Context feature modeling.As many se

Context feature modeling.

As many self-adaptive, smart and pervasive systems use context information to change their behavior based on varying context conditions, context variability is emerging as a technique for modeling context and non-context features that may realize their variability dynamically. Hartmann and Trew [17] highlight the role of context features that can be entangled with conventional feature models and use them as classifiers to delimit the scope of system options (e.g., the software of a car that defines the “region” as a context feature to incorporate different cars’ options according to that region).


Context and non-context features can be modeled separately or under a common feature model, such as the two strategies suggested in [5]. The former strategy models two feature models separately, which introduces a bigger number of dependencies between the context model and the feature model representing the system’s options, but promotes the reusability and replacement for different contexts. The second strategy merges both feature models which requires more modeling effort to overlap context and non-context features into one, but reduces the number of links between both types of features.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สร้างโมเดลลักษณะบริบทเป็นระบบ self-adaptive สมาร์ท และชุมชนที่แพร่หลายมากใช้ข้อมูลบริบทการเปลี่ยนแปลงลักษณะการทำงานตามเงื่อนไขบริบทที่แตกต่างกัน บริบทสำหรับความผันผวนจะเกิดขึ้นเป็นเทคนิคสำหรับบริบทและบริบทไม่ใช่คุณลักษณะที่อาจตระหนักถึงความแปรผันของแบบไดนามิกในการสร้างโมเดล Hartmann และ Trew [17] เน้นบทบาทของบริบทที่สามารถเกี่ยวกับแบบจำลองคุณลักษณะทั่วไป และใช้เป็นคำนามภาษาเพื่อจำกัดขอบเขตของระบบตัวเลือก (เช่น ซอฟต์แวร์ที่กำหนด "ภูมิภาค" เป็นบริบทคุณลักษณะในการรวมตัวของรถตามที่ รถ)บริบทและคุณสมบัติบริบทไม่สามารถเป็นแบบจำลอง หรือแยกต่างหากภาย ใต้ทั่วไปคุณลักษณะ แบบ เช่นกลยุทธ์ทั้งสองที่แนะนำใน [5] กลยุทธ์เดิมรุ่น 2 คุณลักษณะรุ่นแยก ที่แนะนำจำนวนการอ้างอิงระหว่างรูปแบบเนื้อหาและแบบลักษณะที่แสดงถึงตัวเลือกของระบบใหญ่ แต่ reusability และทดแทนในบริบทที่แตกต่างกัน กลยุทธ์ที่สองผสานรูปแบบทั้งคุณลักษณะที่ต้องพยายามสร้างโมเดลเพิ่มเติมทับบริบทและคุณลักษณะไม่ใช่บริบทเป็น แต่ลดจำนวนการเชื่อมโยงระหว่างทั้งสองชนิดของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บริบทการสร้างแบบจำลองคุณลักษณะ. เป็นจำนวนมากด้วยตนเองปรับตัวสมาร์ทและระบบที่แพร่หลายใช้ข้อมูลบริบทการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของพวกเขาที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับสภาพบริบทบริบทความแปรปรวนที่เกิดขึ้นเป็นเทคนิคสำหรับบริบทการสร้างแบบจำลองและคุณสมบัติที่ไม่บริบทที่อาจตระหนักถึงความแปรปรวนของพวกเขาแบบไดนามิก อาร์ตมันน์และ Trew [17] เน้นบทบาทของคุณสมบัติบริบทที่สามารถเข้าไปพัวพันกับรุ่นคุณลักษณะธรรมดาและใช้พวกเขาเป็นลักษณนามเพื่อกำหนดเขตขอบเขตของตัวเลือกระบบ (เช่นซอฟแวร์ของรถที่กำหนด "ภูมิภาค" เป็นคุณสมบัติบริบท ที่จะรวมตัวเลือกรถยนต์ที่แตกต่างกันไปตามภูมิภาคนั้น). บริบทและคุณสมบัติที่ไม่บริบทสามารถจำลองแยกกันหรือภายใต้รูปแบบคุณลักษณะทั่วไปเช่นทั้งสองกลยุทธ์ข้อเสนอแนะใน [5] รูปแบบกลยุทธ์ของอดีตสองรุ่นคุณลักษณะที่แยกต่างหากซึ่งแนะนำจำนวนที่ใหญ่กว่าการอ้างอิงระหว่างรูปแบบบริบทและรูปแบบคุณลักษณะที่เป็นตัวแทนของตัวเลือกของระบบ แต่สามารถนำมาใช้ส่งเสริมและการเปลี่ยนสำหรับบริบทที่แตกต่าง กลยุทธ์ที่สองผสานทั้งสองรุ่นคุณลักษณะที่ต้องใช้ความพยายามมากขึ้นในการสร้างแบบจำลองทับซ้อนบริบทและไม่ใช่มีบริบทเป็นหนึ่ง แต่ช่วยลดจำนวนของการเชื่อมโยงระหว่างทั้งสองประเภทของคุณสมบัติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบมีบริบท

เป็นหลาย self-adaptive ระบบสมาร์ทและแพร่หลายใช้ข้อมูลบริบทการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของพวกเขาขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่แตกต่าง บริบทของบริบทที่เกิดขึ้นเป็นเทคนิคการสร้างแบบจำลองบริบทและคุณลักษณะที่ไม่อาจเข้าใจบริบทที่แปรปรวนของพวกเขาแบบไดนามิกAdmin และ trew [ 17 ] เน้นบทบาทของบริบท คุณสมบัติที่สามารถพัวพันกับโมเดลคุณลักษณะทั่วไปและใช้พวกเขาเป็นคำมาคั่นขอบเขตของตัวเลือกของระบบ ( เช่นซอฟต์แวร์ของรถที่กำหนด " เขต " เป็นบริบท คุณสมบัติรวมทางเลือกของรถยนต์ที่แตกต่างกันตามภูมิภาคได้

)
บริบทบริบทและไม่คุณลักษณะสามารถแบบแยกหรือภายใต้รูปแบบคุณลักษณะทั่วไป เช่น กลยุทธ์สองแนะนำใน [ 5 ] รูปแบบกลยุทธ์อดีตสองคุณลักษณะแบบแยกต่างหาก ซึ่งเปิดตัวเป็นจำนวนใหญ่ของการอ้างอิงระหว่างเนื้อหารูปแบบและคุณลักษณะของรูปแบบตัวเลือกของระบบ แต่ส่งเสริมซ้ำและทดแทนสำหรับบริบทที่แตกต่างกันกลยุทธ์ที่สองผสานทั้งแบบที่ต้องใช้ความพยายามมากขึ้นคุณลักษณะแบบซ้อนกันและไม่มีคุณสมบัติในบริบทบริบทหนึ่ง แต่จะช่วยลดจำนวนของการเชื่อมโยงระหว่างทั้งสองประเภทของคุณสมบัติ