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2016-01-08Dissertation DOI: 10.18452/17406
Similarity measures for scientific workflows
dc.contributor.authorStarlinger, Johannes
dc.date.accessioned2017-06-18T14:38:58Z
dc.date.available2017-06-18T14:38:58Z
dc.date.created2016-01-12
dc.date.issued2016-01-08none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/18058
dc.description.abstractIn Laufe der letzten zehn Jahre haben Scientific Workflows als Werkzeug zur Erstellung von reproduzierbaren, datenverarbeitenden in-silico Experimenten an Aufmerksamkeit gewonnen, in die sowohl lokale Skripte und Anwendungen, als auch Web-Services eingebunden werden können. Über spezialisierte Online-Bibliotheken, sogenannte Repositories, können solche Workflows veröffentlicht und wiederverwendet werden. Mit zunehmender Größe dieser Repositories werden Ähnlichkeitsmaße für Scientific Workflows notwendig, etwa für Duplikaterkennung, Ähnlichkeitssuche oder Clustering von funktional ähnlichen Workflows. Die vorliegende Arbeit untersucht solche Ähnlichkeitsmaße für Scientific Workflows. Als erstes untersuchen wir ähnlichkeitsrelevante Eigenschaften von Scientific Workflows und identifizieren Charakteristika der Wiederverwendung ihrer Komponenten. Als zweites analysieren und reimplementieren wir existierende Lösungen für den Vergleich von Scientific Workflows entlang definierter Teilschritte des Vergleichsprozesses. Wir erstellen einen großen Gold-Standard Corpus von Workflowähnlichkeiten, der über 2400 Bewertungen für 485 Workflowpaare enthält, die von 15 Experten aus 6 Institutionen beigetragen wurden. Zum ersten Mal erlauben diese Vorarbeiten eine umfassende, vergleichende Evaluation verschiedener Ähnlichkeitsmaße für Scientific Workflows, in der wir einige vorige Ergebnisse bestätigen, andere aber revidieren. Als drittes stellen wir ein neue Methode für das Vergleichen von Scientific Workflows vor. Unsere Evaluation zeigt, dass diese neue Methode bessere und konsistentere Ergebnisse liefert und leicht mit anderen Ansätzen kombiniert werden kann, um eine weitere Qualitätssteigerung zu erreichen. Als viertes zweigen wir, wie die Resultate aus den vorangegangenen Schritten genutzt werden können, um aus Standardkomponenten eine Suchmaschine für schnelle, qualitativ hochwertige Ähnlichkeitssuche im Repositorymaßstab zu implementieren.ger
dc.description.abstractOver the last decade, scientific workflows have gained attention as a valuable tool to create reproducible in-silico experiments. Specialized online repositories have emerged which allow such workflows to be shared and reused by the scientific community. With increasing size of these repositories, methods to compare scientific workflows regarding their functional similarity become a necessity. To allow duplicate detection, similarity search, or clustering, similarity measures for scientific workflows are an essential prerequisite. This thesis investigates similarity measures for scientific workflows. We carry out four consecutive research tasks: First, we closely investigate the relevant properties of scientific workflows regarding their similarity and identify characteristics of re-use of their components. Second, we review and dissect existing approaches to scientific workflow comparison into a defined set of subtasks necessary in the process of workflow comparison, and re-implement previous approaches to each subtask. We create a large gold-standard corpus of expert-ratings on workflow similarity, with more than 2400 ratings provided for 485 pairs of workflows by 15 workflow experts from 6 institutions. For the first time, this allows comprehensive, comparative evaluation of different scientific workflow similarity measures, confirming some previous findings, but rejecting others. Third, we propose and evaluate a novel method for scientific workflow comparison. We show that this novel method provides results of both higher quality and higher consistency than previous approaches, and can easily be stacked and ensembled with other approaches for still better performance and higher speed. Fourth, we show how our findings can be leveraged to implement a search engine using off-the-shelf tools that performs fast, high quality similarity search for scientific workflows at repository-scale, a premier area of application for similarity measures for scientific workflows.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/
dc.subjectWissensmanagementger
dc.subjectInformation Retrievalger
dc.subjectÄhnlichkeitssucheger
dc.subjectÄhnlichkeitsmaßeger
dc.subjectScientific Workflowsger
dc.subjectInformation Retrievaleng
dc.subjectKnowledge Managementeng
dc.subjectSimilarity Measureseng
dc.subjectScientific Workflowseng
dc.subjectSimilarity Seracheng
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleSimilarity measures for scientific workflows
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100235087
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/17406
dc.identifier.alephidBV043271538
dc.date.accepted2015-05-26
dc.contributor.refereeLeser, Ulf
dc.contributor.refereeWeske, Mathias
dc.contributor.refereeGoble, Carole
dc.subject.dnb28 Informatik, Datenverarbeitung
dc.subject.rvkST 530
local.edoc.pages141
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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