A Comparative Analysis of Service Composition Approaches for the Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
In the past ten years, the Internet of Things (IoT) attracted many researchers, by combining diverse and distributed objects to display information about the physical world.The service composition process provides an interaction between the user needs and the smart objects of the IoT environment.Therefore, it is regarded as an essential module.According to previous research findings, different approaches assisted the service composition for IoT.However, most previous research reviewed different service composition approaches in IoT environments, depending on an insufficient number of criteria.Additionally, there is no complete and exhaustive review of this field.Therefore, our contribution to this paper is to comprehensively analyze IoT's popular service composition techniques, considering all possible criteria that could influence this process.Also, we describe the different service composition techniques in seven (07) main categories: agent-based, heuristic-based, QoSbased, probabilistic-based, social network-based, Petri net-based, and recommendationbased.Additionally, we discuss the benefits and drawbacks of the important technique in each category.Thereby, this paper aids researchers in selecting the optimal technique based on the particular requirements and constraints of the application domain.It also clarifies future directions and challenges related to service composition in the IoT that need to be addressed in this field.Four objectives are included in this paper: 1) firstly, it defines a set of specific criteria: privacy, security, scalability, service selection, heterogeneity, performance, adaptability, composition mechanism, energy consumption, QoS estimation, anomaly detection, optimization, interoperability, trust management, monitoring, service representation, and implementation tools; 2) secondly, it presents various challenges and possible solutions to these issues for service composition in IoT systems; 3) thirdly, it makes use of the previous issues to compare the well-known current approaches; 4) fourthly, it helps researchers to identify the most important techniques for IoT service composition and the applicability of each one of them.Consequently, this paper aids researchers in developing more efficient service composition methods for future research.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».