Abstract-Scientific arbetsflöden ger möjlighet att definiera, utföra och reproducera beräkningsförsök. Återanvändning av befintliga arbetsflöden innebär dock fortfarande utmaningar för arbetsflödesdesigners. Arbetsflöden är ofta för stora och för specifika för att återanvändas i sin helhet, så återanvändning är mer sannolikt att hända för fragment av arbetsflöden. Dessa fragment kan manuellt identifieras av användare som delarbetsflöden, eller detekteras automatiskt. I detta dokument presenterar vi FragFlow-metoden, som detekterar arbetsflödesfragment automatiskt genom att analysera befintliga arbetsflödeskorpora med grafbrytningsalgoritmer. FragFlow upptäcker de vanligaste arbetsflödesfragmenten, länkar dem till de ursprungliga arbetsflödena och visualiserar dem. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt genom att jämföra FragFlow-resultat med användardefinierade delarbetsflöden från tre olika korpora i LONI Pipeline-systemet. Baserat på denna utvärdering diskuterar vi hur automatiserad upptäckt av arbetsflödesfragment kan underlätta återanvändning av arbetsflöden.
FragFlow-metoden, som automatiskt detekterar arbetsflödesfragment genom att analysera befintliga arbetsflödeskorpora med grafbrytningsalgoritm, presenteras i REF.
FragFlow Automated Fragment Detection in Scientific Workflows
{'venue': '2014 IEEE 10th International Conference on e-Science', 'journal': '2014 IEEE 10th International Conference on e-Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}