Provenance in Data Science : From Data Models to Context-Aware Knowledge Graphs

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2021

3030676803 / 9783030676803

Serie: Buch 65 von 66 - Advanced Information and Knowledge Processing

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - RDF-based knowledge graphs require additional formalisms to be fully context-aware, which is presented in this book. This book also provides a collection of provenance techniques and state-of-the-art metadata-enhanced, provenance-aware, knowledge graph-based representations across multiple application domains, in order to demonstrate how to combine graph-based data models and provenance representations. This is important to make statements authoritative, verifiable, and reproducible, such as in biomedical, pharmaceutical, and cybersecurity applications, where the data source and generator can be just as important as the data itself. Capturing provenance is critical to ensure sound experimental results and rigorously designed research studies for patient and drug safety, pathology reports, and medical evidence generation. Similarly, provenance is needed for cyberthreat intelligence dashboards and attack mapsthat aggregate and/or fuse heterogeneous data from disparate data sources to differentiate between unimportant online events and dangerous cyberattacks, which is demonstrated in this book. Without provenance, data reliability and trustworthiness might be limited, causing data reuse, trust, reproducibility and accountability issues.This book primarily targets researchers who utilize knowledge graphs in their methods and approaches (this includes researchers from a variety of domains, such as cybersecurity, eHealth, data science, Semantic Web, etc.). This book collects core facts for the state of the art in provenance approaches and techniques, complemented by a critical review of existing approaches. New research directions are also provided that combine data science and knowledge graphs, for an increasingly important research topic.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030676803

Titel
Provenance in Data Science : From Data Models to Context-Aware Knowledge Graphs
Autor
Oshani W. Seneviratne
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2021
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030676803
ISBN-13
9783030676803
Artikelgewicht
360 Gramm
Abmessungen
241x160x13 mm
Serie
Buch 65 von 66: Advanced Information and Knowledge Processing

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