Provenance for Data-Intensive Systems

Información del proyecto

ProDIS

Identificador del acuerdo de subvención: 804302

DOI

10.3030/804302

Fecha de la firma de la CE 13 Noviembre 2018

Fecha de inicio 1 Diciembre 2018

Fecha de finalización 30 Noviembre 2025

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 306 250,00

Aportación de la UE

€ 1 306 250,00

Coordinado por

TEL AVIV UNIVERSITY
Israel

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Publicaciones

Conference proceedings (17)

Equivalence-Invariant Algebraic Provenance for Hyperplane Update Queries

Autores: Pierre Bourhis, Daniel Deutch, Yuval Moskovitch
Publicado en: Proceedings of the 2020 SIGMOD Conference, 2020
Editor: SIGMOD Conference 2020,

Computing the Shapley Value of Facts in Query Answering

Autores: Daniel Deutch, Nave Frost, Benny Kimelfeld, Mikaël Monet
Publicado en: CoRR abs, 2021
Editor: CoRR abs

ExplainED: Explanations for EDA Notebooks

Autores: Deutch, Daniel ; Gilad, Amir ; Milo, Tova ; Somech, Amit
Publicado en: Proceedings of the VLDB Endowment, 2020
Editor: Proceedings of the VLDB Endowment
DOI: 10.14778/3415478.3415508

Optimizing Counterfactual-based Analysis of Machine Learning ModelsThrough Databases

Autores: Aviv Ben-Arie, Daniel Deutch, Nave Frost, Yair Horesh, Idan Meyuhas
Publicado en: Proceedings of the International Conference on Extending Database Technologies, 2024
Editor: OpenProceedings.org

PITA: Privacy Through Provenance Abstraction

Autores: Daniel Deutch, Ariel Frankenthal, Amir Gilad, Yuval Moskovitch
Publicado en: 2021 IEEE 37th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2021
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/icde51399.2021.00311

Just in Time: Personal Temporal Insights for Altering Model Decisions

Autores: Naama Boer, Daniel Deutch, Nave Frost, Tova Milo
Publicado en: 2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2019, Página(s) 1988-1991, ISBN 978-1-5386-7474-1
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/icde.2019.00221

Explaining Missing Query Results in Natural Language

Autores: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad, Tomer Haimovich
Publicado en: 2020
Editor: OpenProceedings.org

Reverse-Engineering Conjunctive Queries from Provenance Examples

Autores: Daniel Deutch, Amir Gilad
Publicado en: 2019
Editor: openproceedings.org

On Multiple Semantics for Declarative Database Repairs

Autores: Amir Gilad, Daniel Deutch, Sudeepa Roy
Publicado en: Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 2020, Página(s) 817-831, ISBN 9781-450367356
Editor: ACM
DOI: 10.1145/3318464.3389721

T-REx: Table Repair Explanations

Autores: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad, Oren Sheffer
Publicado en: Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 2020, Página(s) 2765-2768, ISBN 9781-450367356
Editor: ACM
DOI: 10.1145/3318464.3384700

Hypothetical Reasoning via Provenance Abstraction

Autores: Daniel Deutch, Yuval Moskovitch, Noam Rinetzky
Publicado en: Proceedings of the 2019 International Conference on Management of Data - SIGMOD '19, 2019, Página(s) 537-554, ISBN 9781-450356435
Editor: ACM Press
DOI: 10.1145/3299869.3300084

COBRA: Compression Via Abstraction of Provenance for Hypothetical Reasoning

Autores: Daniel Deutch, Yuval Moskovitch, Noam Rinetzky
Publicado en: 2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2019, Página(s) 2016-2019, ISBN 978-1-5386-7474-1
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/icde.2019.00228

Equivalence-Invariant Algebraic Provenance for Hyperplane Update Queries

Autores: Pierre Bourhis, Daniel Deutch, Yuval Moskovitch
Publicado en: Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 2020, Página(s) 415-429, ISBN 9781-450367356
Editor: ACM
DOI: 10.1145/3318464.3380578

CaFA: Cost-aware, Feasible Attacks With Database Constraints Against Neural Tabular Classifiers

Autores: Matan Ben-Tov, Daniel Deutch, Nave Frost, Mahmood Sharif
Publicado en: 2024 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2024, Página(s) 1345-1364
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/sp54263.2024.00218

Predicting Fact Contributions from Query Logs with Machine Learning

Autores: Dana Arad, Daniel Deutch, Nave Frost
Publicado en: Proceedings of the International Conference on Extending Database Technologies, 2024
Editor: OpenProceedings.org

MuSe: Multiple Deletion Semantics for Data Repair

Autores: Amir Gilad, Yihao Hu, Daniel Deutch, Sudeepa Roy
Publicado en: Proceedings of the VLDB Endowment, 2020
Editor: ASSOC COMPUTING MACHINERY
DOI: 10.14778/3415478.3415509

Explanations for Data Repair through Shapley Values

Autores: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad, Oren Sheffer
Publicado en: International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings, 2021
Editor: International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings
DOI: 10.1145/3459637.3482341

Peer reviewed articles (4)

Banzhaf Values for Facts in Query Answering

Autores: Omer Abramovich, Daniel Deutch, Nave Frost, Ahmet Kara, Dan Olteanu
Publicado en: Proceedings of the ACM on Management of Data, Edición 2, 2024, Página(s) 1-26, ISSN 2836-6573
Editor: ACM
DOI: 10.1145/3654926

Explaining Natural Language query results

Autores: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad
Publicado en: The VLDB Journal, Edición 29/1, 2020, Página(s) 485-508, ISSN 1066-8888
Editor: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00778-019-00584-7

Personal insights for altering decisions of tree-based ensembles over time

Autores: Naama Boer, Daniel Deutch, Nave Frost, Tova Milo
Publicado en: Proceedings of the VLDB Endowment, Edición 13/6, 2020, Página(s) 798-811, ISSN 2150-8097
Editor: PVLDB
DOI: 10.14778/3380750.3380752

Datalignment: Ontology Schema Alignment Through Datalog Containment

Autores: Daniel Deutch, Evgeny Marants, Yuval Moskovitch
Publicado en: Proceedings of the VLDB Endowment, 2019, Página(s) 1870-1873, ISSN 2150-8097
Editor: PVLDB