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A GNN-based Recommender System to Assist the Specification of Metamodels and Models

计算机科学 元建模 推荐系统 人工智能 机器学习 图形 数据建模 核(代数) 精确性和召回率 数据挖掘 软件工程 理论计算机科学 数学 组合数学
作者
Juri Di Rocco,Claudio Di Sipio,Davide Di Ruscio,Phuong T. Nguyen
出处
期刊:Model Driven Engineering Languages and Systems 被引量:20
标识
DOI:10.1109/models50736.2021.00016
摘要

Nowadays, while modeling environments provide users with facilities to specify different kinds of artifacts, e.g., metamodels, models, and transformations, the possibility of learning from previous modeling experiences and being assisted during modeling tasks remains largely unexplored. In this paper, we propose MORGAN, a recommender system based on a graph neural network (GNN) to assist modelers in performing the specification of metamodels and models. The (meta)model being specified, and the training data are encoded in a graph-based format by exploiting natural language processing (NLP) techniques. Afterward, a graph kernel function uses the extracted graphs to provide modelers with relevant recommendations to complete the partially specified (meta)models. We evaluated MORGAN on real-world datasets using various quality metrics, i.e., precision, recall, and F-measure. The experimental results are encouraging and demonstrate the feasibility of our tool to support modelers while specifying metamodels and models.
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