Splitting Models Using Information Retrieval and Model Crawling Techniques
Splitting Models Using Information Retrieval and Model Crawling Techniques
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使用信息检索和模型爬行技术拆分模型
DOI：
10.1007/978-3-642-54804-8_4
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Marsha Chechik
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Daniel Strüber;Julia Rubin;Gabriele Taentzer;Marsha Chechik
在团队环境中，模型通常由多个开发人员共享和编辑。为了允许模块化并促进开发人员的独立性，我们考虑将大型整体模型拆分为子模型的问题。我们提出了一种方法，帮助用户逐步发现所需的子模型集。我们的方法是由一个自动化的工具，使用信息检索和模型爬行技术进行模型分裂的支持。我们证明了我们的方法在一组现实生活中的案例研究，涉及UML类模型和EMF元模型的有效性。
In team environments, models are often shared and edited by multiple developers. To allow modularity and facilitate developer independence, we consider the problem of splitting a large monolithic model into sub-models. We propose an approach that assists users in incrementally discovering the set of desired sub-models. Our approach is supported by an automated tool that performs model splitting using information retrieval and model crawling techniques. We demonstrate the effectiveness of our approach on a set of real-life case studies, involving UML class models and EMF meta-models.
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