Prix du meilleur article à la conférence DaWaK 2024

Félicitations à Oumaima El HADDADI et ses co-auteurs pour le Prix du meilleur article soumis à la conférence DaWaK 2024 (Big Data Analytics and Knowledge Discovery). Cette 26e édition s’est tenue du 26 au 28 août à Naples, adossée à la conférence DEXA 2024.

L’article primé est intitulé ” IDAGEmb : An Incremental Data Alignment Based on Graph Embedding ” de Oumaima El Haddadi, Max Chevalier, Bernard Dousset, Ahmad El Allaoui, Anass El Haddadi, Olivier Teste (hal-04612352)

Résumé :

Dans les environnements numériques en évolution, les systèmes d’information sont confrontés à une myriade de défis tels que l’hétérogénéité des données, la nature dynamique des données et les complexités d’intégration. Ces défis ont un impact sur les processus de prise de décision et d’intégration des données. Nous avons défini l’alignement des données comme le processus d’alignement des colonnes de différentes sources tabulaires à l’aide de leur schéma et de leurs instances. L’alignement des données apparaît comme une solution essentielle, garantissant la cohérence des données entre différentes sources et permettant une intégration et une prise de décision efficaces. Cependant, les solutions existantes ne prennent pas en compte la nature dynamique des données de manière incrémentale. Cette étude présente une méthodologie incrémentale qui utilise des techniques d’intégration de graphes dynamiques pour affiner progressivement les alignements de données. Bien que l’utilisation des techniques d’intégration de graphes pour l’alignement des données soit bien établie, leur intégration dans des approches de traitement incrémentiel reste moins explorée. Cette recherche tente de combler cette lacune en évaluant le potentiel des techniques incrémentales d’intégration de graphes pour l’alignement des données. L’adoption de cette technique incrémentale a considérablement amélioré la gestion des données hétérogènes dans les environnements dynamiques, tout en optimisant l’utilisation des ressources. De même, cette étude apporte une nouvelle perspective au domaine de l’alignement des données car elle vise à mettre en évidence l’utilité des techniques d’intégration dynamique pour l’exploration des ensembles de données dynamiques.