谢蕾
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：上海市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- MDOM:一种支持Mashup编排优化的频繁模式发现模型
- 2014年
- 通过访问Open API,用户可以轻松地获取站点的数据或服务,实现多个站点的数据和应用集成,构建个性化的Mashup应用.然而,随着可供选用的Open API数目和种类的增多,为快速构建高效的Mashup应用提出了挑战.本文在分析已有Mashup应用中可能存在的Open API编排模式基础上,根据Open API编排模式的有向性,提出了描述Mashup应用的有向编排图模型--MDOM.根据MDOM特征,利用有向图理论及频繁模式发现相关算法,提出了适合于MDOM特征的频繁子图挖掘算法FSOMM,并用实验验证了该算法的性能.通过将该算法运用于真实数据集,实现了真实频繁Mashup编排模式的挖掘.该模型的提出以及频繁编排模式的发现,为用户在构建Mashup应用时选择合适的Open API编排模式提供依据,从而为创建高效的Mashup应用提供保障.
- 彭敦陆谢蕾段凯江平
- 关键词：WEB数据集成
