Связь с другими областями
Разработка DSSP основывается на традиционных сильных сторонах нашей области, и будет вовлекать существенные расширения методов управления данными, но важно также применять методы из нескольких других областей. Здесь мы упомянем некоторые из них. Поскольку мы пытаемся придать смысл неоднородным коллекциями в пространстве данных, два преимущества можно извлечь из последних работ в области представления знаний (и Semantic Web): простые, но полезные формализмы для представления онтологий и понятие URI (Uniform Resource Identifiers) как механизма ссылок на глобальные константы, относительно которых имеется некоторое соглашение между несколькими поставщиками данных. Аналогично, как говорилось ранее, некоторые операции над пространствами данных по своему существу приводят к некоторой неопределенности данных, их происхождения, корректности и полноты. В сообществе искусственного интеллекта разработано несколько формализмов для моделирования неопределенности, но они обладают слишком большой выразительностью. Проблема состоит в нахождении моделей, которые были бы полезными, но простыми, понятными и масштабируемыми.
Естественно, большую часть данных в пространстве данных будет составлять неструктурированный текст. Поэтому важную роль при построении DSSP будут играть методы информационного поиска (Information Retrieval). Важно то, что в сложном пространстве данных пользователи часто не знают, что именно они ищут, и как интерпретировать результаты. Поэтому важно, чтобы они могли эффективно визуализировать результаты поиска и запросов для улучшения направленности своих исследований пространства данных. Здесь пригодятся современные методы из области визуализации информации (Information Visualization).
