Information provenance for open distributed collaborative system

In autonomously managed distributed systems for collaboration, provenance can facilitate reuse of information that are interchanged, repetition of successful experiments, or to provide evidence for trust mechanisms that certain information existed at a certain period during collaboration. In this paper, we propose domain independent information provenance architecture for open collaborative distributed systems. The proposed system uses XML for interchanging information and RDF to track information provenance. The use of XML and RDF also ensures that information is universally acceptable even among heterogeneous nodes. Our proposed information provenance model can work on any operating systems or workflows.<br /

Measuring Data Believability: A Provenance Approach

Data quality is crucial for operational efficiency and sound decision making. This paper focuses on believability, a major aspect of quality, measured along three dimensions: trustworthiness, reasonableness, and temporality. We ground our approach on provenance, i.e. the origin and subsequent processing history of data. We present our provenance model and our approach for computing believability based on provenance metadata. The approach is structured into three increasingly complex building blocks: (1) definition of metrics for assessing the believability of data sources, (2) definition of metrics for assessing the believability of data resulting from one process run and (3) assessment of believability based on all the sources and processing history of data. We illustrate our approach with a scenario based on Internet data. To our knowledge, this is the first work to develop a precise approach to measuring data believability and making explicit use of provenance-based measurements

From Data to Knowledge Graphs: A Multi-Layered Method to Model User's Visual Analytics Workflow for Analytical Purposes

The importance of knowledge generation drives much of Visual Analytics (VA). User-tracking and behavior graphs have shown the value of understanding users' knowledge generation while performing VA workflows. Works in theoretical models, ontologies, and provenance analysis have greatly described means to structure and understand the connection between knowledge generation and VA workflows. Yet, two concepts are typically intermixed: the temporal aspect, which indicates sequences of events, and the atemporal aspect, which indicates the workflow state space. In works where these concepts are separated, they do not discuss how to analyze the recorded user's knowledge gathering process when compared to the VA workflow itself. This paper presents Visual Analytic Knowledge Graph (VAKG), a conceptual framework that generalizes existing knowledge models and ontologies by focusing on how humans relate to computer processes temporally and how it relates to the workflow's state space. Our proposal structures this relationship as a 4-way temporal knowledge graph with specific emphasis on modeling the human and computer aspect of VA as separate but interconnected graphs for, among others, analytical purposes. We compare VAKG with relevant literature to show that VAKG's contribution allows VA applications to use it as a provenance model and a state space graph, allowing for analytics of domain-specific processes, usage patterns, and users' knowledge gain performance. We also interviewed two domain experts to check, in the wild, whether real practice and our contributions are aligned.Comment: 9 pgs, submitted to VIS 202

Aplicação de Modelos Intencionais e Sistemas Multiagentes para Estabelecer Políticas de Monitoração de Transparência de Software

O artigo apresenta uma proposta de monitoração de características de transparência de software a partir de sistemas multiagentes. É um primeiro esforço para o entendimento de políticas e modelos intencionais aplicados a agentes autônomos monitores

Schema-agnostic entity retrieval in highly heterogeneous semi-structured environments

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Método Sistêmico com Suporte em GORE para Análise de Conformidade de Requisitos não Funcionais Implementados em Software

A análise de requisitos não funcionais (RNF) é umdesafio e vem sendo explorado na literatura científica há muito tempo. Tal iniciativa deve-se ao fato da existência do problema de se verificar o uso das operacionalizações desse tipo de requisito nosoftware construído. Nesse trabalho apresentamos um método, com técnicas e ferramentas de apoio, que verificam se um software está em conformidade com padrões de RNF estabelecidos em catálogo como alternativa para o problema de verificação de RNF. Verificação é uma técnica de análise que prescinde da execução do software, isto é, da demonstração de seu comportamento. O termoverificação é usado em contraponto ao termo validação. O espectro da verificação vai desde provas de programas contra especificaçõesem um sentido mais formal, até a inspeção visual de programas num sentido menos formal.A estratégia adotada utiliza agentes autônomos para verificação de conformidade de software em relação a operacionalizações de RNF, para isso utiliza uma base de conhecimentos de padrões persistidos em um catálogo. Os resultados, parciais, são indicativosde que a proposta de solução é aplicável. A avaliação da validade dá-se por demonstração de que um método parcialmente automatizado que é eficaz na identificação de conformidades. Um diferencial na proposta é que, de maneira geral, os trabalhos comfoco em verificação são fortemente voltados para a visão funcional, enquanto a solução aqui apresentada é inovadora na ligação dos RNF a sua efetiva implantação. Como prova de conceito aplicou-se e customizou-se uma técnica de padrões deRNFs baseados em orientação a objetivos em estudos de caso de exemplos do cotidiano prático de software. Como também a construção de um framework de agentes, que operam sob notaçõesXML, para identificar conformidades de software em relação a um catálogo de RNF