Allteftersom intresset för härkomst växer bland den semantiska webbgemenskapen, är den erkänd som ett användbart verktyg över många domäner. Befintliga metoder för automatisk härkomst är dock inte allmänt tillämpliga. De flesta befintliga metoder antingen förlitar sig på (låg nivå) observerad härkomst, eller kräver att användaren avslöjar formella arbetsflöden. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för automatisk upptäckt av härkomst, på flera nivåer av granularitet. För att uppnå detta upptäcker vi entitetsderivat som bygger på klusteralgoritmer, länkade data och semantisk likhet. De resulterande härledningarna är strukturerade i enlighet med Provenance Data Model (PROV-DM). Även om det föreslagna tillvägagångssättet avsiktligt hålls allmänt, vilket gör det möjligt att anpassa sig i många användningsfall, tillhandahåller vi ett genomförande för ett av dessa användningsfall, nämligen att upptäcka källorna till nyhetsartiklar. Med detta genomförande kunde vi upptäcka 73% av de ursprungliga källorna till 410 nyheter, med 68% precision. Slutligen diskuterar vi möjliga förbättringar och framtida arbete.
I REF rekonstruerade vi härkomsten av nyhetsartiklar automatiskt med semantisk likhet.
Automatic discovery of high-level provenance using semantic similarity
{'venue': 'IPAW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}