This paper is about conceptual modeling of aggregates in software engineering. An aggregate is a cluster of domain objects that can be treated as a single unit. In UML, an aggregation is a type of association in which objects are configured together to form a more complex object. It has been described as one of the biggest betes noires in modeling. In spite of its widespread use, aggregation seems a troublesome concept. It is sometimes treated as part-of; however, the part-of relation is only one of many possible aggregation mechanisms and is itself problematical, partly because of its diverse semantics. The purpose of this paper is to develop a semantic assembly model that is useful to represent relationships in the domain and achieve various levels of interoperability among software. The paper contributes to ontological conceptual clarity about aggregation, based on a model called a thinging machine (TM). The TM model uses so-called thimacs (things/machines) as building blocks for describing the domain. Thus, the notion of aggregation is extended to behavioral aggregation, in which individual entities collectively behave as a unit. The results point to a promising contribution to the understanding of the notion of aggregation compared to the ontological positions that are based on substance or relation.


翻译:本文涉及软件工程综合体的概念建模。 集合是一个可以作为单一单位处理的域目标组群。 在 UML 中, 聚合是一种关联类型, 将对象组合在一起, 形成一个更复杂的对象。 它被描述为模型中最大的贝特黑白之一。 尽管它被广泛使用, 集合似乎是一个麻烦的概念。 它有时被视作是一个部分; 但是, 关系部分只是许多可能的集合机制的一部分, 其本身也是有问题的, 部分原因是它具有多种语义。 本文的目的是开发一个语义组集模型, 用于代表域内的关系, 并实现软件之间不同程度的互操作性。 该文件有助于根据一种称为定点机器(TM) 的模式对聚合的理论概念澄清性概念。 TM 模型使用所谓的硫玛克作为描述域的构件。 因此, 聚合的概念扩大到行为组合, 其部分是因为它具有问题性, 各个实体作为一个单位共同行事。 成果点指, 有助于根据一个叫式概念来理解一个有希望的聚合点。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月4日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets
Arxiv
17+阅读 · 2020年6月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员