Towards Distributed Model Transformations with LinTra

Performance and scalability of model transformations are becoming prominent topics in Model-Driven Engineering. In previous works we introduced LinTra, a platform for executing model transformations in parallel. LinTra is based on the Linda model of a coordination language and is intended to be used as a middleware where high-level model transformation languages are compiled. In this paper we present the initial results of our analyses on the scalability of out-place model-to-model transformation executions in LinTra when the models and the processing elements are distributed over a set of machines.

Generating Effective Test Suites for Model Transformations Using Classifying Terms

Generating sample models for testing a model transformation is no easy task. This paper explores the use of classifying terms and stratified sampling for developing richer test cases for model transformations. Classifying terms are used to define the equivalence classes that characterize the relevant subgroups for the test cases. From each equivalence class of object models, several representative models are chosen depending on the required sample size. We compare our results with test suites developed using random sampling, and conclude that by using an ordered and stratified approach the coverage and effectiveness of the test suite can be significantly improved.

Un repositorio RDF para la Integración de Flujos de Datos de Analítica Web y Comercio Electrónico

La Analítica Web supone hoy en día una tarea ineludible para las empresas de comercio electrónico, ya que les permite analizar el comportamiento de sus clientes. El proyecto Europeo SME-Ecompass tiene como objetivo desarrollar herramientas avanzadas de analítica web accesibles para las PYMES. Con esta motivación, proponemos un servicio de integración de datos basado en ontologías para recopilar, integrar y almacenar información de traza web procedente de distintas fuentes.Estas se consolidan en un repositorio RDF diseñado para proporcionar semántica común a los datos de análisis y dar servicio homogéneo a algoritmos de Minería de Datos. El servicio propuesto se ha validado mediante traza digital real (Google Analitics y Piwik) de 15 tiendas virtuales de diferentes sectores y países europeos (UK, España, Grecia y Alemania) durante varios meses de actividad.

Software de apoyo a la decisión para el establecimiento de pautas correctoras de vacunación

En la actualidad, cualquier ámbito profesional cuenta con herramientas software especializadas que mejoran la productividad en la realización de tareas repetitivas o facilitan la ejecución de tareas críticas con un alto grado de especialización. Entre estos sistemas software especializados se encuentran las herramientas informáticas que sirven de apoyo a la toma de decisiones, a veces basadas en sistemas expertos, que pueden alcanzar un grado de eficiencia y exactitud incomparables con procesos de elaboración artesanal. En este proyecto se detalla la creación de un sistema de ayuda a la toma de decisión clínica para la elaboración de pautas vacunales aceleradas en personas que no se encuentran correctamente vacunadas según su calendario de vacunación. Esta herramienta se sirve de una serie de algoritmos, extraídos de conocimiento experto y encargados de calcular un calendario de vacunación acelerado a medida del paciente, según su edad, género y dosis previamente administradas. Estos algoritmos son totalmente configurables y pueden ser adaptados a cualquier tipo de calendario vacunal y vacunas que formen parte de él. La herramienta software desarrollada en este trabajo pretende dar servicios a dos tipos de usuario. Los usuarios con perfil enfermero podrán acceder a la herramienta para la elaboración de pautas de vacunación acelerada. Los usuarios con perfil administrador podrán definir para cada una de las vacunas dadas de alta en el sistema los algoritmos de pautas de vacunación aceleradas según la edad del paciente y las dosis previamente recibidas dentro de cada rango temporal. El objetivo principal del proyecto consiste en contribuir, mediante un software de ayuda a la toma de decisión, a reducir el índice de error humano en el diseño de pautas de corrección vacunales, suministrando para ello unas pautas exactas y adecuadas a las circunstancias del paciente y su historia vacunal previa.