Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/662
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DC | Τιμή | Γλώσσα |
---|---|---|
dc.contributor.author | Vesyropoulos, Nikolaos | - |
dc.contributor.author | Georgiadis, Christos K. | - |
dc.contributor.author | Pimenidis, Elias | - |
dc.date.accessioned | 2020-04-06T05:06:23Z | - |
dc.date.available | 2020-04-06T05:06:23Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier | 10.1007/978-3-319-45243-2_49 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-3-319-45242-5 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-3-319-45243-2 | en_US |
dc.identifier.issn | 0302-9743 | en_US |
dc.identifier.issn | 1611-3349 | en_US |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.1007/978-3-319-45243-2_49 | en_US |
dc.identifier.uri | https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/662 | - |
dc.description.abstract | Web Services (WS) have emerged during the past decades as a means for loosely coupled distributed systems to interact and communicate. Nevertheless, the abundance of services that can be retrieved online, often providing similar functionalities, can raise questions regarding the selection of the optimal service to be included in a value added composition. We propose a framework for the selection and composition of WS utilizing Linked open Data (LoD). The proposed method is based on RDF triples describing the functional and non-functional characteristics of WS. We aim at the optimal composition of services as a result of specific SPARQL queries and personalized weights for QoS criteria. Finally we utilize an approach based on the particle swarm optimization (PSO) method for the ranking of returned services. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Springer Verlag | en_US |
dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Computer Science | en_US |
dc.subject | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences | en_US |
dc.subject.other | Web services | en_US |
dc.subject.other | quality of service | en_US |
dc.title | Utilizing Linked Open Data for Web Service Selection and Composition to Support e-Commerce Transactions | en_US |
dc.type | Conference Paper | en_US |
dc.contributor.department | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής | en_US |
local.identifier.volume | 9875 | en_US |
local.identifier.issue | 8th International Conference on Computational Collective Intelligence, ICCCI 2016 | en_US |
local.identifier.firstpage | 533 | en_US |
local.identifier.lastpage | 541 | en_US |
local.identifier.volumetitle | Computational Collective Intelligence | en_US |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
Georgiadis_Utilizing_2016.pdf | 614,02 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.