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APPLYING DATA MINING TECHNIQUES TO SEMI-
AUTOMATICALLY DISCOVER GUIDELINES FOR METAMODELS
{andreza, franklin, patricia, fabiosl}@dsc.ufcg.edu.br
Universidade Federal de Campina Grande
Autores:Andreza Vieira
Franklin RamalhoPatrícia Machado
Fábio Leal
I Workshop Brasileiro de Desenvolvimento de Software Dirigido por Modelos – WB-DSDM,
Salvador – BA
INTRODUÇÃO[MINERAÇÃO DE DADOS]
Mineração de Dados Processo de descoberta de conhecimento a partir
dos dados
Ferramenta para Mineração: Weka [Hall et al., 2009] Bastante utilizada Facilidade de uso Vários algoritmos de Análise de Associação Software livre
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© Andreza Vieira et al. – WB-DSDM27/09/2010
INTRODUÇÃO[MINERAÇÃO DE DADOS]
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Processo KDD (Knowledge Discovery in Databases)
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INTRODUÇÃO[DIRETRIZES]
Diretrizes Guias de orientação
Diretrizes para Desenvolvimento de Software Boas práticas de programação em Java Modelagem de um domínio
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MOTIVAÇÃO
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Diretrizes
MDA
Mineração de Dados
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MOTIVAÇÃO
Escopo: Meta-modelos Grande importância em MDA Tarefa não trivial Necessário conhecimento prévio Confusão com modelagem
Há grande necessidade de diretrizes para meta-modelagem
Objetivo: Aplicar a mineração de dados para identificar
diretrizes6
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS PARADESCOBERTA DE DIRETRIZES
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS1. PREPARAÇÃO DA BASE DE DADOS
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS1. PREPARAÇÃO DA BASE DE DADOS 1. Seleção dos Campos e dos Dados
Meta-modelo de MOF e UML
2. Definição de uma Base de Dados Relacional Uma tabela para cada meta-classe Um campo da tabela para cada atributo da meta-
classe
3. Construção da Base de Dados: Arquivo ARFF Formato de arquivo de dados mais popular ARFF gerado automaticamente
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS2. MINERAÇÃO DE DADOS
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS2. MINERAÇÃO DE DADOS Tarefa: Análise de Associação
Algoritmo: Apriori
Resultado: Mais de 50.000 regras de associação Apenas 7 foram úteis para compor uma diretriz
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS2. MINERAÇÃO DE DADOS Contexto: associação de composição entre meta-
classes
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class.composition=owned class.isNavigable=true sup: (19%) conf: (100%)
class.composition=owner class.upper=1 sup: (11%) conf: (100%)
class.composition=owned class.isAbstract=false sup: (17%) conf: (87%)
class.composition=owner class.property.isDerived=false sup: (11%) conf: (100%)
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS3. INTERPRETAÇÃO E AVALIAÇÃO
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS3. INTERPRETAÇÃO E AVALIAÇÃO Análise das regras
Características em comum Resultado: uma diretriz formada
Defining Association Member Ends Features O “todo” (owner)
Limite máximo de multiplicidade: 1 Não possui atributos derivados
A “parte” (owned) Concreta Navegável a partir do todo
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS3. INTERPRETAÇÃO E AVALIAÇÃO Validação de Meta-modelos
Informações óbvias Regras com alta confiança
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class.operation.rule.constraintKind=body
class.operation.isQuery=true sup: (71%) conf: (100%)
class.operation.parameters.direction=return
class.operation.isQuery=true sup: (61%) conf: (100%)
APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS4. IMPLANTAÇÃO DO CONHECIMENTO
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOS4. IMPLANTAÇÃO DO CONHECIMENTO Documentação da diretriz identificada
Defining Association Member Ends Features
Referência para os desenvolvedores
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOSEXEMPLO DE APLICAÇÃO DA DIRETRIZ
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APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOSFERRAMENTA DE SUPORTE
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[MinerMOF, 2009]
APLICANDO MINERAÇÃO DE DADOSFERRAMENTA DE SUPORTE
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AVALIAÇÃO
Baseada no método GQM (Goal-Question-Metric)
Finalidade Verificar a aplicabilidade da diretriz
identificada
Conjunto de meta-modelos avaliados QVT e SPEM (OMG) KobrA2 e Java (Outras organizações)
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AVALIAÇÃO
Número de aplicações para cada meta-modelo
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j: Cada um dos meta-modelos
m: Número de Meta-modelos Analisados
AN: Número de Aplicações da Diretriz
KobrA2 Java QVT SPEM
14 103 17 14
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GAA = / m
m
j 1
jAN
Métrica GAA (Guideline Applications Average)
Resultado: 37
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Exploração da mineração de dados em MDA Experiência inovadora
Resultados: Identificação de uma diretriz para meta-modelagem Validação de meta-modelos
Avaliação
Trabalhos futuros: Base de dados com outros meta-modelos Identificação de diretrizes manualmente
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REFERÊNCIAS
[Hall et al., 2009] Hall, M.; Frank, E.; Holmes, G.; Pfahringer, B.; Reutemann, P.; Witten, I. H.; The WEKA Data Mining Software: An Update. SIGKDD Explorations, Volume 11, Issue 1, 2009.
[Han and Kamber, 2001] Han, J.; Kamber, M. Data Mining: Concepts and Techniques. Academic Press, 2001.
[MinerMOF, 2009] Leal, F., Vieira, A.; Ramalho, F. MinerMOF: Ferramenta de Suporte para Mineração de Dados em Meta-modelos. 2009. Disponível em: <http://code.google.com/p/toolsupport>
[Robin et al., 2009] Robin, J.; Stoll, D.; Atkison, C. Meta-modelo de KobrA2. 2009. Não publicado ainda.
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