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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Incorporating Trust, Certainty and Importance of Information into Knowledge Processing Systems – An Approach

verfasst von : Markus Jäger, Trong Nhan Phan, Christian Huber, Josef Küng

Erschienen in: Future Data and Security Engineering

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The origin of data (data provenance), should always be measured or categorized within the context of trusting the source of data. Can we be sure that the information we receive is trustworthy and reliable? Is the source trustable? Is the data certain? And how important is the received data the our current and next step of processing? We face these questions in the context of knowledge processing systems by developing a convenient approach to bring all these questions and values – trustability, certainty, importance – into a computable, measurable, and comparable way of expression. Not yet facing the question “How to compute trust or certainty?”, but how to incorporate and process their measured values in knowledge processing systems to receive a representative view on the whole environment and its output.

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Fußnoten
1
In our work, we combine the data and information layer, referring to the Data-Information-Knowledge-Wisdom (DIKW) architecture in [12] from Russell Lincoln Ackoff, so data has the role of information and belongs to the information layer.
 
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Metadaten
Titel
Incorporating Trust, Certainty and Importance of Information into Knowledge Processing Systems – An Approach
verfasst von
Markus Jäger
Trong Nhan Phan
Christian Huber
Josef Küng
Copyright-Jahr
2016
Buch
Future Data and Security Engineering

Print ISBN: 978-3-319-48056-5

Electronic ISBN: 978-3-319-48057-2

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48057-2_1