Continuous Learning of the Structure of Bayesian Networks: A Mapping Study

Bayesian networks can be built based on knowledge, data, or both. Independent of the source of information used to build the model, inaccuracies might occur or the application domain might change. Therefore, there is a need to continuously improve the model during its usage. As new data are collected, algorithms to continuously incorporate the updated knowledge can play an essential role in this process. In regard to the continuous learning of the Bayesian network’s structure, the current solutions are based on its structural refinement or adaptation. Recent researchers aim to reduce complexity and memory usage, allowing to solve complex and large-scale practical problems. This study aims to identify and evaluate solutions for the continuous learning of the Bayesian network’s structures, as well as to outline related future research directions. Our attention remains on the structures because the accurate parameters are completely useless if the structure is not representative

Component-based infrastructure for software development with support for unanticipated dynamic evolution.

As atividades relacionadas à evolução têm sido apontadas como fatores de grande impacto sobre o custo e o tempo inerentes ao processo de engenharia de sistemas de software. O impacto causado por tais atividades de evolução é maior quando as mudanças de requisitos a serem contempladas em um software existente não são previstas, ou antecipadas, durante o projeto inicial do sistema. Este tipo de evolução torna-se ainda mais complexo em determinados domínios de aplicação, nos quais, por razões financeiras ou de segurança, a evolução deve ser realizada dinamicamente, ou seja, sem que a execução do software seja interrompida. Neste trabalho apresenta-se uma infra-estrutura para o desenvolvimento de software com suporte à evolução dinâmica não antecipada. Mais especificamente, introduz-se um modelo de composição de componentes, arcabouços e um conjunto de ferramentas que permitem o desenvolvimento de software com suporte a mudanças não previstas nos seus requisitos iniciais. Apresenta-se um arcabouço genérico para a implementação da especificação de componentes, assim como, a implementação deste arcabouço nas linguagens Java, Python, C++ e C Sharp, e a extensão deste arcabouço para a construção de aplicações corporativas. Propõe-se também um modelo para análise de desempenho de aplicações desenvolvidas utilizando a infra-estrutura. As ferramentas desenvolvidas para o suporte ao desenvolvimento de componentes e composição, análise de desempenho e execução de aplicações também são descritas. Apresenta-se também a utilização do método formal Alloy na definição de um mecanismo que possibilita que o desenvolvedor verifique se um dado cenário de evolução não antecipada satisfaz a corretude da especificação formal do sistema. Para guiar o desenvolvedor na utilização da infra-estrutura, descreve-se um processo de desenvolvimento de software com suporte à evolução dinâmica não antecipada. Por fim, a validação do trabalho foi realizada através do desenvolvimento de várias aplicações nos contextos de computação pervasiva, sistemas multi-agentes e comunidades virtuais móveis.Software evolution has been pointed out as an activity of great impact on the total cost and time of the software engineering process. Such an impact is more significative when requirement changes have not been predicted, or anticipated, during the initial software design. Managing this kind of evolution is more complex in some application domains in which software changes must be performed without stopping the system execution, due to financial or safety reasons. This work presents an infrastructure for developing software with support to dynamic unanticipated evolution. More specifically, we propose a component model,software frameworks and a set of tools that allow developing software with support to unpredicted changes. It is presenteda generic framework to implement the component model specification as well as its implementation in Java, Python, C++ and C Sharp. Also, an extension of the generic framework for developing enterprise applications is presented. Also, we introduce a model to analyze the performance of applications developed with the infrastructure. Tools constructed to support the development of components and the composition, performance analisys, and execution of applications are also described. We also present the application of the Alloy formal method to specify a mechanism to allow developers to verify if a given unanticipated evolution scenario will impact the system specification correctness. To guide developers in using the proposed infrastructure, we present a process to develop software with support to dynamic unanticipated evolution. Finally,several applications of the proposed infrastructure in the context of pervasive computing, multi-agent systems and mobile virtual communities are presented.CNPqCape