Automatic composition of UI mashups Vortrag zum Seminar Webengineering 2011 Michael Reißner.

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Automatic composition of UI mashups Vortrag zum Seminar Webengineering 2011 Michael Reißner

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Automatic composition of UI mashups

Vortrag zum Seminar Webengineering 2011

Michael Reißner

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UI mashups

• Ziel: Erstellung von Anwendungen ohne Notwendigkeit eigenen Codes

• Problem:– Erkennen geeigneter Komponenten– Große Unterschiede in GUI der Komponenten

(SWT, Swing, JFace, …)• Laufzeitumgebung z.B.:– Lotus Expeditor Middleware

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Semantische Beschreibung von Komponenten

• Beschreibung von Input und Output der Komponenten

• SAWSDL (Semantic Annotation Web Service Description Language)– Definiert Methode zur Semantischen Beschreibung

aber nicht die verwendete Beschreibungsform• OWL (Web Ontology Language)– Ontologische Beschreibung– Formale Beschreibung von Begriffen und Beziehungen

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Anne H.H. Ngu, Michael P. Carlson, Quan Z. Sheng and Hye-young Paik, Semantic-Based Mashupof Composite Applications, p 7, Fig. 3 WSDL with semantic markup for CityStatePicker component

namespaces für semantische Beschreibung

Semantische Beschreibung

Definition der AusgabeOperation

Verbindung zw. Ausgabeoperationund Ausgabe

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Kommunikation zwischen Komponenten

• Komponenten wissen zur Design-Zeit nichts voneinander

• Modellierung eines Datenflusses durch die Komponenten

• Wiring: Output (Komponente1) wird Input (Komponente2)

• Bsp.: Lotus Expeditor– Laufzeitumgebung: Property Broker

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Erkennen geeigneter Komponenten

• Erkennen geeigneter Komponenten: Matching• Vorschlag von Ngu, Carlson, Sheng und Paik• Idee: max{ domain independent score,

domain dependent score}• Domain independent matching – Ignoriert semantische Information

• Domain dependent matching– Nutzt semantische Information

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Domain-independent matching

• Vorbereitung der wsdl-Eingabe:– Token aus Wörtern generieren– Expansion von Abkürzungen– Suche nach Synonymen

• Berechnung:

– m bzw. n Anzahl valider Token in A bzw. B– Match(A, B) Anzahl „matchender“ Token

nm

BAMatchBASem

),(*2),(

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Domain-dependent matching• Angepasster Algorithmus aus SNOBASE (Semantic Network

Ontology Base)

– ni – Anzahl von semantisch beschriebenen Attributen in Si

– hi – Anzahl der semantisch beschriebenen Attribute von Si die in Sq „gematcht“ werden konnten

– dist(i,j) – Distanzwert zwischen j-tem Term in Si und dem entsprechenden zu prüfenden Term

jiiq

j)dist(i,-1 *h * 2 )S ,Match(S

qi nn

Anne H.H. Ngu, Michael P. Carlson, Quan Z. Sheng and Hye-young Paik, Semantic-Based Mashupof Composite Applications, p 8, table 1 a simple distance scoring scheme

Ontologische Distanz wird indie Berechung mit einbezogen

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Effektivität des Verfahrens

• Verfahren auch ohne semantische Anmerkungen nützlich

• Geringe Scores falls keine semantischen Anmerkungen vorhanden

• Angabe einer Startkomponente ist nötig, danach zeigen die höchsten scores an welche Komponenten noch hinzugefügt werden müssen.

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Strategien zur Zusammenstellung von Komponenten

• Process-based Web-Service composition– Output (Komponente1) wird Input (Komponente2)

• Dynamic semantic Web service composition– input und output der gesuchten Komponente

bekannt

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Demonstration

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Verwendete Quellen

• Anne H.H. Ngu, Michael P. Carlson, Quan Z. Sheng and Hye-young Paik, Semantic-Based Mashup of Composite Applications, 2010