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Recommender systems in model-driven engineering: A systematic mapping review
Recommender systems are information filtering systems used in many online applications like music and video broadcasting and e-commerce platforms. They are also increasingly being applied to facilitate software engineering activities. Following this trend, we are witnessing a growing research interest on recommendation approaches that assist with modelling tasks and model-based development processes. In this paper, we report on a systematic mapping review (based on the analysis of 66 papers) that classifies the existing research work on recommender systems for model-driven engineering (MDE). This study aims to serve as a guide for tool builders and researchers in understanding the MDE tasks that might be subject to recommendations, the applicable recommendation techniques and evaluation methods, and the open challenges and opportunities in this field of researchThis work has been funded by the European Union’s Horizon 2020
research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie
Grant Agreement No. 813884 (Lowcomote [134]), by the Spanish
Ministry of Science (projects MASSIVE, RTI2018-095255-B-I00, and
FIT, PID2019-108965GB-I00) and by the R&D programme of Madrid
(Project FORTE, P2018/TCS-431
From examples to knowledge in model-driven engineering : a holistic and pragmatic approach
Le Model-Driven Engineering (MDE) est une approche de développement logiciel qui
propose d’élever le niveau d’abstraction des langages afin de déplacer l’effort de
conception et de compréhension depuis le point de vue des programmeurs vers celui des
décideurs du logiciel. Cependant, la manipulation de ces représentations abstraites, ou
modèles, est devenue tellement complexe que les moyens traditionnels ne suffisent plus Ă
automatiser les différentes tâches.
De son côté, le Search-Based Software Engineering (SBSE) propose de reformuler
l’automatisation des tâches du MDE comme des problèmes d’optimisation. Une fois
reformulé, la résolution du problème sera effectuée par des algorithmes métaheuristiques.
Face Ă la plĂ©thore d’études sur le sujet, le pouvoir d’automatisation du SBSE n’est plus Ă
démontrer.
C’est en s’appuyant sur ce constat que la communauté du Example-Based MDE (EBMDE)
a commencé à utiliser des exemples d’application pour alimenter la reformulation
SBSE du problème d’apprentissage de tâche MDE. Dans ce contexte, la concordance de la
sortie des solutions avec les exemples devient un baromètre efficace pour évaluer l’aptitude
d’une solution à résoudre une tâche. Cette mesure a prouvé être un objectif sémantique de
choix pour guider la recherche métaheuristique de solutions.
Cependant, s’il est communément admis que la représentativité des exemples a un
impact sur la généralisabilité des solutions, l'étude de cet impact souffre d’un manque de
considération flagrant. Dans cette thèse, nous proposons une formulation globale du
processus d'apprentissage dans un contexte MDE incluant une méthodologie complète pour
caractériser et évaluer la relation qui existe entre la généralisabilité des solutions et deux
propriétés importantes des exemples, leur taille et leur couverture.
Nous effectuons l’analyse empirique de ces deux propriétés et nous proposons un plan
détaillé pour une analyse plus approfondie du concept de représentativité, ou d’autres
représentativités.Model-Driven Engineering (MDE) is a software development approach that proposes to
raise the level of abstraction of languages in order to shift the design and understanding
effort from a programmer point of view to the one of decision makers. However, the
manipulation of these abstract representations, or models, has become so complex that
traditional techniques are not enough to automate its inherent tasks.
For its part, the Search-Based Software Engineering (SBSE) proposes to reformulate
the automation of MDE tasks as optimization problems. Once reformulated, the problem will
be solved by metaheuristic algorithms. With a plethora of studies on the subject, the power
of automation of SBSE has been well established.
Based on this observation, the Example-Based MDE community (EB-MDE) started
using application examples to feed the reformulation into SBSE of the MDE task learning
problem. In this context, the concordance of the output of the solutions with the examples
becomes an effective barometer for evaluating the ability of a solution to solve a task. This
measure has proved to be a semantic goal of choice to guide the metaheuristic search for
solutions.
However, while it is commonly accepted that the representativeness of the examples
has an impact on the generalizability of the solutions, the study of this impact suffers from a
flagrant lack of consideration. In this thesis, we propose a thorough formulation of the
learning process in an MDE context including a complete methodology to characterize and
evaluate the relation that exists between two important properties of the examples, their size
and coverage, and the generalizability of the solutions.
We perform an empirical analysis, and propose a detailed plan for further investigation
of the concept of representativeness, or of other representativities