Interactive Refactoring of Web Service Interfaces Using Computational Search
Notice bibliographique
Résumé
Successful Web services evolve through a process of continuous change due to several reasons such as improving the quality, fixing bugs and adding new features. However, this evolution process may weaken the design of the Web service's interface by aggregating many non-cohesive and semantically unrelated operations. Thus, the service interface becomes unnecessarily complex for users to find relevant operations to be used by their services-based systems. In this paper, we propose an interactive recommendation approach, based on evolutionary algorithms, that dynamically adapts and suggests a possible remodularization of the Web services interface design to users/developers and takes their feedback into consideration. Our approach uses an interactive multi-criteria decision-making algorithm, based on interactive Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), to find a set of good design interface modularization solutions. These solutions provide a trade-off between improving several interface design quality metrics (e.g., coupling, cohesion, number of port types, and number of antipatterns) and fix Web services design antipatterns, maximizing the satisfaction of the interaction constraints learnt from the user feedback during the execution of the algorithm while minimizing the deviation from the initial design. We evaluated our approach on a set of 22 real world Web services, provided by Amazon and Yahoo. Statistical analysis of our experiments shows that our dynamic interactive Web services interface modularization approach performed significantly better than the state-of-the-art modularization techniques in terms of generating well-designed Web services interface for users.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».