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arXiv 1502.06501astro-ph.IMcs.HC
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虚拟天文台知识发现框架

Knowledge Discovery Framework for the Virtual Observatory

Brian Thomas, Edward Shaya, Zenping Huang, Peter Teuben

摘要:

我们描述了一个框架,它允许科学家用户轻松地查询所有虚拟天文台(VO)存储库中的信息,并将其拉回来进行分析。这个框架向用户隐藏了元数据修复和数据格式化的血淋淋的细节,允许他们继续搜索,检索和分析VO数据,就好像它们是使用基于科学的术语而不是以数据为中心的术语从单一来源提取的一样。

英文摘要:

We describe a framework that allows a scientist-user to easily query for information across all Virtual Observatory (VO) repositories and pull it back for analysis. This framework hides the gory details of meta-data remediation and data formatting from the user, allowing them to get on with search, retrieval and analysis of VO data as if they were drawn from a single source using a science based terminology rather than a data-centric one.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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