MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2134386068 · doi:10.1109/ccnc.2007.88

A Framework for Efficient Discovery of Web Services Across Heterogeneous Registries

2007· article· en· W2134386068 sur OpenAlexaff
Eyhab Al‐Masri, Qusay H. Mahmoud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeb serviceComputer scienceWorld Wide WebService-oriented architectureWS-I Basic ProfileWeb modelingService discoveryWS-PolicyWeb developmentThe InternetWeb standardsWeb engineeringWeb application security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth and propagation of the Internet has been a contributing factor for information overload which acts as a deterrent for quick and easy discovery of information. As Web services proliferate, the same dilemma perceived in the discovery of Web pages will become tangible. Currently, the automatic discovery of Web services, an important capability of service- oriented architecture (SOA), is mainly achieved by performing inquiries to business registries such as the UDDI or ebXML. The ability to discover Web services across multiple heterogeneous registries is becoming a challenging task and raises several issues such as performance, reliability, and robustness. In this paper, we introduce the Web Service Repository Builder (WRSB) that serves as an integrated SOA registry and repository for managing the proliferation of Web services and system artifacts. Specifically, the proposed framework actively captures and navigates among multiple service registries and provides a unified environment for the discovery of Web services. The WSRB framework is compatible with, and can be integrated seamlessly into, the existing infrastructure without any modifications to the existing environments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetService-Oriented Architecture and Web ServicesTravaux en français237 207