一句话：提出在巨大配置空间中惰性发现有效产品配置的方法，通过碎片化相互依赖的特征模型支持配置探索。
高度可配置软件系统常在不同子系统间包含数千个相互依赖的配置选项，导致配置空间巨大，为选定选项发现有效产品配置复杂且易错。本文研究该问题，提出惰性产品发现（lazy product discovery）方法：使用特征模型组织配置空间，并将整体空间碎片化为更小的、相互依赖的特征模型，以反映各子系统的配置选项。该方法旨在避免一次性穷举巨大空间，而是在碎片化且彼此依赖的特征模型上按需探索，寻找满足选定选项的有效产品配置。摘要未报告具体评估结果，主要贡献在于面向巨大配置空间的发现方法与模型组织方式。
Highly-configurable software systems can have thousands of interdependent configuration options across different subsystems. In the resulting configuration space, discovering a valid product configuration for some selected options can be complex and error prone. The configuration space can be organized using a feature model, fragmented into smaller interdependent feature models reflecting the configuration options of each subsystem.