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Enregistrement W4235707930 · doi:10.1002/dac.1012

A novel service evolution approach for active services in ubiquitous computing

2009· article· en· W4235707930 sur OpenAlexaff
Pengwei Tian, Yaoxue Zhang, Yuezhi Zhou, Laurence T. Yang, Ming Zhong, Linkai Weng, Li Wei

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Communication Systems · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceService (business)ReuseMobile QoSDifferentiated serviceQuality of serviceService designService delivery frameworkPersonalizationService discoveryUbiquitous computingService providerData as a serviceProcess (computing)Computer networkWeb serviceWorld Wide WebHuman–computer interactionOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the emergence of more and more personalized service requirements, service customization has become a compelling problem in ubiquitous computing. As a new paradigm for service customization, the Active Services reuses existing services and obtains the user‐needed service evolved from them. In this paper, a novel service reuse approach is proposed for service evolution process in the active services paradigm. Besides the entire service reuse realized in existing works, our approach can also achieve partial reuse of existing services at functionality level. To generate a user‐needed service, the reusable parts of each existing service are extracted with an index strategy and utilized directly, and then the missing functionalities to satisfy the service requirement are further implemented. As quality of service (QoS) is very important for ubiquitous services, in this paper, based on the general service evolution process, two types of QoS‐aware service reuse methods are also introduced. The proposed methods have been implemented and extensive experiments were done to evaluate them. The experimental results demonstrate the superiority of our methods in several measurements of service reuse: computation cost, success rate, and the quality of generated services. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,000
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 GPT0,284
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
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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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