DSpace logo

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/12871
Título : Mashups Web: Revisión sistemática de literatura
Autor : Acosta Urigüen, María Inés
Plaza Salto, Johanna Gabriela
Palabras clave : COMPOSICIONALIDAD E INTEGRACIÓN DE DATOS;INTEGRACIÓN DE TÉCNICAS IA;MASHUPS WEB;INTELIGENCIA ARTIFICIAL-IA;REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LITERATURA-SL
Fecha de publicación : 2023
Editorial : Universidad del Azuay
Resumen : En la actualidad, la evolución de la web ha provocado que exista una gran cantidad de datos, por lo que se requiere el uso de herramientas para crear aplicaciones que permitan seleccionar e identificar información o contenidos más apropiados para los usuarios. Es así que, los Mashups Web se vuelven una opción viable, ya que, son aplicaciones basadas en componentes y reutilizan servicios para crear uno nuevo con mejores funcionalidades; sin embargo, con el desarrollo de la IA se ha generado la necesidad de incluir procesos de integración y selección de componentes de datos dentro de los Mashups. Por lo tanto, se presenta una revisión sistemática de literatura donde se evidencian técnicas y métodos de integración y composicionalidad de IA para el desarrollo Mashups Web. Los resultados señalan que el uso de redes neuronales y las planificaciones de IA son las que mayor adopción han presentado durante los últimos años.
metadata.dc.description.degree: Ingeniero en Sistemas y Telemática
URI : http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/12871
Aparece en las colecciones: Facultad de Ciencias de la Administración

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
18398.pdfTrabajo de Graduación1,08 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.