Provenance graph采集工具综述

时间: 2023-04-10 15:03:13 浏览: 109
Provenance graph采集工具综述是一个比较广泛的话题,可以说是一个数据采集和分析的工具。它可以用于收集和分析数据的来源和流向,以及数据的变化和处理过程。这个工具可以帮助用户更好地了解数据的来源和使用情况,从而更好地管理和保护数据。
相关问题

Provenance graph采集工具有哪些

我可以回答你的问题,Provenance graph采集工具有很多种,比如Apache NiFi、Apache Airflow、StreamSets等。这些工具都可以用于采集数据并构建Provenance graph。

provenance graph采集一般工作原理

Provenance graph采集是一种记录数据来源和数据流向的技术,其一般工作原理是通过在数据处理过程中插入代码或标记,来记录数据的来源、处理过程和输出结果,从而构建出数据的完整流程图。这样可以帮助用户追踪数据的来源和处理过程,保证数据的可靠性和安全性。

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0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

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