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Towards a Novel Model for Distributed Big Data Service Composition Using Functional Graph Matching

机译：使用功能图匹配的新型分布式大数据服务组合模型

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A significant number of current industrial applications rely on web services. A cornerstone task in these applications is discovering a suitable service that meets the threshold of some user needs. Then, those services can be composed to perform specific functionalities. We argue that the prevailing approaches to service composition based on the "all or nothing" paradigm is limiting and leads to exceedingly high rejection of potentially suitable services. Furthermore, contemporary models do not allow "mix and match" composition of atomic services into composite services when binary matching is not possible or desired. In this paper, we introduce a new approach for service composition based on "stratified graph summarization" and "service stitching that help remove these limitations as a work in progress.

机译：当前大量的工业应用程序都依赖于Web服务。这些应用程序的基础任务是发现满足某些用户需求阈值的合适服务。然后，可以组合这些服务以执行特定功能。我们认为，基于“全有或全无”范式的服务组合的主流方法是有局限性的，并导致对潜在合适服务的极高拒绝。此外，当不可能或不希望二进制匹配时，现代模型不允许将原子服务的组成“混合和匹配”到复合服务中。在本文中，我们介绍了一种基于“分层图摘要”和“服务缝合”的服务组合新方法，这些方法可帮助消除正在进行中的这些限制。

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来源
《IEEE International Congress on Big Data》|2014年|794-795|共2页
会议地点
作者
Rivero Carlos R.; Jamil Hasan M.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Big data; Context; Data models; Educational institutions; Semantics; Unified modeling language; Web services; Service composition; Service discovery;

机译：大数据;上下文;数据模型;教育机构;语义学统一建模语言;网页服务;服务组成;服务发现;

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