Skyline-basierte Modelle für die Auswahl von Webdiensten
Skyline-Modelle und -Algorithmen für die Auswahl von Webdiensten auf der Grundlage der Aufrufhistorie
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Mit der Verbreitung von serviceorientierten Architekturen (SOA) hat die Anzahl der Webdienste stark zugenommen, was es für die Nutzer schwierig macht, einen relevanten Dienst auszuwählen. Das Skyline-Paradigma, das bei der Auswahl von Webdiensten auf der Grundlage von Daten zur Dienstgüte (QoS) hilft, ist populär geworden, da es nur die nicht dominierten Dienste präsentiert. Dieser Ansatz weist jedoch einige Einschränkungen auf, wie z. B. die Erzeugung unvergleichbarer Ergebnisse, die Gleichgewichtung aller QoS-Kriterien und die Unfähigkeit, die Größe der Ergebnisse zu kontrollieren.D...
Mit der Verbreitung von serviceorientierten Architekturen (SOA) hat die Anzahl der Webdienste stark zugenommen, was es für die Nutzer schwierig macht, einen relevanten Dienst auszuwählen. Das Skyline-Paradigma, das bei der Auswahl von Webdiensten auf der Grundlage von Daten zur Dienstgüte (QoS) hilft, ist populär geworden, da es nur die nicht dominierten Dienste präsentiert. Dieser Ansatz weist jedoch einige Einschränkungen auf, wie z. B. die Erzeugung unvergleichbarer Ergebnisse, die Gleichgewichtung aller QoS-Kriterien und die Unfähigkeit, die Größe der Ergebnisse zu kontrollieren.Dieses Buch schlägt mehrere Ansätze vor, um diese Herausforderungen zu überwinden. Der erste, SkyAP-S3, kombiniert multikriterielle Methoden (MCDM) wie Skyline, AHP zur Gewichtung von Kriterien und PROMETHEE zur Integration von Benutzerpräferenzen. Die zweite, SEFAP, verbessert SkyAP-S3, indem sie die Unsicherheit in den Nutzerurteilen behandelt, indem sie Entropie und AHP Fuzzy verwendet. Schließlichwird eine erweiterte Version von AHP Fuzzy vorgeschlagen, um den Vergleich von Kriterien und Diensten über einen Diskretisierungsalgorithmus zu automatisieren. Die durchgeführten Experimente haben die Effektivität dieser Ansätze gezeigt.
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