O-RGPS框架下的按需模型选择算法

"本文主要介绍了一种基于O-RGPS领域建模框架的按需模型选择方法，该方法结合领域本体和领域模型的语义关联，通过计算语素和目标的相似度，实现自动化建模以满足特定需求。这种方法在城市交通领域的实例中得到了验证，证明其有效性和实用性。" 在软件工程领域，特别是在需求建模中，本体技术的应用越来越广泛。O-RGPS（Ontology annotated Domain Role/Goal/Process/Service Model Repository）是一种领域建模框架，它利用领域本体来增强模型的语义表达力，以便更好地管理和重用领域知识。该框架为领域工程提供了有力的支持，领域工程旨在通过收集、组织和存储可重用的领域资产来提升新系统的构建效率。 作者提出的按需模型选择方法，是在O-RGPS框架下，通过领域本体与领域模型间的语义关联来实现。这种方法首先计算领域模型中的语素（基本概念或属性）的相似度，接着计算目标（需求或目的）的相似度，以此为基础，提出了一种期望目标需求自动建模算法。这个算法能根据用户的具体需求，自动选择最合适的模型，从而简化了建模过程，提高了工作效率。 现有的需求建模技术大致分为两类：一类是人工或工具辅助的建模，如Tropos和i*框架，它们强调社会意图和目的；另一类是自动需求建模，如利用领域本体定义系统约束和重用概念。然而，这些方法通常需要建模者具备较高的专业知识。 文中提到的城市交通领域实例表明，所提出的方法能有效应用于实际问题，适应不同场景的需求。通过这种方式，即使对于非专业背景的用户，也能更方便地完成模型选择，降低了建模的复杂性和门槛。 该研究为领域建模提供了一个创新的解决方案，强调了本体技术在需求建模中的核心作用，并展示了如何通过自动化手段提高模型选择的效率和准确性。这为软件开发过程中的需求理解和模型构建提供了新的思路，有望推动领域工程和软件开发实践的进步。