Provenance for Data-Intensive Systems

Informations projet

ProDIS

N° de convention de subvention: 804302

DOI

10.3030/804302

Date de signature de la CE 13 Novembre 2018

Date de début 1 Decembre 2018

Date de fin 30 Novembre 2025

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 306 250,00

Contribution de l’UE

€ 1 306 250,00

Coordonné par

TEL AVIV UNIVERSITY
Israel

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Publications

Conference proceedings (17)

Equivalence-Invariant Algebraic Provenance for Hyperplane Update Queries

Auteurs: Pierre Bourhis, Daniel Deutch, Yuval Moskovitch
Publié dans: Proceedings of the 2020 SIGMOD Conference, 2020
Éditeur: SIGMOD Conference 2020,

Computing the Shapley Value of Facts in Query Answering

Auteurs: Daniel Deutch, Nave Frost, Benny Kimelfeld, Mikaël Monet
Publié dans: CoRR abs, 2021
Éditeur: CoRR abs

ExplainED: Explanations for EDA Notebooks

Auteurs: Deutch, Daniel ; Gilad, Amir ; Milo, Tova ; Somech, Amit
Publié dans: Proceedings of the VLDB Endowment, 2020
Éditeur: Proceedings of the VLDB Endowment
DOI: 10.14778/3415478.3415508

Optimizing Counterfactual-based Analysis of Machine Learning ModelsThrough Databases

Auteurs: Aviv Ben-Arie, Daniel Deutch, Nave Frost, Yair Horesh, Idan Meyuhas
Publié dans: Proceedings of the International Conference on Extending Database Technologies, 2024
Éditeur: OpenProceedings.org

PITA: Privacy Through Provenance Abstraction

Auteurs: Daniel Deutch, Ariel Frankenthal, Amir Gilad, Yuval Moskovitch
Publié dans: 2021 IEEE 37th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2021
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icde51399.2021.00311

Just in Time: Personal Temporal Insights for Altering Model Decisions

Auteurs: Naama Boer, Daniel Deutch, Nave Frost, Tova Milo
Publié dans: 2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2019, Page(s) 1988-1991, ISBN 978-1-5386-7474-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icde.2019.00221

Explaining Missing Query Results in Natural Language

Auteurs: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad, Tomer Haimovich
Publié dans: 2020
Éditeur: OpenProceedings.org

Reverse-Engineering Conjunctive Queries from Provenance Examples

Auteurs: Daniel Deutch, Amir Gilad
Publié dans: 2019
Éditeur: openproceedings.org

On Multiple Semantics for Declarative Database Repairs

Auteurs: Amir Gilad, Daniel Deutch, Sudeepa Roy
Publié dans: Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 2020, Page(s) 817-831, ISBN 9781-450367356
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3318464.3389721

T-REx: Table Repair Explanations

Auteurs: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad, Oren Sheffer
Publié dans: Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 2020, Page(s) 2765-2768, ISBN 9781-450367356
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3318464.3384700

Hypothetical Reasoning via Provenance Abstraction

Auteurs: Daniel Deutch, Yuval Moskovitch, Noam Rinetzky
Publié dans: Proceedings of the 2019 International Conference on Management of Data - SIGMOD '19, 2019, Page(s) 537-554, ISBN 9781-450356435
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3299869.3300084

COBRA: Compression Via Abstraction of Provenance for Hypothetical Reasoning

Auteurs: Daniel Deutch, Yuval Moskovitch, Noam Rinetzky
Publié dans: 2019 IEEE 35th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2019, Page(s) 2016-2019, ISBN 978-1-5386-7474-1
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/icde.2019.00228

Equivalence-Invariant Algebraic Provenance for Hyperplane Update Queries

Auteurs: Pierre Bourhis, Daniel Deutch, Yuval Moskovitch
Publié dans: Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 2020, Page(s) 415-429, ISBN 9781-450367356
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3318464.3380578

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

Auteurs: Matan Ben-Tov, Daniel Deutch, Nave Frost, Mahmood Sharif
Publié dans: 2024 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2024, Page(s) 1345-1364
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/sp54263.2024.00218

Predicting Fact Contributions from Query Logs with Machine Learning

Auteurs: Dana Arad, Daniel Deutch, Nave Frost
Publié dans: Proceedings of the International Conference on Extending Database Technologies, 2024
Éditeur: OpenProceedings.org

MuSe: Multiple Deletion Semantics for Data Repair

Auteurs: Amir Gilad, Yihao Hu, Daniel Deutch, Sudeepa Roy
Publié dans: Proceedings of the VLDB Endowment, 2020
Éditeur: ASSOC COMPUTING MACHINERY
DOI: 10.14778/3415478.3415509

Explanations for Data Repair through Shapley Values

Auteurs: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad, Oren Sheffer
Publié dans: International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings, 2021
Éditeur: International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings
DOI: 10.1145/3459637.3482341

Peer reviewed articles (4)

Banzhaf Values for Facts in Query Answering

Auteurs: Omer Abramovich, Daniel Deutch, Nave Frost, Ahmet Kara, Dan Olteanu
Publié dans: Proceedings of the ACM on Management of Data, Numéro 2, 2024, Page(s) 1-26, ISSN 2836-6573
Éditeur: ACM
DOI: 10.1145/3654926

Explaining Natural Language query results

Auteurs: Daniel Deutch, Nave Frost, Amir Gilad
Publié dans: The VLDB Journal, Numéro 29/1, 2020, Page(s) 485-508, ISSN 1066-8888
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00778-019-00584-7

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

Auteurs: Naama Boer, Daniel Deutch, Nave Frost, Tova Milo
Publié dans: Proceedings of the VLDB Endowment, Numéro 13/6, 2020, Page(s) 798-811, ISSN 2150-8097
Éditeur: PVLDB
DOI: 10.14778/3380750.3380752

Datalignment: Ontology Schema Alignment Through Datalog Containment

Auteurs: Daniel Deutch, Evgeny Marants, Yuval Moskovitch
Publié dans: Proceedings of the VLDB Endowment, 2019, Page(s) 1870-1873, ISSN 2150-8097
Éditeur: PVLDB