Ontology-based model abstraction

In recent years, there has been a growth in the use of reference conceptual models to capture information about complex and critical domains. However, as the complexity of domain increases, so does the size and complexity of the models that represent them. Over the years, different techniques for complexity management in large conceptual models have been developed. In particular, several authors have proposed different techniques for model abstraction. In this paper, we leverage on the ontologically well-founded semantics of the modeling language OntoUML to propose a novel approach for model abstraction in conceptual models. We provide a precise definition for a set of Graph-Rewriting rules that can automatically produce much-reduced versions of OntoUML models that concentrate the models’ information content around the ontologically essential types in that domain, i.e., the so-called Kinds. The approach has been implemented using a model-based editor and tested over a repository of OntoUML models

[pt] BENCH: UM GERADOR DE DADOS PARA TESTAR ALGORITMOS DE ALINHAMENTO DE ESQUEMAS CONCEITUAIS

Esta dissertação descreve uma ferramenta para teste e avaliação de algoritmos de alinhamento de esquemas a partir da criação de um conjunto de esquemas conceituais, populados com dados. A ferramenta, simplesmente chamada de Bench, possibilita a importação de qualquer conjunto de dados com um esquema conceitual bem definido e oferece facilidades para gerar variações deste esquema através de transformações que refletem alternativas de projeto comumente encontradas. Estas transformações de fato definem alinhamentos de referência entre o esquema original e suas variantes. O Bench permite ainda calcular o desempenho de um algoritmo de alinhamento de esquemas submetido para testes, comparando os alinhamentos de referência com os alinhamentos encontrados pelo algoritmo em teste.This dissertation describes a tool for generate benchmark data to test schema matching algorithms based on the creation of a set of conceptual schemas, populated with data. The tool, simply called Bench, allows importing any data set with a well-defined conceptual schema and offers facilities to generate variations of the schema through transformations that reflect structural alternatives found in typical conceptual modeling. Such transformations in fact define reference alignments between the original schema and its variations. Bench also permits evaluating the performance of the schema matching algorithm submitted for testing by comparing the reference alignments with those the algorithm under testing is able to find

BENCH: UM GERADOR DE DADOS PARA TESTAR ALGORITMOS DE ALINHAMENTO DE ESQUEMAS CONCEITUAIS

Esta dissertação descreve uma ferramenta para teste e avaliação de algoritmos de alinhamento de esquemas a partir da criação de um conjunto de esquemas conceituais, populados com dados. A ferramenta, simplesmente chamada de Bench, possibilita a importação de qualquer conjunto de dados com um esquema conceitual bem definido e oferece facilidades para gerar variações deste esquema através de transformações que refletem alternativas de projeto comumente encontradas. Estas transformações de fato definem alinhamentos de referência entre o esquema original e suas variantes. O Bench permite ainda calcular o desempenho de um algoritmo de alinhamento de esquemas submetido para testes, comparando os alinhamentos de referência com os alinhamentos encontrados pelo algoritmo em teste.This dissertation describes a tool for generate benchmark data to test schema matching algorithms based on the creation of a set of conceptual schemas, populated with data. The tool, simply called Bench, allows importing any data set with a well-defined conceptual schema and offers facilities to generate variations of the schema through transformations that reflect structural alternatives found in typical conceptual modeling. Such transformations in fact define reference alignments between the original schema and its variations. Bench also permits evaluating the performance of the schema matching algorithm submitted for testing by comparing the reference alignments with those the algorithm under testing is able to find