Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Provenance Policies for Subjective Filtering of the Aggregated Linked Data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F13%3A10195431" target="_blank" >RIV/00216208:11320/13:10195431 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Provenance Policies for Subjective Filtering of the Aggregated Linked Data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    As part of LOD2.eu project and OpenData.cz initiative, we are developing an ODCleanStore framework (1) enabling management of governmental linked data and (2) providing web applications with a possibility to consume cleaned and integrated governmental linked data; the provided data is accompanied with data provenance and a quality score based on a set of policies designed by the governmental domain experts. Nevertheless, these (objective) policies fail to express subjective quality of the data as perceived by various data consumers and different situations at their hand. In this paper, we describe how consumers can define their own situation-specific policies based on the idea of filtering certain data sources due to certain aspects in the data provenance records associated with these sources. In particular, we describe how these policies can be (1) constructed by data consumers and (2) applied as part of the data consumption process in ODCleanStore. We are persuaded that provenance po

  • Název v anglickém jazyce

    Provenance Policies for Subjective Filtering of the Aggregated Linked Data

  • Popis výsledku anglicky

    As part of LOD2.eu project and OpenData.cz initiative, we are developing an ODCleanStore framework (1) enabling management of governmental linked data and (2) providing web applications with a possibility to consume cleaned and integrated governmental linked data; the provided data is accompanied with data provenance and a quality score based on a set of policies designed by the governmental domain experts. Nevertheless, these (objective) policies fail to express subjective quality of the data as perceived by various data consumers and different situations at their hand. In this paper, we describe how consumers can define their own situation-specific policies based on the idea of filtering certain data sources due to certain aspects in the data provenance records associated with these sources. In particular, we describe how these policies can be (1) constructed by data consumers and (2) applied as part of the data consumption process in ODCleanStore. We are persuaded that provenance po

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 5th International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications

  • ISBN

    978-1-61208-247-9

  • ISSN

    2308-4332

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    95-99

  • Název nakladatele

    IARIA

  • Místo vydání

    Spain

  • Místo konání akce

    Sevilla, Spain

  • Datum konání akce

    27. 1. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku