网络研讨会:使动态数据可引用的方法:RDA工作组的建议
能够可靠、有效地识别大型、动态增长或变化的数据集中的整个或子集的数据构成了一系列研究领域的重大挑战。为了重复早期的研究，将早期研究的数据应用到新模型中，我们需要能够精确地识别所使用的数据子集。虽然对子集是如何创建的口头描述(例如，通过提供选定的属性范围和时间间隔)几乎不够精确，也不支持自动处理，但保留所讨论数据的冗余副本并不能扩展到当今许多学科中遇到的大数据设置。此外，我们需要能够处理随着时间的推移添加新数据或纠正或以其他方式修改现有数据的情况。因此，为整个数据集或单个子集或数据项分配持久标识符等传统方法是不够的。在本次网络研讨会中，Andreas Rauber将回顾上述挑战，并讨论在当前背景下制定的解决方案工作小组的研究数据联盟(RDA)数据引用:使动态数据可引用。该方法基于版本化和带有时间戳的数据源，并将持久标识符分配给用于创建数据子集的带有时间戳的查询/表达式。我们将进一步审查第一批试点评估该方法的结果。
主持人
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Andreas raub
Andreas Rauber是软件技术与交互系统(IFS)在维也纳科技大学(TU-Wien）.他还是……的总裁AARIT，奥地利信息技术研究协会和奥地利安全商业的主要研究员(SBA-Research）.他与Ari Asmi和Dieter van uytvank共同主持RDA数据引用工作组。 他分别于1997年和2000年获得维也纳科技大学计算机科学硕士和博士学位。2001年，他加入了意大利国家研究委员会(CNR)在比萨担任ERCIM研究员，随后在法国国家计算机科学与控制研究所(INRIA)，于2002年在法国罗昆古尔(rocqucourt)进行。从2004年到2008年，他还担任该部门的负责人ispace]电子商务能力中心研究小组(ec3）.
