Ingeniería del software de dominio se centra en las necesidades de los proyectos individuales; Búsquedas ingeniería de dominio de soluciones a las familias de los proyectos. Ingeniería de dominio comienza con el análisis de dominio para definir los parámetros del dominio, aprender cómo funciona y elabore los lineamientos generales que captan la arquitectura de software de dominio relacionados . Esto ayuda a los desarrolladores a decidir qué software y lenguajes de programación funcionan mejor con un dominio dado y les ayuda a diseñar modelos para futuros proyectos de software.
Conceptual Clustering
clustering conceptual es un dominio herramienta de análisis . Los estudios desarrollador descripciones de software y códigos de programa para producir una lista de conceptos importantes del dominio. A continuación, se crea una lista de vocabulario , agrupar palabras relacionadas con cada concepto. Por último , se subdivide cada grupo en las listas de palabras más pequeñas conocidas como facetas . La fila superior de la tabla se identifican los términos más comunes en todo el dominio , con las palabras opcionales situados por debajo de ellos en columnas.
Faceta de la tabla
Si estudia un desarrollador dominio de recuperación de información , la lista de términos universales en la parte superior de la tabla incluye "Hardware ", " Estructura de archivos " y " modelos conceptuales ", conceptos comunes a todos los sistemas en el dominio. La fila en " modelos conceptuales " corre a través de términos como " Boolean ", "Extended Boolean " y " Cadena de búsqueda . " Esto le da a los desarrolladores una referencia visual que muestra que los conceptos se encuentran en todo el dominio y que son opcionales o mutuamente excluyentes.
Ejemplo
Un estudio de 2007 por científicos de la computación en la Universidad Virginia Tech análisis de dominio aplicada a los algoritmos fusión , herramientas que ayudan a las bases de datos coinciden con las solicitudes de información con palabras variantes , términos y ortografía . Como parte del análisis, los investigadores crearon una mesa faceta de varias columnas rematadas por términos como "Operaciones " y " partes de las palabras . " Bajo "Operaciones ", las facetas incluyen " partido más largo ", " ; coincidencia parcial " y" coincidencia más corta ", la " " . Vocal" Word Parts " columna incluye " morfema ", " fonema ", " Prefijo ", " sufijo "y esto ayudó los investigadores clasifican las formas en que un algoritmo puede cazar para las palabras.