論文の概要: Mining Frequent Structures in Conceptual Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07129v3
• Date: Wed, 25 Dec 2024 08:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:22:32.942888
• 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, Philipp-Lorenz Glaser, Dominik Bork, Vadim Zaytsev, Diego Calvanese, Giancarlo Guizzardi,
• Abstract要約: 本稿では,概念モデル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、広く使われている2つの概念モデリング言語に焦点をあてて、我々のアプローチを実装した。 このツールは、効果的なモデリングプラクティスと非効果的なモデリングプラクティスの両方を特定するのに使うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.625701175074974
• License:
• 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, we implement our approach by focusing on two widely-used conceptual modeling languages. This implementation includes an exploratory tool that integrates a frequent subgraph mining algorithm with graph manipulation techniques. The tool processes multiple conceptual models and identifies recurrent structures based on various criteria. We validate the tool using two state-of-the-art curated datasets: one consisting of models encoded in OntoUML and the other in ArchiMate. The primary objective of our approach is to provide a support tool for language engineers. This tool can be used to identify both effective and ineffective modeling practices, enabling the refinement and evolution of conceptual modeling languages. Furthermore, it facilitates the reuse of accumulated expertise, ultimately supporting the creation of higher-quality models in a 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。 概念実証として,2つの広く使われている概念モデリング言語に着目し,提案手法を実装した。 この実装には、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統合する探索ツールが含まれている。 このツールは複数の概念モデルを処理し、様々な基準に基づいて再帰構造を識別する。 OntoUMLでエンコードされたモデルとArchiMateでエンコードされたモデルからなる2つの最先端キュレートデータセットを用いて、このツールを検証する。 このアプローチの主な目的は、言語エンジニアのためのサポートツールを提供することです。 このツールは、効果的なモデリングプラクティスと非効果的なモデリングプラクティスの両方を識別するために使用することができ、概念モデリング言語の洗練と進化を可能にする。 さらに、蓄積された専門知識の再利用を容易にし、最終的に与えられた言語における高品質なモデルの作成を支援する。

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