Semantic Web Services Adaptation and Composition Method
Notice bibliographique
Résumé
Web services adoption is a major advance in the development of interoperable information systems. In particular, the composition of services can meet the needs increasingly complex of user, by a combination of web services within a single business process. However, despite this widespread adoption of Web services, many obstacles prevent their reconciliation in the composition, or may occur within a BPEL process in a state change, the context for example. ASWSCC Method (Adaptation of Semantic Web Service Composition to Context) is an implementation of a theoretical model made in our an earlier work. It focuses on composition process adaptation to use context (preferences, user type and its environment as the device used, location, access mode and many others). This context and request service matching should be taken into account while composing new services. Our goal is to develop a model which ensures, on the one hand, web services matching during composition process by using domain ontology as lexical database WordNet, its purpose is to identify, classify and relate in different ways semantic content and lexical language. On the other hand, this model allows management and taking into account the context that makes composition process adaptable to different instances of use context, which may change during the same session. For this reason, we are interested to capture and manage the context and its impact on basic services and composition process at once. Changes can affect the context of web services during their executions and the need to adapt their dynamically becomes increasingly crucial. From here comes the need for a coherent solution to adapt web services context. We exploit the benefits of aspect weaving tool in this approach to inject aspects of web services to adapt them to change of context. Keywords-Context definition and management; adaptation; web services composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».