Med denna artikel ger vi ett svar på ett av de öppna problem med mashup utveckling som användarna kan möta när de använder en modelldriven mashup verktyg, nämligen bristen på modellering expertis. Även om ofta anses enkla program, mashups kan också vara komplexa programvara artefakter beroende på antal och typer av webbresurser (komponenterna) de integrerar. Mashup verktyg har utan tvekan förenklat mashup utveckling, men problemet är fortfarande i allmänhet nontrivial och kräver intim kunskap om de komponenter som tillhandahålls av mashup verktyg, dess underliggande mashup paradigm, och om hur man tillämpar sådan på integrationen av komponenter. Denna kunskap är i allmänhet varken intuitiv eller standardiserad för olika mashup-verktyg och den därav följande bristen på modelleringsförmåga påverkar både kvalificerade programmerare och slutanvändare programmerare. I den här artikeln visar vi hur vi effektivt kan hjälpa användare av mashup verktyg med kontextuella, interaktiva rekommendationer av komposition kunskap i form av återanvändbara mashup modell mönster. Vi designar och studerar tre olika rekommendationsalgoritmer och beskriver en mönstervävningsmetod för ett klick återanvändning av kompositionskunskap. Vi rapporterar om genomförandet av tre mönster rekommenderar plugins för olika mashup verktyg och visar via användarstudier att rekommendera och väva kontextuella mashup mönster modeller avsevärt minskar utvecklingstider i alla tre fall.
I Roy Chowdhury m.fl. I REF föreslås att man främjar återanvändning av mashupmodeller.
Recommendation and Weaving of Reusable Mashup Model Patterns for Assisted Development
{'venue': 'TOIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}