Abstract
In dieser Arbeit wird ein Konzept zur regelbasierten Modellverifikation mit Hilfe einer Graphdatenbank am Beispiel von Neo4j und dessen Abfragesprache Cypher vorgestellt. Es wird ein Ansatz vorgestellt, der es erlaubt, mit Hilfe einer Graphenabfragesprache Verifikationsregeln zu definieren, um Transformationsfehler innerhalb eines gegebenen Domänenmodells zu erkennen. Der Ansatz wird anhand eines laufenden Beispiels vorgestellt, das seine Fähigkeit zeigt, zufällig erzeugte Fehler in einem Transformationsprozess zu erkennen. Zusätzlich wird die Leistung der Methode anhand mehrerer Teilmengen der IMDb-Filmdaten mit maximal 17.000.000 Knoten und 41.000.000 Beziehungen evaluiert. Diese Leistungsbewertung wird im Vergleich zur Object Constraint Language durchgeführt und zeigt Vorteile im Zusammenhang mit stark vernetzten Datensätzen mit einer hohen Anzahl von Knoten. Ein weiterer Vorteil ist die Nutzung einer etablierten Graphdatenbank als Verifikationswerkzeug, ohne dass eine Neuimplementierung der Graph- und Pattern-Matching-Logik erforderlich ist.
Originalsprache | Englisch |
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DOIs | |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - Sep. 2022 |
Veranstaltung | European Modeling & Simulation Symposium 2022 - Rom, Italien Dauer: 19 Sep. 2022 → 21 Sep. 2022 Konferenznummer: 34 https://www.msc-les.org/emss2022/ |
Konferenz
Konferenz | European Modeling & Simulation Symposium 2022 |
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Kurztitel | EMSS |
Land/Gebiet | Italien |
Ort | Rom |
Zeitraum | 19.09.2022 → 21.09.2022 |
Internetadresse |