Ofta behöver forskare hitta lämplig programvara för sina problem och sedan välja bland många alternativ. Vi har tidigare föreslagit ett tillvägagångssätt för att hantera denna uppgift genom att behandla prestandadata från den riktade programvaran. Detta tillvägagångssätt har testats med hjälp av ett anpassat genomförande som kallas PYTHIA. Denna erfarenhet fick oss att inse komplexiteten i den algoritmiska upptäckten av kunskap från prestandadata och hanteringen av dessa data tillsammans med den upptäckta kunskapen. För att ta itu med detta skapade vi PYTHIA-II-ett modulärt ramverk och system som kombinerar en allmän kunskapsupptäckt i databaser (KDD) metodik och rekommenderar systemteknik för att ge råd om vetenskaplig programvara/hårdvara artefakter. Systemets funktionalitet och effektivitet visas för två befintliga prestandastudier med hjälp av uppsättningar av programvara för att lösa partiella differentialekvationer. Ur slutanvändarperspektivet gör LYTHIA-II det möjligt för användare att specificera det problem som ska lösas och deras beräkningsmål. PYTHIA-II (i) väljer i sin tur den programvara som är tillgänglig för användarens problem, (ii) föreslår parametervärden och (iii) bedömer den föreslagna rekommendationen. PYTHIA-II tillhandahåller alla nödvändiga faciliteter för att inrätta databasscheman för testsviter och tillhörande prestandadata för att testa uppsättningar av programvara. Dessutom möjliggör det enkel sammankoppling av alternativa anläggningar för datautvinning och rekommendationer. PYTHIA-II är ett öppet system som implementeras på public domain programvara och
PYTHIA-II REF är ett modulärt ramverk och system som kombinerar en allmän kunskapsupptäckt i databasmetodik och rekommenderar systemteknik för att ge råd om vetenskaplig programvara/hårdvara artefakter.
PYTHIA-II: a knowledge/database system for managing performance data and recommending scientific software
{'venue': 'TOMS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}