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Mapping Features to Models: A Template Approach Based on Superimposed Variants

机译:将特征映射到模型:基于叠加变量的模板方法

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摘要

Although a feature model can represent commonalities and variabilities in a very concise taxonomic form, features in a feature model are merely symbols. Mapping features to other models, such as behavioral or data specifications, gives them semantics. In this paper, we propose a general template-based approach for mapping feature models to concise representations of variability in different kinds of other models. We show how the approach can be applied to UML 2.0 activity and class models and describe a prototype implementation.
机译:尽管特征模型可以非常简洁的分类形式来表示共性和变异性,但是特征模型中的特征仅仅是符号。将功能映射到其他模型(例如行为或数据规范)可赋予它们语义。在本文中,我们提出了一种基于通用模板的方法来映射特征模型,以简化不同种类其他模型中的变异性表示。我们将展示该方法如何应用于UML 2.0活动和类模型,并描述原型实现。

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