Abstrakt. Det finns en ökande efterfrågan på att upptäcka meningsfulla relationer, dvs. kartläggningar, mellan konceptuella modeller för driftskompatibilitet. Aktuella lösningar har fokuserat på upptäckten av korrespondenser mellan element i olika konceptuella modeller. I många fall krävs dock en komplex kartläggning av en struktur som förbinder en uppsättning element i en konceptuell modell med en struktur som förbinder en uppsättning element i en annan konceptuell modell. I detta dokument föreslår vi en ny teknik för att upptäcka semantiskt liknande föreningar (SeSA) för att bygga komplexa kartläggningar. Med tanke på ett par konceptuella modeller skapar vi en kartgraf genom att ta korsprodukten av de två konceptuella modellgraferna. Varje kant i grafen tilldelas en vikt baserad på den semantiska likheten mellan de två element som kodas av kanten. Vi vänder sedan problemet med att upptäcka semantiskt liknande associationer (SeSA) till problemet med att hitta kortaste vägar i grafen. Vi experimenterar olika kombinationer av värden för elementlikheter enligt de semantiska typerna av elementen. Genom att välja den uppsättning värden som har den bästa prestandan på kontrollerade kartfall, tillämpar vi algoritmen på test konceptuella modeller som dras från en mängd olika applikationer. De experimentella resultaten visar att den föreslagna tekniken är effektiv för att upptäcka semantiskt liknande associationer (SeSA).
Kartläggningar mellan konceptuella scheman har också studerats i REF, där författarna föreslår ett tillvägagångssätt för att hitta "semantiskt likartade" samband mellan två konceptuella scheman.
Discovering Semantically Similar Associations (SeSA) for Complex Mappings between Conceptual Models
{'venue': 'ER', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}