データ分析者はそのタスクにあっている時空間データセットであるとどのように同定できるだろうか？この質問に答えることは，分析の目的とデータの意味的内容だけでなく，必要なデータの組み合わせと変換，時空間分析方法，図，そしてマップ可視化が意味深いようにデータに対して適用可能であるかを知っていることにも依存する．オペレータは，要求される情報を引き出すために，彼らが意味あるように分析方法をデータに対して適用できるかどうかを評価できる必要がある．この質問に一般的にかつ計算機実行可能な方法で答えることは，e-Scienceにおいてデータ分析と研究実践を支援する上で重要なステップである．私たちは，与えられたデータと関係のある基礎的なたくさんあるクラスの適用可能性について推論を可能にするような時空間情報のためのオントロジーデザインパターンを提案する．つまり，データセットが比較可能か，変換可能か，結合可能か，summary staticsがそれらに適用可能かということが，適用可能性についての推論のことである．私たちは，AURIN portalからデータセットのメタデータに対して適用した一致するSPARQLクエリの集合を通して，OWLで実装されたこのオントロジーを示す．
2018.02.25
@inproceedings{DBLP:conf/fois/ScheiderT16,
author = {Simon Scheider and
Martin Tomko},
editor = {Roberta Ferrario and
Werner Kuhn},
title = {Knowing Whether Spatio-Temporal Analysis Procedures Are Applicable
to Datasets},
booktitle = {Formal Ontology in Information Systems - Proceedings of the 9th International
Conference, {FOIS} 2016, Annecy, France, July 6-9, 2016},
series = {Frontiers in Artificial Intelligence and Applications},
volume = {283},
pages = {67--80},
publisher = {{IOS} Press},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.3233/978-1-61499-660-6-67},
doi = {10.3233/978-1-61499-660-6-67},
timestamp = {Tue, 09 Feb 2021 08:32:31 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/fois/ScheiderT16.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}