10.18453/rosdok_id00002959 Auge, Tanja Tanja Auge Universität Rostock 2017 004 Data processing Computer sciences 2017 de http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002959 urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002959-0 Ziel der Arbeit ist die Adaption von Techniken der Provenance-Anfragen why, where und how in Umgebungen, die statt einfacher Anfragen wie Selektion, Projektion und Verbund auch OLAP-Operationen und weitere Machine-Learning-Algorithmen benutzen. Die ausschließlich extensionalen Provenance-Antworten werden dabei durch Provenance-Polynome sowie (minimalen) Zeugenbasen gegeben. Die Erweiterung des CHASE-Algorithmus für Datenbanken um eine BACKCHASE-Phase zur Provenance-Antwort-Bewertung ermöglicht so die Bestimmung des CHASE-Inversentyps (exakt/relaxt/ergebnisäquivalent) einer gegebenen Anfrage.