Genom teknik som RSS (Really Simple Syndication), Web Services och AJAX (Asynkron JavaScript och XML) har Internet underlättat uppkomsten av applikationer som består av en mängd olika tjänster och datakällor. Genom verktyg som Yahoo Pipes, dessa "mash-ups" kan komponeras på ett dynamiskt, just-in-time sätt från komponenter som tillhandahålls av flera institutioner (dvs, Google, Amazon, din granne). Vid användning av dessa tillämpningar är det dock inte uppenbart varifrån uppgifterna kommer eller hur de behandlas. För att inspirera tillit och förtroende för mash-ups är det därför viktigt att kunna analysera deras processer efter detta faktum. Dessa efterföljande analyser, särskilt fastställandet av härkomsten av ett resultat (dvs. den process som ledde till det), möjliggörs genom processdokumentation, som är dokumentation av en ansökans tidigare process som skapats av komponenterna i ansökan vid tidpunkten för verkställandet. I denna artikel definierar vi en generisk konceptuell datamodell som stöder ett självständigt skapande av tillförlitlig, faktabaserad processdokumentation för dynamiska multiinstitutionella tillämpningar. Datamodellen är omedelbar med hjälp av två Internetformat, OWL och XML, och utvärderas med avseende på frågor om härkomsten av resultat som genereras av en komplex bioinformatik mash-up.
I REF, Groth et al. Beskriv hur genom verktyg och teknologier som Yahoo Pipes, Really Simple Syndication (RSS) och API:er, så kallade mash-ups kan skapas på ett dynamiskt, just-in-time sätt, som kombinerar data från olika datakällor.
A model of process documentation to determine provenance in mash-ups
{'venue': 'TOIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}