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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 | |
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18398.pdf | Trabajo de Graduación | 1,08 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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