Inom många vetenskaps-, ingenjörs- och handelsområden används dataanalyssystem för att härleda nya data (och slutligen, en förhoppning, kunskap) från datauppsättningar som beskriver experimentella resultat eller simulerade fenomen. För att stödja sådana analyser har vi utvecklat ett "virtuellt datasystem" som gör det möjligt för användare att först definiera, sedan åberopa, och slutligen undersöka härkomsten av förfaranden (och arbetsflöden som består av flera procedursamtal) som utför sådana dataderivat. Den underliggande utförandemodellen är "funktionell" i den meningen att förfaranden läser (men inte modifierar) sina indata och producerar utdata via deterministiska beräkningar. Denna egenskap gör det enkelt för det virtuella datasystemet att registrera inte bara receptet för att producera ett visst dataobjekt utan också tillräcklig information om den miljö där receptet har utförts, alla med tillräcklig trohet att de steg som används för att skapa ett dataobjekt kan köras på nytt för att reproducera dataobjektet vid en senare tidpunkt eller en annan plats. Det virtuella datasystemet upprätthåller denna information i ett integrerat schema tillsammans med semantiska annoteringar, och därmed möjliggör en kraftfull frågeförmåga där den rika semantiska informationen underförstått av kunskap om strukturen av dataderivationsförfaranden kan utnyttjas för att ge en informationsmiljö som sammansmälter recept, historia och applikationsspecifika semantik. Vi ger här en översikt över denna integration, de frågor och förändringar som den möjliggör, och exempel på hur dessa förmågor kan tjäna vetenskapliga processer.
I det virtuella datasystemet används härkomst för att reproducera dataprodukter, och kan frågas med applikationsspecifika semantik REF.
Applying the Virtual Data Provenance Model
{'venue': 'IPAW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}