Geri Dön

Data provenance visualization methodologies

Veri provenansı görselleştirme methodolojileri

  1. Tez No: 787539
  2. Yazar: İLKAY MELEK YAZICI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 128

Özet

Veri provenansı son kullanıcıların veri ya¸sam döngülerini yönetmek ve analiz etmek için yeni teknolojilerin geli¸stirilmesi gere˘gini do˘gurmu¸stur. Veri boyutu arttıkça, veri kayna˘gı ve verilerin ya¸sam döngüsüne ili¸skin meta veri boyutu da aynı oranda artar. Bu nedenle veri provenansı üzerinde analiz ve madencili˘gi destekleyen innovasyonlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalı¸smasında bilimsel i¸s süreç verisinin grafikler ¸seklinde çıkarılması ve grafik kıyaslama, özetleme, ileriye-geriye yönelik ba˘gımlılık sorgulama gibi bilim adamlarının ihtiyaç duyaca˘gı görselle¸stirme yakla¸sımlarının ara¸stırılması ve geli¸sirilmesi hedeflenmektedir. Çalı¸sılan görselle¸stirme metodolojileri ve sunulan algoritmaların uygulanabilirli˘gini gözlemlemek ve de˘gerlendirmek için W3C PROV provenans spesifikasyonunun kullanıldı˘gı bir görselle¸stirme aracı geli¸stirilmi¸stir. Ayrıntılı bir Sistematik Literatür Taraması ile bu alanda yapılmı¸s geçmi¸s çalı¸smaların belirlenen parametreler do˘grultusunda de˘gerlendirilmesi yapılmı¸stır. Sunulan yakla¸sımlar geni¸s ölçekli bir kullanılabilirlik çalı¸sması ile sistematik bir ¸sekilde de˘gerlendirilmi¸s ve SUS metrikleri referans alınarak kullanılabilirli˘ginin ba¸sarısı raporlanmı¸stır. Elde edilen sonuçlar sunulan metodolojilerin görselle¸stirme ihtiyaçları için uygulanabilir oldu˘gunu ve i¸slem yükünün önemsiz oldu˘gunu ispatlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Data provenance has created a growing need for methodologies that enable end-users to analyze the data life cycle and take appropriate action. In the era of big data, businesses' global data output grows daily. As data rises, so are the metadata on the data's source and life cycle. As a result, this calls for technologies that might improve data understanding and interpretation through data provenance. The difficulty of collecting graph-based data from scientific workflows and enabling necessary visualization techniques like graph comparison, data summarization, backward and forward dependency querying, and streaming data visualization are addressed in this paper. A visualization tool is used to implement the W3C-PROV-O provenance standard and evaluate the applicability of suggested techniques. A detailed Systematic Literature Review study was conducted intensively. The performance of the suggested methods is investigated using a sizable provenance data set. This study also goes into great depth on a thorough usability analysis of the prototype visualization tool. According to the results, the processing overhead of the suggested visualization approaches is negligible and they can be used.

Benzer Tezler

  1. Feature extraction methodology for provenance data using SNA metrics

    Sosyal ağ analizi metrikleri kullanarak provenans verisinden özellik çıkarımı yöntemi

    MEHMET GÜNGÖREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ

  2. Provenance use in social media software to develop methodologies for detection of information pollution

    Provenans kullanılarak sosyal medya yazılımlarında bilgi kirliliğinin ve telif hakları ihlallerinin tespiti için yöntemler geliştirilmesi

    MOHAMED JEHAD BAETH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ

  3. Depositional systems of the Osmancık formation in the Thrace basın

    Trakya havzasındaki Osmancık formasyonunun depolanma sistemleri

    ERKAN ATALIK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Jeoloji MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. TEOMAN NORMAN

  4. Marmara bölgesi bazı saplı meşe (quercus robur L. ) orijinlerinin tohum özellikleri üzerine incelemeler

    Seed characteristics of common oak (quercus robur L. ) provenances of Marmara region

    ERDAL ÖRTEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. C. ÜNAL ALPTEKİN

  5. Açık bağlı veri sistemlerinde köken bazlı erişim gerçekleştirimi

    Provenance-aware query execution in open linked data systems

    FATİH TEKBACAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ