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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Utilizing Linked Open Data for Web Service Selection and Composition to Support e-Commerce Transactions

verfasst von : Nikolaos Vesyropoulos, Christos K. Georgiadis, Elias Pimenidis

Erschienen in: Computational Collective Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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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.

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Metadaten
Titel
Utilizing Linked Open Data for Web Service Selection and Composition to Support e-Commerce Transactions
verfasst von
Nikolaos Vesyropoulos
Christos K. Georgiadis
Elias Pimenidis
Copyright-Jahr
2016
Buch
Computational Collective Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-45242-5

Electronic ISBN: 978-3-319-45243-2

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-45243-2_49

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