論文の概要: Connecting the Models: A Global Mega-model of MDE Projects on GitHub

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29606v1
• Date: Sun, 28 Jun 2026 21:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.981053
• Title: Connecting the Models: A Global Mega-model of MDE Projects on GitHub
• Title（参考訳）: モデル接続: GitHub上のMDEプロジェクトのグローバルメガモデル
• Abstract要約: モデル駆動エンジニアリングの鍵となる要素は、ドメイン固有のモデリング環境の構築である。 理論上、EMF、ATL、Epsilon、Xtextなどの専用技術は高品質な環境の構築を促進するだろう。 本稿では,MDEが実際にどのように使われているかを研究するための基盤を構築することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key element of Model-Driven Engineering is the construction of domain-specific modelling environments to improve productivity and quality. In theory, dedicated technologies like EMF, ATL, Epsilon, Xtext, etc. would boost the construction of high-quality environments with a relatively modest effort by chaining the output of one tool to the input of another. However, there is little empirical evidence of how this idea has fared in reality and many open research questions remain, such as how MDE tools are used and combined, whether the resulting environments are maintained or not, which tools are used more frequently, etc. In this paper, we aim to build a foundation for studying how MDE is used in practice. First, we constructed a dataset by mining 7,436 Github projects comprising over 325,000 MDE artefacts. These artefacts encompass representative Eclipse EMF-related technologies, namely Ecore, Emfatic, OCL, ATL, Epsilon, QVTo, Henshin, Acceleo, Xtext, Emftext, GMF and Sirius. We also integrated into the dataset repository-level information extracted from the Git repositories and the GitHub API. From this dataset, we devised a technique to recover the mega-model of each project in order to represent the relationships between its artefacts. Then, we built a global mega-model relating the different MDE projects by performing an analysis of near-duplicates across all artefacts and grouping duplicate artefacts into single nodes and rewiring the connections. This global mega-model can be used to derive additional information like inter-project dependencies or studying connected subgraphs of artefacts. Finally, we propose a number of research questions that could be answered with the provided dataset, which we hope will foster empirical analysis of how MDE is applied.
• Abstract（参考訳）: モデル駆動エンジニアリングの重要な要素は、生産性と品質を改善するためにドメイン固有のモデリング環境を構築することである。 理論的には、EMF、ATL、Epsilon、Xtextなどの専用技術は、あるツールの出力を別のツールの入力にチェーンすることで、比較的控えめな努力で高品質な環境の構築を促進するだろう。 しかし、このアイデアが現実にどう及んだかという実証的な証拠はほとんどなく、MDEツールの使用方法や組み合わせ、結果の環境維持の有無、どのツールがより頻繁に使用されるかなど、多くのオープンな研究課題が残っている。 本稿では,MDEが実際にどのように使われているかを研究するための基盤を構築することを目的とする。 まず,325,000以上のMDE成果物からなるGithubプロジェクト7,436件をマイニングしてデータセットを構築した。 これらのアーティファクトには、Ecore、Emfatic、OCL、ATL、Epsilon、QVTo、Henshin、Acceleo、Xtext、Emftext、GMF、SiriusといったEclipse EMF関連技術が含まれている。 GitリポジトリとGitHub APIから抽出されたデータセットリポジトリレベルの情報も統合しました。 このデータセットから,各プロジェクトのメガモデルを復元し,その成果物間の関係を表現する手法を考案した。 そこで我々は,すべての成果物をほぼ重複して分析し,重複した成果物を単一ノードにグループ化し,接続を切り替えることで,異なるMDEプロジェクトに関連するグローバルメガモデルを構築した。 このグローバルメガモデルは、プロジェクト間の依存関係や、アーティファクトの連結サブグラフの研究などの追加情報を引き出すのに使うことができる。 最後に、提案したデータセットで回答できるいくつかの研究課題を提案し、MDEの適用方法に関する実証分析を促進することを期待する。

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