Intégration des CBFCM (Case Based Fuzzy Cognitive Maps) à EulerGUI 

La vision du web sémantique est de permettre aux machines d’interpréter et de traiter l'information dans le World Wide Web afin de mieux assister les êtres humains dans l'exercice de leurs diverses tâches avec le web. Plusieurs technologies ont été développées pour la construction et le développement du web sémantique. Les technologies du web sémantique nous donnent des outils pour décrire et annoter des ressources sur le web en des méthodes normalisées, par exemple avec le Resource Description Framework (RDF)  et sa liaison au format XML (eXtensible Markup Language XML). Un autre format existe RDF/Notation 3, il s’agit d’une notation RDF proposée par Tim Berners Lee comme alternative à RDF/XML. N3 est plus compacte et plus lisible par les humains que RDF/XML. Le but de la logique N3 est de permettre d’intégrer à un modèle de donnée RDF, des règles logiques et fournir des fonctions intégrées qui permettent d’accéder et raisonner sur des données. Ce qui permet d’exprimer des connaissances en logique N3 pour un objectif  précis, connaissances qui seront réutilisées de façon indépendante des objectifs initiaux, et d’ajouter de nouvelles connaissances sans modifier les premières.

Plusieurs types de règles existent pour le web sémantique notamment : SWRL, RIF, RuleML, N3... Le problème majeur que nous rencontrons est que ces règles sont basées sur un modèle booléen. La logique booléenne est très utilisée mais elle a ses limites en application dans le monde réel. Rien n’est absolu et tout est relatif, la modélisation des système complexes nécessite une adaptation de ces règles afin de les appliquer.

CBFCM (Case Based Fuzzy Cognitive Maps) :

C’est une méthode de raisonnement développée par l' INSERM (N. Douali et all). CBFCM produit une représentation dynamique qualitative plus complète des connaissances. La structure des CBFCM est basée sur les systèmes flous traditionnels avec rétroaction et permet d’exprimer des relations de causalité non monotonique. Elle est composée de nœuds flous (concepts) et liens flous entre concepts (relations). Dans les CBFCM les concepts sont des variables floues définies par des fonctions d’appartenance et des règles floues sont utilisées pour exprimer les relations.

Les concepts d’observation ou d’entrée sont modélisés en étant des sous ensemble flous et qui ont une relation avec des concepts de décision. Cette relation a un poids qui peut avoir une valeur négative si la présence du concept observé diminue la possibilité du concept de sortie (décision). En plus de ce système de prédiction heuristique les CBFCM propose une couche de règles qui permet de contrôler ce raisonnement et d’ajouter des règles à base de cas (similarité) permettant ainsi de créer un profil pour chaque cas.

Les données sont exprimées en N3 et la base de connaissances des CBFCM est composée d’un ensemble de règles flous (Case Based) et des règles qui définissent notre carte cognitive. Voici un exemple de règles CBFCM :

Cette méthode a été appliquée dans plusieurs domaines en médecine, et peut être utilisée pour modéliser d’autres types de connaissances. Cette méthode est basée sur le moteur d’inférence EulerSharp (Eye) développé par Jos De Roo.

Voici un exemple de fichier de résultat CBFCM en N3 :

Chaque résultat va avoir un degré de croyance allant de 0 à 1 (très probable). Dans cet exemple médical deux décisions sont prises en compte (car degré supérieur à 0,99).

Intégration à EulerGUI Minimal :

EulerGUI Minimal est une nouvelle version de l’environnement de développement du web sémantique EulerGUI [4] mais qui se réserve uniquement pour le raisonnement sur le web sémantique. Cette interface graphique simplifie l’utilisation des CBFCM avec l’intégration de l’éditeur puissant Open Source JEdit et l’intégration du moteur EulerSharp. EulerGui Minimal intègre aussi GraphViz.

Dès qu'un fichier référencie le préfixe fl: avec l'URI qui correspond, le projet sur Internet qui comprend le fichier de règles floues, le plugin et la requête est automatiquement ajouté au projet.

Référence :

[1] Douali N, Papageorgiou E, De Roo J, Jaulent MC. Case Based Fuzzy Cognitive Maps: New method for medical reasoning – Fuzzy systems, Fuzz-ieee 2011. Pages 844-850.

[2]Jos De Roo. Eye note.

http://eulersharp.sourceforge.net/2003/03swap/eye-note.txt. (last accessed on April 10th, 2012).

[3]Tim Berners-Lee, Dan Connolly, Lalana Kagal, Yosi Scharf. “N3Logic: A Logical Framework For the World Wide Web”. Theory and Practice of Logic Programming (2008), 8:249-269 Cambridge University Press Copyright © Cambridge University Press 2008

[4] EulerGUI Manual http://eulergui.sourceforge.net/documentation.html