Data provenance visualization methodologies
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: İLKAY MELEK YAZICI
Danışman: Mehmet Sıddık Aktaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Veri provenansı son kullanıcıların veri ya¸sam döngülerini yönetmek ve analiz etmek için yeni teknolojilerin geli¸stirilmesi gere˘gini do˘gurmu¸stur. Veri boyutu arttıkça, veri kayna˘gı ve verilerin ya¸sam döngüsüne ili¸skin meta veri boyutu da aynı oranda artar. Bu nedenle veri provenansı üzerinde analiz ve madencili˘gi destekleyen innovasyonlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalı¸smasında bilimsel i¸s süreç verisinin grafikler ¸seklinde çıkarılması ve grafik kıyaslama, özetleme, ileriye-geriye yönelik ba˘gımlılık sorgulama gibi bilim adamlarının ihtiyaç duyaca˘gı görselle¸stirme yakla¸sımlarının ara¸stırılması ve geli¸sirilmesi hedeflenmektedir. Çalı¸sılan görselle¸stirme metodolojileri ve sunulan algoritmaların uygulanabilirli˘gini gözlemlemek ve de˘gerlendirmek için W3C PROV provenans spesifikasyonunun kullanıldı˘gı bir görselle¸stirme aracı geli¸stirilmi¸stir. Ayrıntılı bir Sistematik Literatür Taraması ile bu alanda yapılmı¸s geçmi¸s çalı¸smaların belirlenen parametreler do˘grultusunda de˘gerlendirilmesi yapılmı¸stır. Sunulan yakla¸sımlar geni¸s ölçekli bir kullanılabilirlik çalı¸sması ile sistematik bir ¸sekilde de˘gerlendirilmi¸s ve SUS metrikleri referans alınarak kullanılabilirli˘ginin ba¸sarısı raporlanmı¸stır. Elde edilen sonuçlar sunulan metodolojilerin görselle¸stirme ihtiyaçları için uygulanabilir oldu˘gunu ve i¸slem yükünün önemsiz oldu˘gunu ispatlamaktadır.