Résumé:
La représentation sémantique des données dans le web à travers le RDF (Resource
Description Framework) est en forte augmentation ces dernières années, ce qui a permis aux
machines l’exploitation de la sémantique d’une manière formelle. Dans le web sémantique, la
popularité de RDF est de plus en plus grande, ce qui a mené l’augmentation du volume globale
de ces données avec un rythme sans précédent, et a la surcharge des ressources de mémorisation
et de calcul qui est constatée. Dans de telles situations, les données générées ne peuvent pas
être traitées par une seule machine, ce qui nécessite à notre avis, l’utilisation des techniques de
partitionnement de graphe qui sont mises au point pour pouvoir interroger ce graphe et
l’exploiter de manière fiable.
Dans notre travail, le traitement de ces ensembles de données RDF par les solutions
classiques des systèmes centralisés engendre différents problèmes au niveau de l’accès é la
donnée et sa récupération. L’objectif de notre travail est de proposer un mécanisme de
traitement de grandes quantités de données sémantiques, en utilisant des mécanismes
d'Optimisation de requêtes SPARQL et partitionner les requêtes pour obtenir un taux
d’exécution optimale.
