Proveniens spelar en viktig roll när det gäller att förstå och återanvända de metoder som används i ett vetenskapligt experiment, eftersom det ger ett register över indata, de processer som utförs och användning och generering av mellanliggande och slutliga resultat. I det specifika fallet av in-silico vetenskapliga experiment, en stor variation av vetenskapliga arbetsflöden system (t.ex., Wings, Taverna, Galaxy, Vistrails) har skapats för att stödja forskare. Alla dessa system producerar någon form av härkomst om utförandet av arbetsflöden som kodar vetenskapliga experiment. Men härkomsten registreras normalt på en mycket låg detaljnivå, vilket komplicerar förståelsen av vad som hände under avrättningen. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt för att automatiskt få uttag från data på låg nivå genom att hitta vanliga arbetsflödesfragment på arbetsflödets härkomst och relatera dem till mallar. Vi har testat vårt arbetssätt med en datauppsättning arbetsflöden som publiceras av Wings arbetsflödessystem. Våra resultat visar att genom att använda denna typ av abstraktioner kan vi lyfta fram de vanligaste abstrakta metoder som används i utföranden av ett arkiv, som relaterar olika körningar och arbetsflödesmallar med varandra.
Som presenteras i REF, för att underlätta förståelsen om återanvändning och utförande av vetenskapliga arbetsflöden, vanliga arbetsflödesfragment från arbetsflöden i arkivet upptäcks.
Detecting common scientific workflow fragments using templates and execution provenance
{'venue': "K-CAP '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}