論文の概要: Learning Context-Aware Service Representation for Service Recommendation in Workflow Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11771v1
• Date: Tue, 24 May 2022 04:18:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 15:22:29.704956
• Title: Learning Context-Aware Service Representation for Service Recommendation in Workflow Composition
• Title（参考訳）: ワークフロー構成におけるサービスレコメンデーションのためのコンテキスト対応サービス表現の学習
• Authors: Xihao Xie, Jia Zhang, Rahul Ramachandran, Tsengdar J. Lee, Seungwon Lee
• Abstract要約: 本稿では,ワークフロー開発プロセス全体でのサービス推奨に対して,NLPにインスパイアされた新たなアプローチを提案する。 ワークフロー構成プロセスは、ステップワイドでコンテキスト対応のサービス生成手順として形式化される。 サービス埋め込みは、NLPフィールドからディープラーニングモデルを適用することで学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.17189383632496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As increasingly more software services have been published onto the Internet, it remains a significant challenge to recommend suitable services to facilitate scientific workflow composition. This paper proposes a novel NLP-inspired approach to recommending services throughout a workflow development process, based on incrementally learning latent service representation from workflow provenance. A workflow composition process is formalized as a step-wise, context-aware service generation procedure, which is mapped to next-word prediction in a natural language sentence. Historical service dependencies are extracted from workflow provenance to build and enrich a knowledge graph. Each path in the knowledge graph reflects a scenario in a data analytics experiment, which is analogous to a sentence in a conversation. All paths are thus formalized as composable service sequences and are mined, using various patterns, from the established knowledge graph to construct a corpus. Service embeddings are then learned by applying deep learning model from the NLP field. Extensive experiments on the real-world dataset demonstrate the effectiveness and efficiency of the approach.
• Abstract（参考訳）: ますます多くのソフトウェアサービスがインターネットに公開されてきているが、科学的なワークフロー構成を促進するために適切なサービスを推奨することは依然として重要な課題である。 本稿では,ワークフロー前駆者から段階的に学習する潜在サービス表現に基づいて,ワークフロー開発プロセス全体を通してサービスを推奨する,新たなNLP型アプローチを提案する。 ワークフロー合成プロセスは、ステップワイズでコンテキスト対応のサービス生成手順として形式化され、自然言語文中の次の単語予測にマッピングされる。 履歴サービス依存は、知識グラフの構築と強化のためにワークフローの成果から抽出される。 知識グラフの各経路は、会話中の文に類似したデータ分析実験のシナリオを反映している。 したがって、全ての経路は構成可能なサービスシーケンスとして形式化され、確立された知識グラフから様々なパターンを用いてコーパスを構築する。 サービス埋め込みは、NLPフィールドからディープラーニングモデルを適用することで学習される。 実世界のデータセットに関する広範な実験は、このアプローチの有効性と効率を示している。

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