Séance de cours

Systèmes d'information distribués : aperçu et défis

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Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours fournit une vue d'ensemble des systèmes d'information distribués, couvrant des sujets tels que les systèmes centralisés par rapport aux systèmes distribués, l'autonomie, l'hétérogénéité sémantique et les problèmes clés tels que la surcharge de données et la famine de l'information. Il aborde des approches telles que la normalisation, l'hétérogénéité syntaxique et l'évaluation de la confiance. L'instructeur explore les défis de la gestion des données distribuées, de l'interopérabilité sémantique et de la protection de la vie privée. La séance de cours souligne l'importance de créer des relations entre les modèles, en utilisant des modèles de référence communs et en tirant parti du langage naturel pour la communication et la récupération d'informations.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Intelligence artificielle: Knowledge representation and reasoning

Concepts associés (32)

Semantic integration

Semantic integration is the process of interrelating information from diverse sources, for example calendars and to do lists, email archives, presence information (physical, psychological, and social), documents of all sorts, contacts (including social graphs), search results, and advertising and marketing relevance derived from them. In this regard, semantics focuses on the organization of and action upon information by acting as an intermediary between heterogeneous data sources, which may conflict not only by structure but also context or value.

Web sémantique

vignette|300px|droite|Logo du W3C pour le Web sémantique Le Web sémantique, ou toile sémantique, est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le Web sémantique est par certains qualifié de Web 3.0. Selon le W3C, . L'expression a été inventée par Tim Berners-Lee (inventeur du Web et directeur du W3C), qui supervise le développement des technologies communes du Web sémantique.

Ontologie (philosophie)

L'ontologie est une branche de la philosophie et plus spécifiquement de la métaphysique qui, dans son sens le plus général, s'interroge sur la signification du mot « être ». est une question considérée comme inaugurale, c'est-à-dire première dans le temps et première dans l'ordre de la connaissance. Elle est celle des premiers penseurs de la Grèce antique, tels Parménide et Platon. Elle déborde très largement le strict cadre de la métaphysique qui, née chez Aristote, étudie les différentes modalités et propriétés de l'être (ne posant déjà plus de problème en soi), avec quoi on a tendance à la confondre.

Ontologie (informatique)

En informatique et en science de l'information, une ontologie est un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de subsomption. Les ontologies sont employées dans l’intelligence artificielle, le web sémantique, le génie logiciel, l'informatique biomédicale ou encore l'architecture de l'information comme une forme de représentation de la connaissance au sujet d'un monde ou d'une certaine partie de ce monde.

Schema matching

The terms schema matching and mapping are often used interchangeably for a database process. For this article, we differentiate the two as follows: schema matching is the process of identifying that two objects are semantically related (scope of this article) while mapping refers to the transformations between the objects. For example, in the two schemas DB1.Student (Name, SSN, Level, Major, Marks) and DB2.Grad-Student (Name, ID, Major, Grades); possible matches would be: DB1.Student ≈ DB2.Grad-Student; DB1.

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Séances de cours associées (64)

Fondements des systèmes d'information: Aperçu des cours et concepts clés

Introduit le cours sur les systèmes d'information, couvrant sa structure, ses objectifs et ses concepts fondamentaux essentiels à la compréhension de la gestion des données et de la prise de décision.

Comprendre les graphiques de connaissances MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.

Connecter les points dans la gestion circulaire du cycle de vie

Explore la gestion circulaire du cycle de vie, la fabrication sans défaut, l'analyse des mégadonnées et la maintenance prédictive dans les processus industriels.

Représentation des connaissances : sémantique et structures de données

Explore la représentation des connaissances, les structures de données, la sémantique et les défis de la recherche de données sur le Web.

Entreposage des données : aperçu et défis

Présente les fondamentaux de l'entreposage de données, les défis et le concept novateur de «lakehouse».

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