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Enregistrement W2065446059 · doi:10.1109/scc.2010.54

Applying Bargaining Game Theory to Web Services Negotiation

2010· article· en· W2065446059 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationComputer scienceWeb serviceService providerService (business)Game theoryNash equilibriumWS-PolicyService levelService-level agreementBargaining problemWorld Wide WebKnowledge managementBusinessMicroeconomicsQuality of serviceMarketingEconomicsWeb developmentTelecommunicationsWeb application securityLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Service Level Agreements (SLAs) have obvious value for Service-Oriented Computing and have received attention from both academics and industry. However, SLAs still lack a theoretical basis and effective techniques to facilitate automatic SLA establishment. In this paper, we classify negotiations into four types, and focus on the 1-to-1 Web services negotiation between a single service provider and a single service consumer. We make three contributions. Firstly, we represent the 1-to-1 Web services negotiation as a bargaining game. Here, we are interested in a bargain that takes into account the interests of both a service provider and a service consumer, in other words, a fair solution. Secondly, we determine a Nash equilibrium that can be regarded as the fair solution to a two-player bargaining game. We also determine the fair solution to the 1-to-1 Web services negotiation. Finally, we discuss issues that may arise with the 1-to-1 Web services negotiation under credible threats, incomplete information, time constraints, and multiple attributes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations39
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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