title: Knowledge Graph-based Generic Modularisation of Conceptual Models
Creators: name: Laranjo, Jan Michael
Publisher: name: TU Wien
Year: 2023
Subjects: subject: conceptual modeling
subject: knowledge graph
subject: modulaisation
subject: genetic algorithm
subject: model-driven engineering

description: Konzeptuelle Modelle sind ein wesentlicher Bestandteil von Informationssystemen. Sie abstrahieren konkrete Instanzen, um bestimmte Aspekte darzustellen und hervorzuheben. Diese Modelle wachsen mit der Zeit zu monolithischen Artefakten. Dadurch entsteht eine erhöhte Komplexität. Modularisierung ist ein Prozess und eine Technik, um diese Komplexität zu reduzieren und konzeptuelle Modelle verständlicher zu machen. Modularisierung zielt darauf ab, monolithische Artefakte in kleinere, verständliche, modulare Einheiten zu zerlegen. Es ist schwierig, automatisch für jedes konzeptuelle Modell eine gute Modularisierungslösung zu finden.Derzeit gibt es kein Framework, das ein konzeptuelles Modell automatisch und ohne manuelle Eingriffe modularisieren kann, wo die Benutzer die Konfigurationen leicht kontrollieren und das Framework erweitern können. Die Verwendung desselben Frameworks oder Werkzeugs für verschiedene konzeptuelle Modelle, z. B. UML - oder BPMN-Modelle, ist unmöglich. Die meisten automatischen Modularisierungsansätze konzentrieren sich auf konkrete konzeptuelle Modelle. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines vollständigen Modularisierungs-Frameworks mit einer Benutzeroberfläche. Das Modularisierungs-Framework heißt GGMF, welches für Generic Genetic Modularisation Framework steht. Benutzer können Parameter anpassen und objektive Kriterien für Modularisierungslösungen festlegen. Es bettet das CM2KG-Framework zur Umwandlung konzeptueller Modelle in Knowledge-Graph ein. Ein genetischer Algorithmus erhält den Knowledge-Graph als Eingabe und ermittelt Modularisierungslösungen. Dieses Framework generiert die Lösungen als modularisierte Knowledge-Graph. Dieses Framework ist für Erweiterungen designt. Benutzer können eigene Zielfunktionen für die Fitnessfunktion definieren und die genetische Kodierung und Operatoren durch ihre eigene Definitionen ersetzen.Schließlich beantwortet die Evaluierung vier Forschungsfragen. Sie konzentrieren sich auf die Konfigurationsaspekte, die Auswirkungen von Parameteränderungen, die Verständlichkeit der Modularisierungslösungen und den Vergleich mit dem Stand der Technik im Bereich der Modularisierung.
description: Conceptual models are an integral part of information systems. They abstract concrete instances to display and emphasise specific aspects. These models grow and over time lead to monolithic artefacts and increased complexity. Modularisation is a process and technique to reduce complexity and make conceptual models more comprehensible by decomposing monolithic artefacts into smaller, understandable modular units. However, automatically finding a good modularisation solution, especially for any conceptual model, is difficult.Currently, there is a lack of a framework that can automatically modularise any conceptual model without any manual operation, where users can easily control configurations and extend the framework. Using the same framework or tool for different conceptual models, e.g. UML or BPMN models, is impossible. Most automatic modularisation approaches focus on specific conceptual models.This thesis aims to develop a complete modularisation framework, called GGMF, which stands for Generic Genetic Modularisation Framework, with a user interface. Users can customise parameters and specify objective criteria for modularisation solutions. It embeds the CM2KG framework for transforming conceptual models into knowledge graphs. A genetic algorithm receives the knowledge graph as an input and determines modularisation solutions. The framework generates the solutions as modularised knowledge graphs. The framework is designed to be extensible. Users can define custom objectives for the fitness function and replace the genetic encoding and operators with their own definitions.Finally, the work is evaluated by focusing on the configuration aspects, the impact of parameter changes, the comprehensibility of modularisation solutions and comparison with state-of-the-art modularisation-related techniques.