sont dominés par aucun autre objet de la même relation. Dans ce contexte, deux problèmes peuvent surgir : (i) un nombre important de réponses qui est généralement peu informatif du point de vue de l'utilisateur, (ii) un nombre insuffisant de réponses. Dans cet article, nous proposons une approche permettant un raffinement du skyline pour traiter le problème (i). Elle est basée sur une relation de dominance fondée sur des quantificateurs linguistiques. L'approche permet de sélectionner les objets les plus intéressants parmi ceux retournés par le skyline. Skyline queries are a popular and powerful paradigm for extracting interesting objects from a ddimensional dataset. They rely on Pareto dominance principle to identify the set of objects which are not dominated by any other object from the dataset. In this context, two main problems may be faced : (i) a large number of skyline objects which is less informative for the users ; and (ii) a small number of returned objects which could be also insufficient. In this paper, we tackle the first problem and propose an approach to deal with it. The proposed approach aims at refining the skyline in order to select the best of its elements. A new definition of dominance relationship based on fuzzy quantifiers, is introduced. The approach is intended to be integrated in flexible querying systems of d-dimensional databases.
Cet article se situe dans le contexte de l'interrogation flexible de bases de données où les conditions atomiques (conditions vagues) sont représentées par des ensembles flous pour exprimer des préférences utilisateurs. Dans ce cadre, les conditions bipolaires floues sont définies par deux composants, deux ensembles flous, l'un exprimant les données rejetées, l'autre les données souhaitées ou optimales (ces deux ensembles flous n'étant pas nécessairement complémentaires). Le but de cet article est d'étendre les conditions bipolaires floues à un nombre de composants supérieur à deux. Il propose des interprétations pour ce nouveau type de conditions (multipolaires) et des opérateurs de conjonction, disjonction et de négation pour les manipuler. This paper is devoted to database flexible querying where atomic conditions are represented by fuzzy sets to express user's preferences. In this context, fuzzy bipolar conditions are defined by two components, two fuzzy sets. One of these fuzzy sets expresses the rejected data while the other expresses the desired data (optimal data), these two fuzzy sets being not necessary the complement the one of each other. This paper aims at extending fuzzy bipolar conditions to more than two components. Interpretations for these new kinds of bipolar conditions are provided with operators for their conjunction, disjunction and negation.