基于GAT的异构模型元素语义相似度匹配方法

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第3期北京时间：

作者：黄湛钧, 王逸鸣, 尚文卓, 闫佳宁, 张安

单位：西北工业大学航空学院

摘要：模型元素语义相似度匹配是构建语义映射规则、实现异构模型(HM)转换的关键技术。HM模型元素语义匹配的准确性及客观性一直是个难点问题,目前现有方法对数据量及专家经验的依赖度较强,匹配模型不确定性与个性化程度高,缺乏客观方法进行有效匹配,为解决该问题,提出基于图注意力网络(GAT)的模型元素语义相似度匹配方法。首先,构建异构图网络,实现HM的图数据格式表示;其次,对各模型所表示的图进行节点及边的特征表示嵌入,得到节点嵌入向量以及边嵌入向量;之后,采用GAT进行HM模型元素语义相似度计算;最后,以系统建模语言(SysML)状态机图元模型及时间自动机元模型为例进行验证,证明了所提方法的有效性及合理性。与现有方法进行对比分析,所提方法可以较大程度地减少对预先训练数据及专家经验的依赖度,同时降低匹配模型的不确定性及个性化程度,以及降低语义匹配的成本及实现难度。

关键词：异构模型,模型驱动体系架构,图注意力网络,语义相似度,模型转换

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62473319,62003274,62073267);陕西省青年基金资助项目(5113220040);中央高校基本科研业务费资助项目(G2020KY05110)。