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L'Objet

1262-1137
logiciel, bases de données, réseaux
Publication abandonné
 

 ARTICLE VOL 9/1-2 - 2003  - pp.167-181  - doi:10.3166/objet.9.1-2.167-181
TITRE
La classification récursive dans AROM Application à l'identification de systèmes biologiques

RÉSUMÉ
AROM est un système de représentation des connaissances dont le langage permet de décrire, à un même niveau sémantique, des objets de classes et des tuples d'associations n-aires impliquant les objets. La spécialisation d'association existe au même titre que celle de classe, et, en aval, un mécanisme de classification d'instances fédère la classification d'objets et la classification de tuples le long d'arbres de spécialisation. Nous présentons ici une extension de la classification qui prend en compte la complémentarité des objets et des tuples liant les objets. Cette extension de la classification s'avère récursive, puisque l'objectif est de propager de façon pertinente le résultat d'une classification individuelle à un ensemble d'individus. Malgré quelques améliorations de cet algorithme qu'il reste à réaliser, notamment en ce qui concerne son automatisation, il a été développé et appliqué sur une base de connaissances biologiques ; nous présentons ces résultats.


ABSTRACT
AROM is an object-based knowledge representation system which offers two top level structures of representation: classes grouping objects and n-ary associations grouping tuples which involve objects. AROM features specialization of classes as well as specialization of associations. Hence, classification of instances federates classification of objects and tuples down specialization trees. We present here an extension of the existing classification algorithm. The goal of this extension is to propagate, in a relevant way, the result of an instance classification to a set of instances involved directly or not with the first through associations. This algorithm is then recursive, completing the cycle of classification (initialization, classification, exploitation), hence bringing more inference power to the initial classification mechanism. Despite some limitations we are still working on, it has been applied successfully on a biological knowledge base, as briefly presented.


AUTEUR(S)
Julie CHABALIER, Gwennaele FICHANT, Cécile CAPPONI

MOTS-CLÉS
Représentation des connaissances, classification, spécialisation, classe, association n-aire, bio-informatique.

KEYWORDS
Knowledge representation, classification, specialization, class, n-ary association, bioinformatic.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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