Author: "A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN)" - Searchworks@Jio Institute Digital Library Search Results

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1. Think Cities: the accelerator for sustainable planning

Author: Xavier Marin, Laurent d'Orazio, Herve Rannou, Florian Daniel, Gwenaelle Carfantan, Olivier Peau, Trung-Dung Le, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), Institut National des Sciences Appliquées - 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Subjects: Decision support system, Process management, Time series, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], business.industry, Computer science, Software as a service, 02 engineering and technology, Semantic Caching, 020204 information systems, General partnership, Smart city, Benchmark (surveying), 11. Sustainability, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Web mapping, business, Spatial planning, Smart cities
Abstract: International audience; The Think-Cities® project aims to develop a digital tool for smart city to evaluate urban projects. Think-Cities® transforms the planning sector by offering a smart application that values the territories and connects its actors. A proof of concept (URBAN THINK®) has been developed in SaaS mode in partnership with Rennes Métropole. Think-Cities® aims to bring major evolutions to the URBAN THINK® functionalities and will thus offer a global tool for observing territories and evaluating development projects. Always focused on a Web mapping platform , based on benchmark indicators, to evaluate and simulate the impacts of development projects and to recommend optimal hypotheses about these impacts, Think-Cities® also opens up to dynamic data (IOT) and therefore to new types of indicators complementing its catalog of decision support criteria. Grafted onto a collaborative 3D mapping platform in SAAS mode, Think-Cities® transforms the spatial planning sector by offering national (HQE, ADEME, ...), international (LEED, ...) and user-specific reference indicators. to evaluate and simulate the impacts of development projects.
Published: 2020

2. Ontology-Based RDF Integration of Heterogeneous Data

Author: Maxime Buron, François Goasdoué, Ioana Manolescu, Marie-laure Mugnier, Rich Data Analytics at Cloud Scale (CEDAR), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X), Graphs for Inferences on Knowledge (GRAPHIK), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), ANR-18-CE23-0003,CQFD,Requêtes Ontologiques Complexes sur des Fédérations de Données Hétérogènese(2018), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), LIX, Ecole polytechnique, Inria Saclay, CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; The proliferation of heterogeneous data sources in many application contexts brings an urgent need for expressive and efficient data integration mechanisms. There are strong advantages to using RDF graphs as the integration format: being schemaless, they allow for flexible integration of data from heterogeneous sources; RDF graphs can be interpreted with the help of an on-tology, describing application semantics; last but not least, RDF enables joint querying of the data and the ontology. To address this need, we formalize RDF Integration Systems (RIS), Ontology Based-Data Access mediators, that go beyond the state of the art in the ability to expose, integrate and flexibly query data from heterogeneous sources through GLAV (global-local-as-view) mappings. We devise several query answering strategies, based on an innovative integration of LAV view-based rewriting and a form of mapping saturation. Our experiments show that one of these strategies brings strong performance advantages, resulting from a balanced use of mapping saturation and query reformulation.
Published: 2020
Full Text: View/download PDF

3. Regularization, Semi-supervision, and Supervision for a Plausible Attention-Based Explanation

Author: Hau Nguyen, Duc, Mallart, Cyrielle, Gravier, Guillaume, Sébillot, Pascale, Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAL, IMAGE ET LANGAGE (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), and ANR-19-CE38-0011,ARCHIVAL,Valorisation d'archives multimédia : Compréhension automatique multimodale du langage pour de nouvelles interfaces intelligentes de médiation et de transmission des savoirs(2019)
Subjects: [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Semi-supervision, Regularization, Attention mechanism, Supervision, [INFO]Computer Science [cs], Explainability, Plausibility, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Attention mechanism is contributing to the majority of recent advances in machine learning for natural language processing. Additionally, it results in an attention map that shows the proportional influence of each input in its decision. Empirical studies postulate that attention maps can be provided as an explanation for model output. However, it is still questionable to ask whether this explanation helps regular people to understand and accept the model output (the plausibility of the explanation). Recent studies show that attention weights in RNN encoders are hardly plausible because they spread on input tokens. We thus propose three additional constraints to the learning objective function to improve the plausibility of the attention map: regularization to increase the attention weight sparsity, semi-supervision to supervise the map by a heuristic and supervision by human annotation. Results show that all techniques can improve the attention map plausibility at some level. We also observe that specific instructions for human annotation might have a negative effect on classification performance. Beyond the attention map, results on text classification tasks also show that the contextualization layer plays a crucial role in finding the right space for finding plausible tokens, no matter how constraints bring the gain.
Published: 2023

4. Analytics for Language Learning : Transmettre aux enseignants les profils linguistiques de leurs apprenants

Author: Gaillat, Thomas, Mallart, Cyrielle, Faugère, Anatole, Simpkin, Andrew, Stearns, Bernardo, Lissón, Paula, Li, Jen-Yu, Ballier, Nicolas, Venant, Rémi, Linguistique, Ingénierie, Didactique des Langues (LIDILE), Université de Rennes 2 (UR2), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), National University of Ireland [Galway] (NUI Galway), Insight Centre for Data Analytics [Galway] (INSIGHT), Centre de Linguistique Inter-langues, de Lexicologie, de Linguistique Anglaise et de Corpus (CLILLAC-ARP (EA_3967)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Centre de Linguistique Inter-langues, de Lexicologie, de Linguistique Anglaise et de Corpus (CLILLAC-ARP (URP_3967)), Université Paris Cité (UPCité), Teaching And Learning Enhanced by Technologies (IRIT-TALENT), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Université Rennes 2, SAES La Sorbonne Nouvelle, GERAS (Groupe d'Etude et de Recherche en Anglais de Spécialité), and ANR-22-CE38-0015,A4LL,Un système de learning analytics pour l'apprentissage d'une langue(2022)
Subjects: [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: La SAES est membre de ESSE (European Society for the Study of English); International audience
Published: 2023

5. Query-oriented Summarization of RDF Graphs

Author: ČebirićŠejla, ManolescuIoana, GoasdouéFrançois, Database optimizations and architectures for complex large data (OAK), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Manolescu, Ioana, Rich Data Analytics at Cloud Scale (CEDAR), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Saclay, Čebirić, Šejla, Gradedness, Imprecision, and Mediation in Database Management Systems (PILGRIM), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Computer science, RDF Data Management, InformationSystems_INFORMATIONSTORAGEANDRETRIEVAL, 02 engineering and technology, [INFO] Computer Science [cs], Query language, RDF, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Rdf graph, SPARQL, [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO]Computer Science [cs], RDF Schema, ACM: H.: Information Systems/H.2: DATABASE MANAGEMENT, Query optimization, RDF summary graph, Semantic Web, Information retrieval, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, General Engineering, summarization, ACM: H.: Information Systems/H.2: DATABASE MANAGEMENT/H.2.1: Logical Design, InformationSystems_DATABASEMANAGEMENT, 020207 software engineering, computer.file_format, Query formulation, Automatic summarization, ACM: H.: Information Systems/H.2: DATABASE MANAGEMENT/H.2.3: Languages, Data model, RDF data manipulation, ComputingMethodologies_DOCUMENTANDTEXTPROCESSING, Graph (abstract data type), 020201 artificial intelligence & image processing, RDF graphs, computer, graph summary
Abstract: The Resource Description Framework (RDF) is a graph-based data model promoted by the W3C as the standard for Semantic Web applications. Its associated query language is SPARQL. RDF graphs are often large and varied , produced in a variety of contexts, e.g., scientific applications, social or online media, government data etc. They are heterogeneous , i.e., resources described in an RDF graph may have very different sets of properties. An RDF resource may have: no types, one or several types (which may or may not be related to each other). RDF Schema (RDFS) information may optionally be attached to an RDF graph, to enhance the description of its resources. Such statements also entail that in an RDF graph, some data is implicit. According to the W3C RDF and SPARQL specification, the semantics of an RDF graph comprises both its explicit and implicit data ; in particular, SPARQL query answers must be computed reflecting both the explicit and implicit data. These features make RDF graphs complex, both structurally and conceptually. It is intrinsically hard to get familiar with a new RDF dataset, especially if an RDF schema is sparse or not available at all.
Published: 2015

6. OptiRef: Query Optimization for Knowledge Bases

Author: Wafaa El Husseini, Cheikh-Brahim El Vaigh, François Goasdoué, Hélène Jaudoin, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT), Université de Bourgogne (UB), ARED Gedeon, Région Bretagne et Lannion Trégor Communauté, and ANR-18-CE23-0003,CQFD,Requêtes Ontologiques Complexes sur des Fédérations de Données Hétérogènese(2018)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Existential rules, data summarization, query optimization, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Ontology-mediated query answering (OMQA) consists in asking database queries on a knowledge base (KB); a KB is a set of facts, the KB's database, described by domain knowledge, the KB's ontology. FOL-rewritability is the main OMQA technique: it reformulates a query w.r.t. the KB's ontology so that the evaluation of the reformulated query on the KB's database computes the correct answers. However, because this technique embeds the domain knowledge relevant to the query into the reformulated query, a reformulated query may be complex and its optimization is the crux of efficiency. We showcase OptiRef that implements a novel, general optimization framework for efficient query answering on datalog+/-, description logic, existential rules, OWL and RDF/S KBs. OptiRef optimizes reformulated queries by rapidly computing, based on a KB's database summary, simpler (contained) queries with the same answers. We demonstrate OptiRef's effectiveness on wellestablished benchmarks: performance is significantly improved in general, up to several orders of magnitude in the best cases!
Published: 2023
Full Text: View/download PDF

7. Grammatical profiling with UD annotation (WiP)

Author: Ballier, Nicolas, Mallart, Cyrielle, Gaillat, Thomas, Centre de Linguistique Inter-langues, de Lexicologie, de Linguistique Anglaise et de Corpus (CLILLAC-ARP (URP_3967)), Université Paris Cité (UPCité), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Linguistique, Ingénierie, Didactique des Langues (LIDILE), Université de Rennes 2 (UR2), University of Gothenburg, Humanisten., and ANR-22-CE38-0015,A4LL,Un système de learning analytics pour l'apprentissage d'une langue(2022)
Subjects: [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: International audience
Published: 2023

8. The Lannion report on Big Data and Security Monitoring Research

Author: Laurent d'Orazio, Jalil Boukhobza, Omer Rana, Juba Agoun, Le Gruenwald, Herve Rannou, Elisa Bertino, Mohand-Said Hacid, Taofik Saidi, Georges Bossert, Van Long Nguyen Huu, Dimitri Tombroff, Makoto Onizuka, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Equipe Software/HArdware and unKnown Environment inteRactions (Lab-STICC_SHAKER), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne), Cardiff University, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Oklahoma (OU), Purdue University [West Lafayette], Sekoia, Thales Services, THALES [France], Graduate School of Information Science and Technology [Osaka], and Osaka University [Osaka]
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], big data, Cyber security big data security monitoring, Cyber security, security monitoring
Abstract: International audience; During the last decade, big data management has attracted increasing interest from both the industrial and academic communities. In parallel, Cyber Security has become mandatory due to various and more intensive threats. In June 2022, a group of researchers has met to reflect on their community's impacts on current research challenges. In particular, they have considered four dimensions: (1) dedicated systems being data processing and analytic platforms or time series management systems; (2) graphs analytics and distributed computation; (3) privacy; and (4) new hardware.
Published: 2022
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9. Contribution à l’accélération FPGA de cache sémantique pour le traitement des requêtes d’intervalles dans le domaine des masses de données

Author: Nguyen, Huu van Long, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes, Laurent D'Orazio, and Emmanuel Casseau
Subjects: Cache sémantique, Big data, [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH], FPGA acceleration, Semantic cache, Data management system, Système de gestion des données
Abstract: With the emergence of new data management systems (DMS) in context of big data and cloud computing, caching data has become important since it can reduce unnescessary query execution. To address it, semantic caching (SC) is a candidate since it allows to exploit the resources in the cache and knowledge contained in the queries. Nevertheless, the complexity of query rewriting in SC, can induce a high overhead because of its excessive computations. Therefore, we aim to combine cache framework, SC and FPGA-based database acceleration together to accelerate range query processing in the domain of massive distributed data. In this dissertation, we present the contributions as follows: 1) We present ModulAr Semantic CAching fRAmework (MASCARA) in the middleware layer of DMS. 2) We propose a coalescing heuristic with a new replacement value function in terms of cache management in MASCARA. 3) We implement a mechanism, named Multi-view processing, to handle select-project-join query in SC. 4) We exhibit a cooperative model, called MASCARA-FPGA, where query processing is accelerated regarding query rewriting and part of query execution.; Avec l’émergence de nouveaux systèmes de gestion de données pour le big data et le cloud computing, la mise en cache des données est devenue importante car elle permet de réduire l’exécution de requêtes inutiles. Dans ce contexte, le cache sémantique (SC) est une technique qui permet d’exploiter les ressources de la mémoire cache et les connaissances contenues dans les requêtes. Néanmoins, la réécriture de la requête avec un cache sémantique peut parfois induire un surcoût important en raison des calculs nécessaires. Dans cette thèse, nous cherchons à combiner l’infrastructure du cache, le cache sémantique et l’accélération de bases de données sur FPGA pour accélérer le traitement des requêtes d’intervalles dans le domaine des masses de données. Les contributions de cette thèse sont : 1) Nous présentons un système de gestion du cache dans la couche intermédiaire du système de gestion de données (MASCARA). 2) Nous proposons une heuristique de regroupement avec une nouvelle fonction de valeur de remplacement pour la gestion du cache dans MASCARA. 3) Nous mettons en œuvre un mécanisme, appelé traitement multi-vues, pour gérer la requête dites de jointure en cache sémantique. 4) Enfin, nous présentons un modèle coopératif, appelé MASCARA-FPGA, où le traitement des requêtes, en ce qui concerne la réécriture des requêtes et une partie de l’exécution des requêtes, est accéléré sur FPGA.
Published: 2022

10. ASSIST: Outil pour l'extraction et l'analyse statistique d'articles

Author: Fouillé, Justine, Lan Huong Nguyen, Thi, Alix, Baptiste, Becker, Brett, Rochard, Matthieu, de Ribaupierre, Hélène, d'Orazio, Laurent, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]
Abstract: National audience; Il y a moins d'auteures que d'auteurs dans la recherche scientifique. Cependant, il n'existe pas encore, à notre connaissance, de système permettant différentes analyses sur les données disponibles et de confirmer cette hypothese. Ce travail propose une extension d'un outil précédemment réalisé, afin de le rendre plus performant et d'ajouter de nouvelles fonctionnalités. Ces nouvelles fonctionnalités sont le nuage de mots-clés ou la nouvelle fonctionnalité statistique. Les sources, références et autres informations sur l'article seront affichées pour chaque article récupéré. Les sexes des auteurs seront déterminés à l'aide d'une base de données reliant les prénoms aux sexes, afin de pouvoir obtenir des statistiques sur un grand nombre d'articles collectés.
Published: 2022

11. Gestion de données efficace dans les bases de connaissances

Author: El Husseini, Wafaa, El Vaigh, Cheikh Brahim, Goasdoué, François, Jaudoin, Hélène, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]
Abstract: National audience
Published: 2022

12. OptiRef : optimisation pour la gestion de données dans les bases de connaissances

Author: El Husseini, Wafaa, El Vaigh, Cheikh Brahim, Goasdoué, François, Jaudoin, Hélène, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]
Abstract: National audience
Published: 2022

13. Towards Speeding Up Graph-Relational Queries in RDBMSs

Author: Anadiotis, Angelos, Goasdoué, François, Haddad, Mhd Yamen, Manolescu, Ioana, Oracle Labs Switzerland, Rich Data Analytics at Cloud Scale (CEDAR), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), and ANR-18-CE23-0003,CQFD,Requêtes Ontologiques Complexes sur des Fédérations de Données Hétérogènese(2018)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Graph data management, query execution, indexing, query optimization
Abstract: International audience
Published: 2022

14. Exploration de données massives à l'aide d'estimations de cardinalités

Author: Nerzic, Pierre, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, Lesot, Marie-Jeanne, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ce travail s’inscrit dans le cadre du projet SEA Defender financé par la Direction Générale de l’Armement, and SMITS, Grégory
Subjects: estimation de cardinalités, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], big data, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], linguistic summarization, [INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], vocabulary inference, inférence de vocabulaire, cardinality estimation, résumés linguistiques, données massives
Abstract: This paper describes FuzViz, a tool to explore interactively massive relational data. FuzViz relies on a method building automatically linguistic summaries, that provide concise and intelligible insights in the data content. It offers an interactive view of these summaries, dynamically recomputed on demand. To ensure a fluid exploration of the data, FuzViz exploits the proposition of a highly efficient method for estimating the cardinality ofthe summary properties, estimated from statistics about the data distribution stored in the relational data base, consolidated by a sampling-based approach. The proposed workflow also involves a vocabulary inference mechanism from these statistics., Cet article présente un outil d'exploration interactive de données massives stockées dans un système de gestion de base de données (SGBD), nommé FuzViz. Il repose sur une méthode de construction automatique de résumés linguistiques, qui fournissent une synthèse concise et intelligible du contenu des données. Il offre une vue interactive de ces résumés recalculée dynamiquement selon les demandes de l'utilisateur. Pour assurer une exploration fluide des propriétés décrites par ces résumés, FuzViz s'appuie sur la proposition d'une méthode efficace d'estimations de leurs cardinalités, produites à partir des statistiques sur la distribution des données gérées par le SGBD et consolidées par une approche basée sur un échantillonnage. L'outil propose de plus un mécanisme d'inférence de vocabulaire flou à partir de ces statistiques.
Published: 2022

15. PANDA : Personnaliser les ANomalies Détectées par Apprentissage

Author: Smits, Grégory, Lesot, Marie-Jeanne, Yepmo, Véronne, Pivert, Olivier, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR), and SMITS, Grégory
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], vocabulaire flou, fuzzy vocabulary, linguistic description, détection et explication d'anomalies, [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], outlier explanation, [INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], outlier detection, human-in-the-loop, description linguistique, approche orientée utilisateur
Abstract: The paper addresses the tasks of anomaly detection and explanation simultaneously, in the human-in-the-loop paradigm integrating the end-user expertise : it first proposes to exploit two complementary data representations to identify anomalies, namely the description induced by the raw features and the description induced by a userdefined vocabulary. These representations respectively lead to identify so-called data-driven and knowledge driven anomalies. The paper then proposes to confront these two sets of instances so as to improve the detection step and to dispose of tools towards anomaly explanations. It distinguishes and discusses three cases, underlining how the two description spaces can benefit from oneanother, in terms of accuracy and interpretability., La personnalisation par prise en compte de l'expertise de l'utilisateur des processus de détection d'anomalies est le sujet principal de cet article. Les anomalies sont identifiées dans deux espaces de représentation des données, l'espace initial composé des valeurs brutes et l'espace induit par un vocabulaire flou défini par l'utilisateur sur ces attributs initiaux. L'application de toute méthode de détection d'anomalies sur ces deux espaces conduit à différencier des anomalies issues des données brutes de celles issues du vocabulaire. Afin à la fois d'améliorer la détection des exceptions et de disposer d'outils pour les expliquer, ces deux ensembles d'anomalies sont confrontés. Trois situations émanant de cette comparaison sont étudiées afin de montrer comment l'utilisation combinée des deux espaces améliore l'efficacité de la procédure de détection d'anomalies ainsi que l'interprétabilité des résultats qu'elle génère.
Published: 2022

16. SLA-Aware Cloud Query Processing with Reinforcement Learning-based Multi-Objective Re-Optimization

Author: Wang, Chenxiao, Gruenwald, Le, d'Orazio, Laurent, Computer Science Department- University of Oklahoma, University of Oklahoma (OU), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), and d'Orazio, Laurent
Subjects: Query Optimization Cloud Databases Reinforcement Learning Query Re-Optimization, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Cloud Databases, Query Re-Optimization, Reinforcement Learning, Query Optimization
Abstract: International audience; Query processing on cloud database systems is a challenging problem due to the dynamic cloud environment. In cloud database systems, besides query execution time, users also consider the monetary cost to be paid to the cloud provider for executing queries. Moreover, a Service Level Agreement (SLA) is signed between users and cloud providers before any service is provided. Thus, from the profit-oriented perspective for the cloud providers, query re-optimization is multi-objective optimization that minimizes not only query execution time and monetary cost but also SLA violations. In this paper, we introduce ReOptRL and SLAReOptRL, two novel query re-optimization algorithms based on deep reinforcement learning. Experiments show that both algorithms improve query execution time and query execution monetary cost by 50% over existing algorithms, and SLAReOptRL has the lowest SLA violation rate among all the algorithms.
Published: 2022

17. Multi-objective query optimization in Spark SQL

Author: Georgoulakis, Michail, Kantere, Verena, D’orazio, Laurent, d'Orazio, Laurent, National Technical University of Athens [Athens] (NTUA), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]
Abstract: International audience
Published: 2022
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18. Massive Data Exploration using Estimated Cardinalities

Author: Nerzic, Pierre, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, Lesot, Marie-Jeanne, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and This research is part of the SEA DEFENDER project funded by the French DGA (Directorate General of Armaments).
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], big data, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], proof-of-concept, Linguistic summarization, vocabulary inference, cardinality estimation
Abstract: International audience; Linguistic summaries are used in this work to provide personalized exploration functionalities on massive relational data. To ensure a fluid exploration of the data, cardinalities of the data properties described in the summaries are estimated from statistics about the data distribution. The proposed workflow also involves a vocabulary inference mechanism from these statistics and a sampling-based approach to consolidate the estimated cardinalities. The paper shows that soft computing techniques are particularly relevant to build concrete and functional business intelligence solutions.
Published: 2022
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19. PANDA: Human-in-the-Loop Anomaly Detection and Explanation

Author: Smits, Grégory, Lesot, Marie-Jeanne, Tchaghe, Véronne, Pivert, Olivier, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Learning, Fuzzy and Intelligent systems (LFI), LIP6, and Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], XAI, human-in-theloop, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], fuzzy vocabulary, linguistic description, outlier explanation, outlier detection
Abstract: International audience; The paper addresses the tasks of anomaly detection and explanation simultaneously, in the human-in-the-loop paradigm integrating the end-user expertise: it first proposes to exploit two complementary data representations to identify anomalies, namely the description induced by the raw features and the description induced by a user-defined vocabulary. These representations respectively lead to identify so-called data-driven and knowledge-driven anomalies. The paper then proposes to confront these two sets of instances so as to improve the detection step and to dispose of tools towards anomaly explanations. It distinguishes and discusses three cases, underlining how the two description spaces can benefit from one another, in terms of accuracy and interpretability.
Published: 2022

20. Cache management in MASCARA-FPGA: from coalescing heuristic to replacement policy

Author: Van Long Nguyen Huu, Laurent d'Orazio, Emmanuel Casseau, Julien Lallet, Nokia Bell Labs, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Architectures matérielles spécialisées pour l’ère post loi-de-Moore (TARAN), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-ARCHITECTURE (IRISA-D3), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)
Subjects: [INFO.INFO-AR]Computer Science [cs]/Hardware Architecture [cs.AR]
Abstract: International audience; We presented ModulAr Semantic CAching fRAmework (MASCARA) that deployed Semantic Caching (SC) to perform a fast query processing based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) accelerators. In addition of the accelerators, cache management plays an important role to address coalescing strategy and replacement policy so as to maximize the performance of FPGA caching. Therefore, in this paper, we present a coalescing heuristic with a new replacement function that leverages advantages of traditional strategies and overcomes their drawbacks. The proposed heuristic reducesresponse time, improves data availability, and saves cache space with respect to the semantic locality of query workload.
Published: 2022
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21. Towards a Graph-Oriented Perspective for Querying Music Scores

Author: Rigaux, Philippe, Thion, Virginie, CEDRIC. Données complexes, apprentissage et représentations (CEDRIC - VERTIGO), Centre d'études et de recherche en informatique et communications (CEDRIC), Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM), Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), and Thion, Virginie
Subjects: Graph databases, [INFO.INFO-LO] Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Data model, Modèle de données, [INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], Partitions musicales, Base de données graphe, Interrogation à base de patrons, Music scores, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Pattern queries
Abstract: Depuis plusieurs siècles, la diffusion de la musique occidentale est assurée par la représentation des oeuvres sous forme de partitions musicales. Ces partitions peuvent aujourd'hui être encodées dans des formats numériques offrant une représentation fine de leur contenu, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles fonctionnalités. La notation musicale, même numérisée, reste cependant extrêmement complexe, notamment en raison de l'imbrication des aspects relatifs au contenu et de ceux qui décrivent la mise en forme de ce contenu. Dans cet article, nous proposons une modélisation formelle, sous forme de données graphe, du contenu purement musical des partitions numérisées. Cette modélisation vise à s'abstraire des aléas liés aux choix d'encodage et à la surchage consécutive aux informations de mise en forme. Nous discutons ensuite des fonctionnalités d'interrogation offertes par cette représentation. Nous fournissons également une réalisation concrète de ce cadre formel, sous la forme d'une implémentation dans le système Neo4j permettant l'interrogation des données via le langage de requête Cypher., Sheet music scores have been the traditional way to preserve and disseminate Western classical music works for centuries. Nowadays, their content can be encoded in digital formats that yield a very detailed representation of music content expressed in the language of music notation. These encoded (digital) scores constitute an invaluable asset for digital library services such as search, analysis, clustering, and recommendations. In this paper, we propose a model of the musical content of digital score as graph data, which can be stored in a graph database management system. We then discuss the querying of such data through graph pattern queries. We also describe a proof-of-concept of the approach that allows uploading music scores in a Neo4j database, and expressing searches and analyses through graph pattern queries with the query language Cypher.
Published: 2022

22. From Cloud to Serverless: MOO in the new Cloud epoch

Author: Georgoulakis Misegiannis, Michail, D’orazio, Laurent, Kantere, Verena, National Technical University of Athens [Athens] (NTUA), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]
Abstract: International audience; During the last 10 years, the volume of global data has risen more than tenfold. The commercial rise of cloud computing eased the process of storing, processing and managing big data. Recently, the cloud evolved with the emergence of serverless computing platforms that offer an even more abstracted service model. The elasticity of cloud computing creates significant optimization problems, which can be tackled either with a single objective, or as multi-objective opimization problems (MOO). When it comes to data management, the two main MOO problems in a cloud computing environment are query optimization and task scheduling. Some of the techniques used for solving MOO problems in the cloud are the weighted sum model, mathematical-programming based algorithms and genetic algorithms. We propose the presentation of a tutorial that will underline the main MOO problems of a cloud computing environment in regards to data management, and evaluate the use of serverless computing for such problems. The tutorial will offer the audience a better understanding of current MOO challenges and applications in the cloud, while also giving them an overview of different solutions to such problems and the techniques that can be used for solving them. * The supervisors' names are included in alphabetical order, both contributed equally.
Published: 2022
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23. RISCLESS: A Reinforcement Learning Strategy to Guarantee SLA on Cloud Ephemeral and Stable Resources

Author: SidAhmed Yalles, Mohamed Handaoui, Jean-Emile Dartois, Olivier Barais, Laurent d'Orazio, Jalil Boukhobza, Institut de Recherche Technologique b-com (IRT b-com), Domaine Hypermedia (IRT b<>com) (Hypermedia), Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Diversity-centric Software Engineering (DiverSe), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-LANGAGE ET GÉNIE LOGICIEL (IRISA-D4), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne), Equipe Software/HArdware and unKnown Environment inteRactions (Lab-STICC_SHAKER), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), This work was supported by the Institute of Research and Technology b-com, dedicated to digital technologies, funded by the French government through the ANR Investment ref-erenced ANR-A0-AIRT-07, B<>COM [Cesson Sévigné], Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Rennes (UR), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Lab-STICC_UBO_CACS_MOCS, École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-CentraleSupélec-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'optimisation des Systèmes (LIMOS), SIGMA Clermont (SIGMA Clermont)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)
Subjects: Stable Resources, Ephemeral Resources, Reinforcement learning, [INFO]Computer Science [cs], SLA, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], Decision making, Cloud, Costs, Resource Allocation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; In this paper, we propose RISCLESS, a Reinforcement Learning strategy to exploit unused Cloud resources. Our approach consists in using a small proportion of stable on-demand resources alongside the ephemeral ones in order to guarantee customers SLA and reduce the overall costs. The approach decides when and how much stable resources to allocate in order to fulfill customers’ demands. RISCLESS improved the Cloud Providers (CPs)’ profits by an average of 15.9% compared to past strategies. It also reduced the SLA violation time by 36.7% while increasing the amount of used ephemeral resources by 19.5%.
Published: 2022
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24. ASSIST: Article eXtraction and statIstical AnalysiS

Author: Fouillé, Justine, Nguyen, Thi Lan Huong, Alix, Baptiste, Becker, Brett, Rochard, Matthieu, de Ribaupierre, Hélène, d'Orazio, Laurent, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), School of Computer Sciences & Informatics [Cardiff], and Cardiff University
Subjects: Data Extraction, Statistical Analysis, Data Analytic, [INFO]Computer Science [cs]
Abstract: International audience; There are fewer female authors than male authors in the field of scientific research. However, there is not yet a system that provides a way to analyze the data that is available, and to backup that claim. This paper illustrates the upgrade of a tool previously made, in order to make it more efficient and add new features. Such new features are the keywords cloud or the new statistical functionality. Sources, references and other information on the article will be displayed for each articles retrieved. Genders of the authors will be determined using a database linking first names to genders, to be able to get accurate statistics on a large number of gathered articles.
Published: 2021

25. Detecting Fake News Conspiracies with Multitask and Prompt-Based Learning

Author: El Vaigh, Cheikh Brahim, Girault, Thomas, Mallart, Cyrielle, Nguyen, Duc, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)
Subjects: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; We present in this paper our participation to the task of fake news conspiracy theories detection from tweets. We rely on a variant of BERT-based classification approach to devise a first classification method for the three different tasks. Moreover, we propose a multitask learning approach to perform the three different tasks at once. Finally, we developed a prompt-based approach to generate classifications thanks to a TinyBERT pre-trained model. Our experimental results show the multitask model to be the best on the three tasks.
Published: 2021

26. Anomaly Explanation : A Review

Author: Olivier Pivert, Grégory Smits, Véronne Yepmo Tchaghe, GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), This research takes part of the SEA DEFENDER project funded by the French DGA (Directorate General of Armaments)., Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Information Systems and Management, Computer science, 02 engineering and technology, Geophysics, Anomaly detection, Outlier interpretation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Anomaly explanation, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Interpretability, [INFO]Computer Science [cs], Anomaly (physics), Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Abstract: International audience; Anomaly detection has been studied intensively by the data mining community for several years. As a result, many methods to detect anomalies have emerged, and others are still under development. But during the recent years, anomaly detection, just like a lot of machine learning tasks, is facing a wall. This wall, erected by the lack of trust of the final users, has slowed down the usage of these algorithms in the real-world situations for which they are designed. Having the best empirical accuracy is not enough anymore; there is a need for algorithms to explain their outputs to the users in order to increase their trust. Consequently, a new expression has emerged recently: eXplainable Artificial Intelligence (XAI). This expression, which gathers all the methods that provide explanations to the output of algorithms has gained popularity, especially with the outbreak of deep learning. A lot of work has been devoted to anomaly detection in the literature, but not as much to anomaly explanation. There is so much work on anomaly detection that several reviews can be found on the topic. In contrast, we were not able to find a survey on anomaly explanation in particular, while there are a lot of surveys on XAI in general or on XAI for neural networks for example. With this paper, we want to provide a comprehensive review of the anomaly explanation field. After a brief recall of some important anomaly detection algorithms, the anomaly explanation methods that we discovered in the literature will be classified according to a taxonomy that we define. This taxonomy stems from an analysis of what is really important when trying to explain anomalies.
Published: 2021

27. Towards Faster Reformulation-based Query Answering on RDF Graphs with RDFS Ontologies

Author: Buron, Maxime, El Vaigh, Cheikh Brahim, Goasdoué, François, University of Oxford [Oxford], A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), ANR-18-CE23-0003,CQFD,Requêtes Ontologiques Complexes sur des Fédérations de Données Hétérogènese(2018), University of Oxford, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], InformationSystems_INFORMATIONSTORAGEANDRETRIEVAL, InformationSystems_DATABASEMANAGEMENT, optimization, RDF/S, reformulation, query answering, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Answering queries on RDF knowledge bases is a crucial data management task, usually performed through either graph saturation or query reformulation. In this short paper, we optimize our recent stateof-the-art query reformulation technique for RDF graphs with RDFS ontologies [2], and we report on preliminary encouraging experiments showing performance improvement by up to two orders of magnitudes!
Published: 2021

28. A Well-founded Graph-based Summarization Framework for Description Logics

Author: El Vaigh, Cheikh Brahim, Goasdoué, François, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), ANR-18-CE23-0003,CQFD,Requêtes Ontologiques Complexes sur des Fédérations de Données Hétérogènese(2018), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: quotient graph, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], most specific concept, Data summaries, [INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; The quotient operation from graph theory offers an elegant graph summarization framework that has been widely investigated in the literature, notably for the exploration and efficient management of large graphs; it consists in fusing equivalent vertices according to an equivalence relation. In this paper, we study whether a similar operation may be used to summarize ABoxes. Towards this goal, we define and examine the quotient operation on an ABox: we establish that a quotient ABox is more specific than the ABox it summarizes, and characterize to which extent it is more specific. This preliminary investigation validates the interest of a quotient-based ABox summarization framework, and paves the way for further studies on it in the description logic setting, e.g., to devise equivalence relations suited to the optimization of typical data management and reasoning tasks on large ABoxes or to the visualization of large ABoxes, and on its utilization in related settings, e.g., Semantic Web.
Published: 2021

29. A Classification of Anomaly Explanation Methods

Author: Yepmo, Véronne, Smits, Grégory, Pivert, Olivier, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: outlier interpretation, XAI, [INFO]Computer Science [cs], anomaly explanation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; The usage of algorithms in real-world situations is strongly desired. But, in order to achieve that, final users need to be reassured that they can trust the outputs of algorithms. Building this trust requires algorithms not only to produce accurate results, but also to explain why they got those results. From this last problematic a new field has emerged: eXplainable Artificial Intelligence (XAI). Deep learning has greatly benefited from that field, especially for classification tasks. The considerable amount of works and surveys devoted to deep explanation methods can attest that. Other machine learning tasks, like anomaly detection, have received less attention when it comes to explaining the algorithms outputs. In this paper, we focus on anomaly explanation. Our contribution is a categorization of anomaly explanation methods and an analysis of the different forms anomaly explanations may take.
Published: 2021

30. GCNBoost: Artwork Classification by Label Propagation through a Knowledge Graph

Author: Yuta Nakashima, Benjamin Renoust, Chenhui Chu, Hajime Nagahara, Noa Garcia, Cheikh Brahim El Vaigh, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institute for Datability Science, Osaka University [Osaka], MEDIAN Technologies, Kyoto University [Kyoto], This work is partly supported by JSPS KAKENHI Grant Numbers JP18H03571, JP18H03264, and JP20K19822., Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Kyoto University
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, Computer science, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, 02 engineering and technology, 030218 nuclear medicine & medical imaging, Task (project management), Machine Learning (cs.LG), 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Development (topology), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], Digitization, Structure (mathematical logic), Knowledge graph, label propagation, Information retrieval, GCN, Cultural heritage, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, Content analysis, Key (cryptography), Graph (abstract data type), 020201 artificial intelligence & image processing, Artwork classification
Abstract: International audience; The rise of digitization of cultural documents offers large-scale contents, opening the road for development of AI systems in order to preserve, search, and deliver cultural heritage. To organize such cultural content also means to classify them, a task that is very familiar to modern computer science. Contextual information is often the key to structure such real world data, and we propose to use it in form of a knowledge graph. Such a knowledge graph, combined with content analysis, enhances the notion of proximity between artworks so it improves the performances in classification tasks. In this paper, we propose a novel use of a knowledge graph, that is constructed on annotated data and pseudo-labeled data. With label propagation, we boost artwork classification by training a model using a graph convolutional network, relying on the relationships between entities of the knowledge graph. Following a transductive learning framework, our experiments show that relying on a knowledge graph modeling the relations between labeled data and unlabeled data allows to achieve state-of-the-art results on multiple classification tasks on a dataset of paintings, and on a dataset of Buddha statues. Additionally, we show state-of-the-art results for the difficult case of dealing with unbalanced data, with the limitation of disregarding classes with extremely low degrees in the knowledge graph.
Published: 2021

31. MASCARA-FPGA cooperation model: Query Trimming through accelerators

Author: Van Long Nguyen Huu, Laurent d'Orazio, Emmanuel Casseau, Julien Lallet, Nokia Bell Labs, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut de Recherche Technologique b-com (IRT b-com), Architectures matérielles spécialisées pour l’ère post loi-de-Moore (TARAN), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-ARCHITECTURE (IRISA-D3), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)
Subjects: [INFO.INFO-AR]Computer Science [cs]/Hardware Architecture [cs.AR], business.industry, Computer science, Response time, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, Modular design, Workflow, Computer architecture, 020204 information systems, Scalability, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Trimming, Central processing unit, business, Field-programmable gate array, Execution model
Abstract: International audience; The use of Field Programmable Gate Arrays (FPGA) has become attractive in recent years to accelerate database analysis. Meanwhile, Semantic Caching (SC) is a technique for optimizing the evaluation of database queries by exploiting the knowledge and resources contained in the queries themselves. Organizing SC on FPGA is relevant in terms of response time and quality of results to increase system performance. To make SC scalable on FPGAs, we have proposed a ModulAr Semantic CAching fRAmework (MASCARA) in which relevant stages or modules could be convertible as accelerators on FPGAs. Therefore, in this paper, we aim to present a complementary query processing platform based on the cooperation model between MASCARA and FPGA. This novel approach extends the advantage of the classical SC, which is mainly based on Central Processing Unit (CPU), by offloading computationally intensive phases to FPGA. Moreover, MASCARA-FPGA presents the workflow of query rewriting and partial query execution in a pipelined execution model where multiple accelerators can run in parallel. In our experiments, the Query Trimming can reduce the response time by up to 3.96 times with only one accelerator used.
Published: 2021
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32. Cloud Query Processing with Reinforcement Learning-based Multi-Objective Re-optimization

Author: Eleazar Leal, Laurent d'Orazio, Chenxiao Wang, Le Gruenwald, University of Oklahoma (OU), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), University of Minnesota [Duluth], and University of Minnesota System
Subjects: Computer science, business.industry, Distributed computing, Query Re-optimization, Process (computing), InformationSystems_DATABASEMANAGEMENT, Cloud computing, User requirements document, Query optimization, Reinforcement Learning, Query Optimization, Order (business), Reinforcement learning, Cloud database, Overhead (computing), Cloud Databases, [INFO]Computer Science [cs], business
Abstract: International audience; Query processing on cloud database systems is a challenging problem due to the dynamic cloud environment. The configuration and utilization of the distributed hardware used to process queries change continuously. A query optimizer aims to generate query execution plans (QEPs) that are optimal meet user requirements. In order to achieve such QEPs under dynamic environments, performing query re-optimizations during query execution has been proposed in the literature. In cloud database systems, besides query execution time, users also consider the monetary cost to be paid to the cloud provider for executing queries. Thus, such query re-optimizations are multi-objective optimizations which take both time and monetary costs into consideration. However, traditional re-optimization requires accurate cost estimations, and obtaining these estimations adds overhead to the system, and thus causes negative impacts on query performance. To fill this gap, in this paper, we introduce ReOptRL, a novel query processing algorithm based on deep reinforcement learning. It bootstraps a QEP generated by an existing query optimizer and dynamically changes the QEP during the query execution. It also keeps learning from incoming queries to build a more accurate optimization model. In this algorithm, the QEP of a query is adjusted based on the recent performance of the same query so that the algorithm does not rely on cost estimations. Our experiments show that the proposed algorithm performs better than existing query optimization algorithms in terms of query execution time and query execution monetary costs..
Published: 2021

33. FRESQUE: A Scalable Ingestion Framework for Secure Range Query Processing on Clouds

Author: van Tran, Hoang, Allard, Tristan, d'Orazio, Laurent, El Abbadi, Amr, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Can Tho University [Vietnam] (CTU), Declarative & Reliable management of Uncertain, user-generated Interlinked Data (DRUID), Department of Computer Science [Santa Barbara] (CS-UCSB), University of California [Santa Barbara] (UCSB), University of California-University of California, This work was partially funded by LTC and Pôle d’Excellence Cyber, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Security & PrIvaCY (SPICY), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), University of California [Santa Barbara] (UC Santa Barbara), and University of California (UC)-University of California (UC)
Subjects: [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR], [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]
Abstract: International audience; Performing non-aggregate range queries over encrypted data stored on untrusted clouds has been considered by a large body of work over the last years. However, prior schemes mainly concentrate on improving query performance while the scalability dimension still remains challenging. Due to heavily pre-processing incoming data at a trusted component such as encrypting data and building secure indexes, existing solutions cannot provide a satisfactory ingestion throughput. In this paper, we overcome this limitation by introducing a framework for secure range query processing, FRESQUE, that enables a scalable consumption throughput while still maintaining strong privacy protection for outsourced data. Our experiments on real-world datasets show that FRESQUE can support over 160 thousand record insertions in a second, when running on a 12-computing node cluster. It also significantly outperforms one of the most efficient schemes such as PINED-RQ++ by 43 times on ingestion throughput.
Published: 2021
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34. Utilisation de connaissances ontologiques dans la liaison de contenus et de données appliquée au journalisme de données

Author: El Vaigh, Cheikh Brahim, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), The author would like to thank Inria for funding this thesis within the IPL iCooda, as well as IRISA for welcoming him in the Lab., Université Rennes 1, Guillaume GRAVIER, François GOASDOUÉ, and Pascale SÉBILLOT
Subjects: alignement d’entités, entity alignment, Natural language processing, liage d’entités, ontological knowledge bases, [INFO]Computer Science [cs], bases de connaissances ontologiques, mesure de relations entre entités, entity linking, entity relatedness, Traitement automatique des langues
Abstract: This thesis is about the creation of links between textual content and ontological knowledge bases (KBs). It pertains several areas of research: natural language processing, information retrieval and semantic web, and in particular RDF-based KBs. We propose to study collective entity linking, which consists in linking at once mentions of entities present in a textual document to entities in a KB. To that end, we leverage semantic measures, i.e., entity relatedness measures which exploit the relationships between the entities in a KB. We contribute by the definition of well-founded entity relatedness measures that benefit to the extent possible from the properties of RDF KBs through (basic) reasoning, and thus allow to improve the state-of-the-art. Furthermore, we are also interested in the alignment of different KBs, based on KBs embedding techniques. This alignment not only allows to enrich the KBs at hand, but also to indirectly improve the collective entity linking. We contribute by an alignment criterion, based on the alignment of the dimensions of the KBs embedding spaces, which, notably does not need any prior knowledge to perform said KBs alignment.; Cette thèse s’intéresse à la création de liens entre contenus textuels et bases de connaissances ontologiques (BC). Elle fait appel à plusieurs domaines de recherche : le traitement automatique des langues, la recherche d’information et le web sémantique, notamment l’utilisation de BC fondées sur le modèle RDF. Nous proposons d’une part d’étudier le liage d’entités collectif qui cherche à relier simultanément les mentions d’entités présentes dans un texte aux entités d’une BC. Notre contribution porte sur la définition de mesures sémantiques bien fondées qui exploitent les propriétés des BC pour améliorer l’état de l’art, et permettent d’introduire du raisonnement. D’autre part, nous nous intéressons à l’alignement de différentes BC, moyennant des approches de plongement des bases dans des espaces de grandes dimensions. Cet alignement permet l’enrichissement des BC, et indirectement l’amélioration du liage d’entités collectif. Pour ce faire, nous proposons un nouveau critère qui se fonde sur l’alignement des dimensions des espaces de plongement des BC, et permet de résister à un alignementa priori bruité entre les BC, voire de supprimer ce besoin d’alignement manuel.
Published: 2021

35. Utilisation de connaissances ontologiques dans la liaison de contenus et de données appliquée au journalisme de données

Author: El Vaigh, Cheikh Brahim, Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Université Rennes 1, Guillaume Gravier, François Goasdoué, Pascale Sébillot, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)
Subjects: Entity linking, Bases de connaissances ontologiques, Liage d’entités, Mesure de relations entre entités, Entityrelatedness, Natural language processing, [INFO]Computer Science [cs], Ontological knowledge bases, Alignement d’entités, Traitement automatique des langues, Entity alignment
Abstract: This thesis is about the creation of links between textual content and ontological knowledge bases (KBs). It pertains several areas of research: natural language processing, information retrieval and semantic web, and in particular RDF-based KBs. We propose to study collective entity linking, which consists in linking at once mentions of entities present in a textual document to entities in a KB. To that end, we leverage semantic measures, i.e., entity relatedness measures which exploit the relationships between the entities in a KB. We contribute by the definition of well-founded entity relatedness measures that benefit to the extent possible from the properties of RDF KBs through (basic) reasoning, and thus allow to improve the state-of-the-art. Furthermore, we are also interested in the alignment of different KBs, based on KBs embedding techniques. This alignment not only allows to enrich the KBs at hand, but also to indirectly improve the collective entity linking. We contribute by an alignment criterion, based on the alignment of the dimensions of the KBs embedding spaces, which, notably does not need any prior knowledge to perform said KBs alignment.; Cette thèse s’intéresse à la création de liens entre contenus textuels et bases de connaissances ontologiques (BC). Elle fait appel à plusieurs domaines de recherche : le traitement automatique des langues, la recherche d’information et le web sémantique, notamment l’utilisation de BC fondées sur le modèle RDF. Nous proposons d’une part d’étudier le liage d’entités collectif qui cherche à relier simultanément les mentions d’entités présentes dans un texte aux entités d’une BC. Notre contribution porte sur la définition de mesures sémantiques bien fondées qui exploitent les propriétés des BC pour améliorer l’état de l’art, et permettent d’introduire du raisonnement. D’autre part, nous nous intéressons à l’alignement de différentes BC, moyennant des approches de plongement des bases dans des espaces de grandes dimensions. Cet alignement permet l’enrichissement des BC, et indirectement l’amélioration du liage d’entités collectif. Pour ce faire, nous proposons un nouveau critère qui se fonde sur l’alignement des dimensions des espaces de plongement des BC, et permet de résister à un alignement a priori bruité entre les BC, voire de supprimer ce besoin d’alignement manuel.
Published: 2021

36. Built Year Prediction from Buddha Face with Heterogeneous Labels

Author: Yuta Nakashima, Cheikh Brahim El Vaigh, Hajime Nagahara, Yutaka Fujioka, Yiming Qian, Benjamin Renoust, Institute for Datability Science, Osaka University [Osaka], A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, KL Divergence, Kullback–Leibler divergence, Computer science, media_common.quotation_subject, Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), Gautama Buddha, Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, 02 engineering and technology, Semi-supervised learning, 030218 nuclear medicine & medical imaging, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Deep Learning, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], Function (engineering), media_common, Estimation, business.industry, Deep learning, Semi-supervised Learning, Regression, Multimedia (cs.MM), Face (geometry), Test set, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, Computer Science - Multimedia
Abstract: International audience; Buddha statues are a part of human culture, especially of the Asia area, and they have been alongside human civilisation for more than 2,000 years. As history goes by, due to wars, natural disasters, and other reasons, the records that show the built years of Buddha statues went missing, which makes it an immense work for historians to estimate the built years. In this paper, we pursue the idea of building a neural network model that automatically estimates the built years of Buddha statues based only on their face images. Our model uses a loss function that consists of three terms: an MSE loss that provides the basis for built year estimation; a KL divergence-based loss that handles the samples with both an exact built year and a possible range of built years (e.g., dynasty or centuries) estimated by historians; finally a regularisation that utilises both labelled and unlabelled samples based on manifold assumption. By combining those three terms in the training process, we show that our method is able to estimate built years for given images with 37.5 years of a mean absolute error on the test set. CCS CONCEPTS • Computing methodologies → Computer vision; Neural networks; • Applied computing → Fine arts.
Published: 2021
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37. Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XLIX: Special Issue on Data Management – Principles, Technologies and Applications

Author: Amann, Bernd, Goasdoué, François, Bases de Données (BD), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Abdelkader Hameurlain, A Min Tjoa, Bernd Amann, François Goasdoué, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2021
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38. Towards Data-and-Innovation Driven Sustainable and Productive Agriculture: BIO-AGRI-WATCH as a Use Case Study

Author: Asanee Kawtrakul, Hutchatai Chanlekha, Kitsana Waiyamai, Thanapat Kangkachit, Laurent d'Orazio, Dimitris Kotzinos, Dominique Laurent, Nicolas Spyratos, d'Orazio, Laurent, Kasetsart University (KU), Dhurakij Pundit University [Bangkok] (DPU), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Equipes Traitement de l'Information et Systèmes (ETIS - UMR 8051), Ecole Nationale Supérieure de l'Electronique et de ses Applications (ENSEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CY Cergy Paris Université (CY), and Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)
Subjects: [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2021

39. Filters based fuzzy big joins

Author: Tran, Thi To Quyen, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université Rennes 1, Rennes 1, Laurent D'Orazio, Anne Laurent, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Grande jointure floue, Jointure floue massive, Filtrage, Fuzzy big join, MapReduce
Abstract: A fuzzy or similarity join is one of the most useful data processing and analysis operations for Big Data in a general context. It combines pairs of tuples for which the distance is lower than or equal to a given threshold. The fuzzy join is used in many practical applications, but it is extremely costly in time and space, and may even not be executed on large scale datasets. Although there have been some studies to improve its performance by applying filters, a solution of an effective fuzzy filter for the join has never been conducted. In this thesis, we thus focus on optimizing fuzzy big joins using filters. To achieve these objectives, we first apply Bloom filters to fuzzy big join operations to eliminate most non-joining elements in input datasets before sending data to actual join processing. Thus, it reduces redundant intermediate data, unnecessary comparisons and avoid the data duplication. Another important proposal is Fuzzy Filters, which are probabilistic data structures designed to represent set(s) and its similarity elements. They are used to fast detect close elements of the set in given thresholds with small false positive rate and zero false negative rate. Moreover, these filters are not only independent with thresholds and distance measure functions but also easily updated. Therefore, it can be applied to a wide range of popular problems such as deduplication, error-correction, data cleaning, data integration, recursive joins and stream joins. Our improvement will significantly reduce the number of redundant computations, and the related overheads such as intermediate data, and communication for the deduplication operations. Besides, we make improvements for a multiple stage fuzzy join - Vernica Join. We replace the two jobs of the index tokens building by one job using Counting Bloom Filters, prune out redundant tokens, remove early duplicated result pairs and eliminate the deduplication job by prefix tokens overlap computing. We then make analysis comparisons of the fuzzy join algorithms persuasive based on a M-C-R cost model. As a result, with using the proposed filters, the fuzzy join operations can minimize disk I/O and communication costs. Moreover, the filters based fuzzy join operations are demonstrated to be more efficient than existing solutions through experimental evaluations in Spark. Experimental comparisons of different algorithms for fuzzy joins are examined with respect to intermediate data amount, the total output amount, the total execution time, and especially task timelines. Summary, our improvements on the join operations contribute to the global scene of optimizing data management for MapReduce applications on large-scale distributed infrastructures.; Une jointure floue est l'une des opérations de traitement et d'analyse de données les plus utiles pour le Big Data dans un contexte général. Il combine des paires de tuples dont la distance est inférieure ou égale à un seuil donné. La jointure floue est utilisée dans de nombreuses applications pratiques, mais elle est extrêmement coûteuse en temps et en espace, et peut même ne pas être exécutée sur des ensembles de données à grande échelle. Bien qu'il y ait eu quelques études pour améliorer ses performances en appliquant des filtres, une solution d'un filtre flou efficace pour la jointure floue n'a jamais été réalisée. Dans cette thèse, nous nous concentrons donc sur l'optimisation des grandes jointures floues à l'aide de filtres. Pour atteindre ces objectifs, nous appliquons d'abord des filtres Bloom aux opérations de grande jointure floue afin d'éliminer la plupart des éléments non joints dans les ensembles de données d'entrée avant d'envoyer les données au traitement de jointure réel. Ainsi, il réduit les données intermédiaires redondantes, les comparaisons inutiles et évite la duplication des données. Une autre proposition importante est les filtres flous, qui sont des structures de données probabilistes conçues pour représenter des ensembles et leurs éléments de similarité. Ils sont utilisés pour détecter rapidement les éléments proches de l'ensemble dans des seuils donnés avec un faible taux de faux positifs et zéro taux de faux négatifs. De plus, ces filtres sont non seulement indépendants avec des seuils et des fonctions de mesure de distance, mais aussi facilement mis à jour. Par conséquent, il peut être appliqué à un large éventail de problèmes courants tels que la déduplication, la correction d'erreurs, le nettoyage des données, l'intégration de données, les jointures récursives et les jointures de flux. Notre amélioration réduira considérablement le nombre de calculs redondants et les frais généraux associés tels que les données intermédiaires et la communication pour les opérations de déduplication. Nous effectuons ensuite des comparaisons d'analyse des algorithmes de jointure floue convaincantes sur la base d'un modèle de coût M-C-R. En conséquence, en utilisant les filtres proposés, les opérations de jointure floue peuvent minimiser les coûts d'E/S disque et de communication. De plus, les opérations de jointure floue basées sur des filtres se sont avérées plus efficaces que les solutions existantes grâce à des évaluations expérimentales dans Spark. Des comparaisons expérimentales de différents algorithmes pour les jointures floues sont examinées en ce qui concerne la quantité de données intermédiaires, la quantité totale de sortie, le temps total d'exécution et en particulier les calendriers des tâches. Bref, nos améliorations sur les opérations de jointure contribuent à la scène mondiale d'optimisation de la gestion des données pour les applications MapReduce sur des infrastructures distribuées à grande échelle.
Published: 2020

40. Filters based fuzzy big joins

Author: TRAN, Thi To Quyen, Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université Rennes 1, Rennes 1, Laurent D'Orazio, and Anne Laurent
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Grande jointure floue, Jointure floue massive, Filtrage, Fuzzy big join, MapReduce
Abstract: A fuzzy or similarity join is one of the most useful data processing and analysis operations for Big Data in a general context. It combines pairs of tuples for which the distance is lower than or equal to a given threshold. The fuzzy join is used in many practical applications, but it is extremely costly in time and space, and may even not be executed on large scale datasets. Although there have been some studies to improve its performance by applying filters, a solution of an effective fuzzy filter for the join has never been conducted. In this thesis, we thus focus on optimizing fuzzy big joins using filters. To achieve these objectives, we first apply Bloom filters to fuzzy big join operations to eliminate most non-joining elements in input datasets before sending data to actual join processing. Thus, it reduces redundant intermediate data, unnecessary comparisons and avoid the data duplication. Another important proposal is Fuzzy Filters, which are probabilistic data structures designed to represent set(s) and its similarity elements. They are used to fast detect close elements of the set in given thresholds with small false positive rate and zero false negative rate. Moreover, these filters are not only independent with thresholds and distance measure functions but also easily updated. Therefore, it can be applied to a wide range of popular problems such as deduplication, error-correction, data cleaning, data integration, recursive joins and stream joins. Our improvement will significantly reduce the number of redundant computations, and the related overheads such as intermediate data, and communication for the deduplication operations. Besides, we make improvements for a multiple stage fuzzy join - Vernica Join. We replace the two jobs of the index tokens building by one job using Counting Bloom Filters, prune out redundant tokens, remove early duplicated result pairs and eliminate the deduplication job by prefix tokens overlap computing. We then make analysis comparisons of the fuzzy join algorithms persuasive based on a M-C-R cost model. As a result, with using the proposed filters, the fuzzy join operations can minimize disk I/O and communication costs. Moreover, the filters based fuzzy join operations are demonstrated to be more efficient than existing solutions through experimental evaluations in Spark. Experimental comparisons of different algorithms for fuzzy joins are examined with respect to intermediate data amount, the total output amount, the total execution time, and especially task timelines. Summary, our improvements on the join operations contribute to the global scene of optimizing data management for MapReduce applications on large-scale distributed infrastructures.; Une jointure floue est l'une des opérations de traitement et d'analyse de données les plus utiles pour le Big Data dans un contexte général. Il combine des paires de tuples dont la distance est inférieure ou égale à un seuil donné. La jointure floue est utilisée dans de nombreuses applications pratiques, mais elle est extrêmement coûteuse en temps et en espace, et peut même ne pas être exécutée sur des ensembles de données à grande échelle. Bien qu'il y ait eu quelques études pour améliorer ses performances en appliquant des filtres, une solution d'un filtre flou efficace pour la jointure floue n'a jamais été réalisée. Dans cette thèse, nous nous concentrons donc sur l'optimisation des grandes jointures floues à l'aide de filtres. Pour atteindre ces objectifs, nous appliquons d'abord des filtres Bloom aux opérations de grande jointure floue afin d'éliminer la plupart des éléments non joints dans les ensembles de données d'entrée avant d'envoyer les données au traitement de jointure réel. Ainsi, il réduit les données intermédiaires redondantes, les comparaisons inutiles et évite la duplication des données. Une autre proposition importante est les filtres flous, qui sont des structures de données probabilistes conçues pour représenter des ensembles et leurs éléments de similarité. Ils sont utilisés pour détecter rapidement les éléments proches de l'ensemble dans des seuils donnés avec un faible taux de faux positifs et zéro taux de faux négatifs. De plus, ces filtres sont non seulement indépendants avec des seuils et des fonctions de mesure de distance, mais aussi facilement mis à jour. Par conséquent, il peut être appliqué à un large éventail de problèmes courants tels que la déduplication, la correction d'erreurs, le nettoyage des données, l'intégration de données, les jointures récursives et les jointures de flux. Notre amélioration réduira considérablement le nombre de calculs redondants et les frais généraux associés tels que les données intermédiaires et la communication pour les opérations de déduplication. Nous effectuons ensuite des comparaisons d'analyse des algorithmes de jointure floue convaincantes sur la base d'un modèle de coût M-C-R. En conséquence, en utilisant les filtres proposés, les opérations de jointure floue peuvent minimiser les coûts d'E/S disque et de communication. De plus, les opérations de jointure floue basées sur des filtres se sont avérées plus efficaces que les solutions existantes grâce à des évaluations expérimentales dans Spark. Des comparaisons expérimentales de différents algorithmes pour les jointures floues sont examinées en ce qui concerne la quantité de données intermédiaires, la quantité totale de sortie, le temps total d'exécution et en particulier les calendriers des tâches. Bref, nos améliorations sur les opérations de jointure contribuent à la scène mondiale d'optimisation de la gestion des données pour les applications MapReduce sur des infrastructures distribuées à grande échelle.
Published: 2020

41. Dynamic estimation and Grid partitioning approach for Multi-Objective Optimization Problems in medical cloud federations

Author: Le, Trung-Dung, Kantere, Verena, d'Orazio, Laurent, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES), University of Ottawa [Ottawa] (uOttawa), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), University of Ottawa [Ottawa], Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Cloud federations, Genetic Algorithm, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Multiple Linear Regression, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, Cloud computing
Abstract: International audience; Data sharing is important in the medical domain. Sharing data allows large-scale analysis with many data sources to provide more accurate results (especially in the case of rare diseases with small local datasets). Cloud federations can leverage sharing medical data stored in different cloud platforms, such as Amazon, Microsoft, Google Cloud, etc. They also enable access to distributed data of patients. The pay-as-yougo model in cloud federations raises important issues of Multi-Objective Optimization Problems (MOOP) related to users’ preferences, such as response time, money, quality, etc. However, optimizing a query in a cloud federation is complex with increasing the variety, especially due to a wide range of communications and pricing models. The variety of virtual machines configuration also leverages the high complexity in generating the space of candidate solutions. Indeed, in such a context, it is difficult to provide accurate estimations and optimal solutions to make relevant decisions. The first challenge is how to estimate accurate parameter values for MOOPs without precise knowledge of the execution environment in a cloud federation consisting of different sites. To address the accurate estimation of parameter values problem, we present the Dynamic Regression Algorithm (DREAM), which can provide accurate estimations in a cloud federation with limited historical data. DREAM focuses on reducing the size of historical data while maintaining the estimation accuracy. The second challenge is how to find an approximate optimal solution in MOOPs using an efficient Multi-Objective Optimization algorithm. To address the problem of finding an approximate optimal solution, we present Non-dominated Sorting Genetic Algorithms based on Grid partitioning (NSGA-G) for MOOPs. The proposed algorithm is integrated into the Intelligent Resource Scheduler, a solution for heterogeneous databases, to solve MOQP in cloud federations. We validate our algorithms with experiments on a decision support benchmark (TPC-H benchmark).
Published: 2020

42. Revisiting RDF storage layouts for efficient query answering

Author: Maxime Buron, François Goasdoué, Ioana Manolescu, Tayeb Merabti, Marie-Laure Mugnier, Rich Data Analytics at Cloud Scale (CEDAR), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Graphs for Inferences on Knowledge (GRAPHIK), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), inria saclay, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Inria Saclay - Ile de France, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], InformationSystems_DATABASEMANAGEMENT, [INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; The performance of query answering in an RDF database strongly depends on the data layout, that is, the way data is split in persistent data structures. We consider answering Basic Graph Pattern Queries (BGPQs), and in particular those with variables (also) in class and property positions, in the presence of RDFS ontologies, both through data saturation and query reformulation. We show that such demanding queries often lead to inefficient query answering on two popular storage layouts, so-called T and CP. We present novel query answering algorithms on the TCP layout, which combines T and CP. In exchange to occupying more storage space, e.g. on an inexpensive disk, TCP avoids the bad or even catastrophic performance that T and/or CP sometimes exhibit. We also introduce summary-based pruning, a novel technique based on existing RDF quotient summaries, which improves query answering performance on the T, CP and the more robust TCP layouts.
Published: 2020

43. A Novel Path-based Entity Relatedness Measure for Efficient Collective Entity Linking

Author: Pascale Sébillot, Guillaume Gravier, François Goasdoué, Cheikh Brahim El Vaigh, Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique)
Subjects: Structure (mathematical logic), Transitive relation, Information retrieval, Collective entity linking, RDF KBs, Computer science, entity relatedness measure, 02 engineering and technology, computer.file_format, Hyperlink, Semantics, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Entity linking, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], 020204 information systems, Path (graph theory), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Graph (abstract data type), 020201 artificial intelligence & image processing, RDF, computer
Abstract: International audience; Collective entity linking is a core natural language processing task, which consists in jointly identifying the entities of a knowledge base (KB) that are mentioned in a text exploiting existing relations between entities within the KB. State-of-the-art methods typically combine local scores accounting for the similarity between mentions and entities, with a global score measuring the coherence of the set of selected entities. The latter relies on the structure of a KB: the hyperlink graph of Wikipedia in most cases or the graph of an RDF KB, e.g., BaseKB or Yago, to benefit from the precise semantics of relationships between entities. In this paper, we devise a novel RDF-based entity relatedness measure for global scores with important properties: (i) it has a clear semantics, (ii) it can be calculated at reasonable computational cost, and (iii) it accounts for the transitive aspects of entity relatedness through existing (bounded length) property paths between entities in an RDF KB. Further, we experimentally show on the TAC-KBP2017 dataset, both with BaseKB and Yago, that it provides significant improvement over state-of-the-art entity relatedness measures for the collective entity linking task.
Published: 2020

44. Actes de la conférence BDA 2020

Author: Amann, Bernd, Goasdoué, François, Bases de Données (BD), LIP6, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], ACM: H.: Information Systems, [INFO]Computer Science [cs], ACM: H.: Information Systems/H.2: DATABASE MANAGEMENT, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2020

45. MASCARA (ModulAr Semantic CAching fRAmework) towards FPGA acceleration for IoT Security monitoring

Author: Nguyen Huu, van Long, Lallet, Julien, Casseau, Emmanuel, d'Orazio, Laurent, Nokia Bell Labs, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Energy Efficient Computing ArchItectures with Embedded Reconfigurable Resources (CAIRN), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-ARCHITECTURE (IRISA-D3), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), ARCHITECTURE (IRISA-D3), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: [INFO.INFO-AR]Computer Science [cs]/Hardware Architecture [cs.AR], IoT, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], hardware acceleration, semantic caching, security monitoring
Abstract: International audience; With the explosive growth of the Internet Of Things (IOTs), emergency security monitoring becomes essential to efficiently manage an enormous amount of information from heterogeneous systems. In concern of increasing the performance for the sequence of online queries on long-term historical data, query caching with semantic organization, called Semantic Query Caching or Semantic Caching (SC), can play a vital role. SC is implemented mostly in software perspective without providing a generic description of modules or cache services in the given context. Hardware acceleration with FPGA opens new research directions to achieve better performance for SC. Hence, our work aims to propose a flexible, adaptable, and tunable ModulAr Semantic CAching fRAmework (MASCARA) towards FPGA acceleration for fast and accurate massive logs processing applications.
Published: 2020

46. A Scored Semantic Cache Replacement Strategy for Mobile Cloud Database Systems

Author: Zachary Arani, Chenxiao Wang, Drake Chapman, Taras Basiuk, Laurent d'Orazio, Le Gruenwald, University of Oklahoma (OU), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Big Data, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Database, Computer science, business.industry, Mobile broadband, Big data, 020206 networking & telecommunications, Cloud computing, 02 engineering and technology, Cloud Computing, Caching, computer.software_genre, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Leverage (statistics), Cache, business, computer, Cache algorithms, Least frequently used, Mobile device
Abstract: International audience; Current mobile cloud database systems are widespread and require special considerations for mobile devices. Although many systems rely on numerous metrics for use and optimization, few systems leverage metrics for decisional cache replacement on the mobile device. In this paper we introduce the Lowest Scored Replacement (LSR) policy-a novel cache replacement policy based on a predefined score which leverages contextual mobile data and user preferences for decisional replacement. We show an implementation of the policy using our previously proposed MOCCAD-Cache as our decisional semantic cache and our Normalized Weighted Sum Algorithm (NWSA) as a score basis. Our score normalization is based on the factors of query response time, energy spent on mobile device, and monetary cost to be paid to a cloud provider. We then demonstrate a relevant scenario for LSR, where it excels in comparison to the Least Recently Used (LRU) and Least Frequently Used (LFU) cache replacement policies.
Published: 2020

47. Cooking related Carbon Footprint Evaluationand Optimisation

Author: Alvarez de Toledo, Damien, d'Orazio, Laurent, Andrès, Frédéric, Leite, Maria, École Nationale Supérieure des Sciences Appliquées et de Technologie (ENSSAT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), National Institute of Informatics (NII), University of South Florida [Tampa] (USF), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2020

48. Optimization for Large-Scale Fuzzy Joins Using Fuzzy Filters in MapReduce

Author: Thuong-Cang Phan, Thi-To-Quyen Tran, Laurent d'Orazio, Anne Laurent, A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Can Tho University [Vietnam] (CTU), WEB Architecture x Semantic WEB x WEB of Data (WEB3), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), WEB-CUBE, and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)
Subjects: Similarity (geometry), [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Computer science, Similarity join, Probabilistic logic, Fuzzy join, Joins, Context (language use), 02 engineering and technology, Data structure, Fuzzy logic, Filter (video), 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, MapReduce, [INFO]Computer Science [cs], Tuple, Fuzzy Filter, Algorithm
Abstract: International audience; A fuzzy or similarity join is one of the most useful data processing and analysis operations for Big Data in a general context. It combines pairs of tuples for which the distance is lower than or equal to a given threshold ε. The fuzzy join is used in many practical applications, but it is extremely costly in time and space, and may even not be executed on large-scale datasets. Although there have been some studies to improve its performance by applying filters, a solution of an effective fuzzy filter for the join has never been conducted. In this paper, we thus extend our previous work by proposing a novel fuzzy filter to optimize fuzzy joins. This filter is a compact, probabilistic data structure that supports very fast similarity queries by maintaining a bit matrix, with small false positive rate and zero false negative rate. We show that our proposal is more efficient than others because of eliminating redundant data, reducing computation cost and avoiding duplicate output.
Published: 2020
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49. A Persistent Memory-Aware Buffer Pool Manager Simulator for Multi-Tenant Cloud Databases

Author: Laurent d'Orazio, Taras Basiuk, Eleazar Leal, Le Gruenwald, Computer Science Department- University of Oklahoma, University of Oklahoma (OU), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: 050101 languages & linguistics, nonvolatile memory, Computer science, Data management, Cloud computing, 02 engineering and technology, computer.software_genre, Persistence (computer science), Service-level agreement, Software, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Cloud database, 0501 psychology and cognitive sciences, Implementation, Simulation, database systems, Multitenancy, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], Database, business.industry, 05 social sciences, cloud computing, simulation, buffer storage, Non-volatile memory, 020201 artificial intelligence & image processing, business, computer, Data migration
Abstract: International audience; Non-Volatile Memory (NVM) is a promising development for Database Management Systems (DBMS), offering abundant and fast storage to complement traditional disk and main memory architectures. NVM introduces additional data migration possibilities to the traditional buffer pool (BP) managers used by the DBMS. Hence, the efficient use of this new technology requires a redesign of the BP manager. For the cloud Database-as-a-Service products, this need for a redesign is further complicated by the traditional cloud providers' goal to minimize the Service Level Agreement (SLA) violation penalties paid to their tenants. Unfortunately, current research in the area does not provide a comprehensive picture of the components constituting a multi-tenant persistent memory aware BP manager for a cloud database that makes use of NVM. Furthermore, researchers lack the software tools needed to quickly prototype and estimate the effectiveness of novel data management policies guiding those components. In this paper, we attempt to remedy both issues, first, by proposing a generalized framework that defines the purpose and the abstract interfaces of various multi-tenant persistent memory-aware BP manager components, and second, by developing and demonstrating a simulator algorithm that is shown to aid in quick testing of different implementations of those BP manager components.
Published: 2020

50. RDF Graph Summarization for First-sight Structure Discovery

Author: François Goasdoué, Pawel Guzewicz, Ioana Manolescu, Université de Rennes (UNIV-RENNES), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), A Symbolic and Human-centric view of dAta MANagement (SHAMAN), GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau] (LIX), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Rich Data Analytics at Cloud Scale (CEDAR), École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École polytechnique (X)-Inria Saclay - Ile de France, Université de Rennes (UR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), and Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes)
Subjects: Theoretical computer science, Computer science, RDF Schema, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, RDF, 020204 information systems, Semantic Graphs, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Rdf graph, Equivalence (formal languages), Summaries, Equivalence (measure theory), Quotient, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], 010401 analytical chemistry, computer.file_format, Automatic summarization, Graph, 0104 chemical sciences, Sight, RDFS, Hardware and Architecture, Ontology, Graph (abstract data type), computer, Information Systems
Abstract: International audience; To help users get familiar with large RDF graphs, RDF summarization techniques can be used. In this work, we study quotient summaries of RDF graphs, that is: graph summaries derived from a notion of equivalence among RDF graph nodes. We make the following contributions: (i) four novel summaries which are often small and easy-to-comprehend, in the style of E-R diagrams; (ii) efficient (amortized linear-time) algorithms for computing these summaries either from scratch, or incrementally, reflecting additions to the graph; (iii) the first formal study of the interplay between RDF graph saturation in the presence of an RDFS ontology, and summarization; we provide a sufficient condition for a highly efficient shortcut method to build the quotient summary of a graph without saturating it; (iv) formal results establishing the shortcut conditions for some of our summaries and others from the literature ; (v) experimental validations of our claim within a tool available online.
Published: 2020
Full Text: View/download PDF

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