Catégorisation et Comparaison de Triplestores RDF et Modélisation de Données Orientée Sémantique

Abstract

Les Triplestores RDF sont des bases de données qui stockent des données sémantiques au format RDF. Ils sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que le Web sémantique, le Big Data et l'IoT. Dans cette thèse, nous avons proposé une nouvelle catégorisation des Triplestores RDF et avons comparé leurs performances sur différentes métriques. Nous avons également proposé une nouvelle approche de modélisation de données orientée sémantique qui permet de mieux exploiter les capacités des Triplestores RDF. Les résultats de nos travaux ont montré que notre approche de modélisation permet d'obtenir des performances supérieures à celles des approches traditionnelles.