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Enregistrement W2118312746 · doi:10.1109/mcom.2007.382658

A business model for dynamic composition of telecommunication web services

2007· article· en· W2118312746 sur OpenAlexafffund
Rajesh Karunamurthy, Ferhat Khendek, Roch Glitho

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Magazine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésComputer scienceWeb serviceBusiness Process Execution LanguageWS-PolicyWorld Wide WebProvisioningWeb modelingService (business)Service-oriented architectureWS-I Basic ProfileServices computingDatabaseWeb developmentWeb application securityComputer networkBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Web service composition is a mechanism for creating new web services from existing Web services. Web service composition enables rapid service creation by reusing existing services. Dynamic composition is composition at runtime. A business model defines the different parties involved in service provisioning and their relationships. However, the existing business models are not suitable for Web service composition. This article proposes a novel business model for dynamic web service composition that is an extension of the standard web service business model. The proposed model is demand-driven, where services can be dynamically composed based on the demand for them. We introduce new business roles and new interactions. We have provided a UDDI-based implementation of our new model by proposing extensions to the subscription API of UDDI. We have developed a proof-of-concept prototype, and have made some preliminary performance measurements. The performance analysis shows that the UDDI extensions incur acceptable performance penalization.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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