Unifying Software and Product Configuration: A Research Roadmap
Notice bibliographique
Résumé
For more than 30 years, knowledge-based product configuration systems have been successfully applied in many industrial domains. Correspondingly, a large number of advanced techniques and algorithms have been developed in academia and industry to support different aspects of configuration reasoning. While traditional research in the field focused on the configuration of physical artefacts, recognition of the business value of customizable software products led to the emergence of software product line engineering. Despite the significant overlap in research interests, the two fields mainly evolved in isolation. Only limited attempts were made at combining the approaches developed in the different fields. In this paper, we first aim to give an overview of commonalities and differences between software product line engineering and product configuration. We then identify opportunities for cross-fertilization between these fields and finally develop a research agenda to combine their respective techniques. Ultimately, this should lead to a unified configuration approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,020 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».