[发明专利]一种针对类型属性图模型的模型元素匹配方法

摘要

本发明公开了一种针对类型属性图模型的模型元素匹配方法，所述方法包括构建待分析模型的带权多维搜索树；针对待匹配模型元素在所述带权多维搜索树上进行区域搜索，从而获取所述待匹配模型元素的相似节点集；分别计算所述相似节点集中的每一个元素节点与所述待匹配模型元素的相似度从而确定与所述待匹配模型元素相似度最高的所述元素节点。本发明的模型元素匹配方法不仅具有较高的通用性而且可以应用于多人协作编辑模型的情况；同时，基于本发明的方法进行模型元素匹配，其匹配过程的计算量大大减小，从而大大减小了模型元素匹配整体过程的耗时，提高了模型元素匹配的执行速度和效率。

主权项

一种针对类型属性图模型的模型元素匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，构建待分析模型的带权多维搜索树，所述带权多维搜索树包含相互间拥有层级从属关系的目录节点以及元素节点，所述元素节点用于描述所述待分析模型中相应的模型元素，所述目录节点包含多个子树，所述目录节点或所述元素节点构造在其从属的目录节点的子树上；步骤二，针对待匹配模型元素在所述带权多维搜索树上进行区域搜索，从而搜索出所述带权多维搜索树上与所述待匹配模型元素相似的所有元素节点，进而构造所述待匹配模型元素的相似节点集；步骤三，分别计算所述相似节点集中的每一个元素节点与所述待匹配模型元素的相似度从而确定与所述待匹配模型元素相似度最高的所述元素节点；其中，所述步骤一包含以下步骤：特征向量组构建步骤，根据所述待分析模型的特征构建相应的特征向量从而构建所述待分析模型的第一特征向量组；带权多维搜索树构建步骤，利用所述第一特征向量组构建所述带权多维搜索树；其中，所述带权多维搜索树构建步骤包含以下步骤：分割目标集构建步骤，创建分割目标集并将所述第一特征向量组加入到所述分割目标集中，分割判断步骤，从所述分割目标集中任选一特征向量组，判断所述特征向量组是否需要被分割并将完成所述分割判断步骤的特征向量组从所述分割目标集中去除，其中，当所述特征向量组中的特征向量的数目大于用户预先定义的特定值时所述特征向量组需要被分割；分割步骤，当所述特征向量组需要被分割时，根据用户需求确定分割策略，基于所述分割策略对所述特征向量组执行一次分割操作从而获取多个子特征向量组，并将每个所述子特征向量组加入到所述分割目标集中，所述分割策略包含分割维度以及分割值；目录节点构造步骤，在当前的所述分割步骤执行完毕后根据当前的所述分割步骤获取的子特征向量组构建相应的目录节点，其中，每一个所述子特征向量组对应所述目录节点的一条子树；元素节点构造步骤，当目标特征向量组不需要被分割时，基于所述目标特征向量组构造所述元素节点；分割目标集遍历步骤，针对所述分割目标集中所有的特征向量组执行所述分割判断步骤并根据所述分割判断步骤的结果执行所述分割步骤以及所述目录节点构造步骤或所述元素节点构造步骤直到所述分割目标集为空。