論文の概要: Mining Frequent Structures in Conceptual Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07129v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 10:24:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 16:25:09.133283
- Title: Mining Frequent Structures in Conceptual Models
- Title（参考訳）: 概念モデルにおける周波数構造のマイニング
- Authors: Mattia Fumagalli, Tiago Prince Sales, Pedro Paulo F. Barcelos, Giovanni Micale, Vadim Zaytsev, Diego Calvanese, Giancarlo Guizzardi,
- Abstract要約: 本稿では,概念モデリング言語における頻繁な構造発見問題に対する一般的なアプローチを提案する。
我々は,頻繁な部分グラフマイニングアルゴリズムとグラフ操作手法を組み合わせる。
主な目的は、言語エンジニアのためのサポート施設を提供することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.841785306638839
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The problem of using structured methods to represent knowledge is well-known in conceptual modeling and has been studied for many years. It has been proven that adopting modeling patterns represents an effective structural method. Patterns are, indeed, generalizable recurrent structures that can be exploited as solutions to design problems. They aid in understanding and improving the process of creating models. The undeniable value of using patterns in conceptual modeling was demonstrated in several experimental studies. However, discovering patterns in conceptual models is widely recognized as a highly complex task and a systematic solution to pattern identification is currently lacking. In this paper, we propose a general approach to the problem of discovering frequent structures, as they occur in conceptual modeling languages. As proof of concept for our scientific contribution, we provide an implementation of the approach, by focusing on UML class diagrams, in particular OntoUML models. This implementation comprises an exploratory tool, which, through the combination of a frequent subgraph mining algorithm and graph manipulation techniques, can process multiple conceptual models and discover recurrent structures according to multiple criteria. The primary objective is to offer a support facility for language engineers. This can be employed to leverage both good and bad modeling practices, to evolve and maintain the conceptual modeling language, and to promote the reuse of encoded experience in designing better models with the given language.
- Abstract（参考訳）: 構造的手法を用いて知識を表現するという問題は概念モデリングにおいてよく知られており、長年研究されてきた。
モデリングパターンの採用は効果的な構造的手法であることが証明されている。
パターンは実際、設計問題の解決策として活用できる一般化可能な再帰構造である。
モデル作成プロセスの理解と改善を支援する。
概念モデリングにおけるパターンの使用の不可能な価値は、いくつかの実験的研究で実証された。
しかし、概念モデルにおけるパターン発見は、非常に複雑なタスクとして広く認識されており、パターン識別の体系的な解決策が現在不足している。
本稿では,概念モデリング言語で発生する頻繁な構造発見問題に対する一般的なアプローチを提案する。
科学的貢献の実証として、UMLクラス図、特にオントUMLモデルに焦点を当てて、アプローチの実装を提供します。
この実装は、頻繁なサブグラフマイニングアルゴリズムとグラフ操作技術を組み合わせることで、複数の概念モデルを処理し、複数の基準に従って再帰的な構造を発見することができる探索ツールを含む。
主な目的は、言語エンジニアのためのサポート施設を提供することである。
これは、良いモデリングプラクティスと悪いモデリングプラクティスの両方を活用するために、概念モデリング言語を進化させ、維持するために、そして与えられた言語でより良いモデルを設計する際のエンコードされた経験の再利用を促進するために使われる。
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