| title: |
| Umsetzung von Provenance-Anfragen in Big-Data-Analytics-Umgebungen |
|
| contributing persons: |
|
| contributing corporate bodies: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
 |
38329-6 |
| Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution] |
|
10085032-7 |
|
| |
| abstract: |
|
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.
[German] |
|
| document type: |
|
| institution: |
| Faculty of Computer Science and Electrical Engineering |
|
| language: |
|
| subject class (DDC): |
| 004 Data processing Computer sciences |
|
| |
publication /
production: |
Rostock
|
Rostock: Universität Rostock
|
|
2017
|
|
| statement of responsibility: |
|
| |
| identifiers: |
|
| |
| access condition: |
|
| license/rights statement: |
|
|
| RosDok id: |
rosdok_thesis_0000000034 |
| created / modified: |
01.03.2021 / 08.08.2023
|
| metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
access
viewer
fulltext