基于情境約束的知識(shí)個(gè)性化推送

2017-08-31 13:18:52王有遠(yuǎn)張樂恩

中國(guó)機(jī)械工程 2017年15期

王有遠(yuǎn) 趙璐張樂恩

1.南昌航空大學(xué)工業(yè)工程研究所，南昌，3300632.南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，南京，2111063.南昌航空大學(xué)航空制造工程學(xué)院，南昌，330063

王有遠(yuǎn)1趙璐2張樂恩3

對(duì)面向產(chǎn)品設(shè)計(jì)的情境信息進(jìn)行語(yǔ)義描述和分析，將情境概念之間的關(guān)聯(lián)信息作為限制性條件，提出了基于情境約束的知識(shí)聚類方法。采用貝葉斯理論對(duì)聚類知識(shí)進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，對(duì)標(biāo)注概念與需求概念的綜合語(yǔ)義相似度和相關(guān)度進(jìn)行計(jì)算，擴(kuò)展了檢索概念范圍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該研究方法可有效提高知識(shí)查詢與推送的精確度和效率。

情境約束；約束聚類；貝葉斯理論；語(yǔ)義標(biāo)注；個(gè)性化推送

0 引言

為了從海量的設(shè)計(jì)知識(shí)中快速、準(zhǔn)確地找到設(shè)計(jì)人員所需的知識(shí)資源，需要對(duì)不同的設(shè)計(jì)特征、用戶特征和資源特征挖掘設(shè)計(jì)場(chǎng)景中的情境信息，幫助設(shè)計(jì)人員精確定位滿足個(gè)性化需求的知識(shí)資源，提高知識(shí)推送的準(zhǔn)確率和設(shè)計(jì)人員對(duì)知識(shí)獲取的滿意度[1]。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的知識(shí)個(gè)性化推送(或推薦)服務(wù)中，必須考慮設(shè)計(jì)情境信息對(duì)知識(shí)選擇過程的影響，自動(dòng)調(diào)整需求知識(shí)的分布，為設(shè)計(jì)人員提供個(gè)性化的服務(wù)[2]。

SEUNG等[3]提出一種基于多Agent的設(shè)計(jì)知識(shí)推送方法，以支持動(dòng)態(tài)電子市場(chǎng)環(huán)境下的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)，它通過對(duì)用戶的偏好進(jìn)行學(xué)習(xí)，將合適的產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)推送給用戶；XU等[4]提出了一種基于協(xié)同意識(shí)捕捉的主動(dòng)知識(shí)推送服務(wù)方法，提供滿足設(shè)計(jì)者知識(shí)需求的服務(wù)，并協(xié)助產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)，構(gòu)建協(xié)同產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)的有源知識(shí)服務(wù)框架；方輝等[5]構(gòu)建基于Web的制造信息主動(dòng)推薦服務(wù)模型，提出了用戶興趣獲取、制造信息相似度和相關(guān)性判斷、豐富站點(diǎn)摘要等自動(dòng)獲取方法。

但在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程中，設(shè)計(jì)任務(wù)所處的設(shè)計(jì)環(huán)境、產(chǎn)品的設(shè)計(jì)特征、所擔(dān)任的角色、資源環(huán)境等情境信息的構(gòu)建是特定問題域個(gè)性化需求的驅(qū)動(dòng),同一個(gè)設(shè)計(jì)場(chǎng)景下，不同的設(shè)計(jì)任務(wù)在不同的問題觸發(fā)下所涉及的情境要素也不同，因此如何將特定問題域的情境要素轉(zhuǎn)換為個(gè)性化的需求驅(qū)動(dòng)，是知識(shí)個(gè)性化推送的重要依據(jù)。

DEY[6]認(rèn)為情境(上下文信息)是描述某一個(gè)環(huán)境中實(shí)體特征的信息集合，包括主客觀環(huán)境中相關(guān)的任何對(duì)象。ADOMAVICIUS等[7]認(rèn)為情境信息有助于提高信息推送的精度。因此，將設(shè)計(jì)情境融入到個(gè)性化推送服務(wù)中，用來描述與設(shè)計(jì)任務(wù)相關(guān)的特征信息，區(qū)分不同的設(shè)計(jì)活動(dòng)，對(duì)用戶的知識(shí)需求起到約束的作用，可以向用戶推送符合當(dāng)時(shí)情境環(huán)境下的知識(shí)，從而提高知識(shí)需求的敏感性和個(gè)性化推送的準(zhǔn)確性。HUANG等[8]利用粗糙集對(duì)情境進(jìn)行建模，并結(jié)合協(xié)同過濾方法進(jìn)行個(gè)性化推薦；吳楠等[9]提出了一種基于用戶情境聚類的個(gè)性化推薦算法；YAO等[10]通過用戶和項(xiàng)目之間上下文信息的相互作用，提出了一種基于多層背景圖的個(gè)性化推薦模型；CHENG等[11]提出一種基于內(nèi)容和知識(shí)的混合推薦方法。

以上研究主要針對(duì)基于內(nèi)容特征相似性過濾方法的個(gè)性化推送，以用戶偏好為知識(shí)個(gè)性化推送的依據(jù)，將大量相關(guān)的知識(shí)資源與當(dāng)前用戶興趣進(jìn)行比較，通過相似性過濾方法，將語(yǔ)義相似的內(nèi)容直接推送給用戶，但用戶得到的相似知識(shí)數(shù)量仍然龐大，很難獲取到可以直接使用的知識(shí)，導(dǎo)致知識(shí)的使用效率低，從而影響了知識(shí)推送的準(zhǔn)確性。因此，除了要考慮用戶偏好外，還要對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中參與的情境特征因素(產(chǎn)品設(shè)計(jì)特征、用戶、資源)進(jìn)行分析，并將其作為個(gè)性化需求的約束條件，過濾掉與需求無關(guān)的信息，幫助用戶實(shí)現(xiàn)資源的精確定位，這對(duì)提高智能化制造中的知識(shí)查詢、匹配以及個(gè)性化推送的準(zhǔn)確性和效率具有重要意義。

針對(duì)上述問題，本文對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中的情境信息進(jìn)行分析與本體化描述，借助本體的語(yǔ)義推理能力，將情境信息轉(zhuǎn)化為語(yǔ)義信息，構(gòu)建知識(shí)資源與用戶需求知識(shí)之間的情境本體模型。以語(yǔ)義約束的形式給出基于語(yǔ)義關(guān)系的兩概念間共生關(guān)系的邏輯描述，并提出基于情境約束的知識(shí)聚類方法。在此基礎(chǔ)上提出基于貝葉斯理論的知識(shí)語(yǔ)義標(biāo)注方法，并建立知識(shí)個(gè)性化推送機(jī)制，通過對(duì)標(biāo)注概念與需求概念的綜合語(yǔ)義相似度和相關(guān)度計(jì)算，擴(kuò)展檢索概念范圍。

1 產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境分析

產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境主要是指產(chǎn)品在設(shè)計(jì)過程中所涉及的設(shè)計(jì)內(nèi)容、方式、各個(gè)環(huán)節(jié)的控制對(duì)象等相關(guān)特征信息，以及不同崗位角色對(duì)問題域的認(rèn)識(shí)和理解、技術(shù)能力、設(shè)計(jì)約束等環(huán)境蘊(yùn)含的各類信息。產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境為知識(shí)需求定義了一個(gè)特定的解釋空間，通過將動(dòng)態(tài)的情境數(shù)據(jù)與設(shè)計(jì)人員的認(rèn)知綁定，為需求知識(shí)附加了特定情境下的個(gè)性化特征，使之不會(huì)被錯(cuò)誤地理解。情境為任務(wù)需求提供了知識(shí)過濾和約束機(jī)制，不但能過濾掉與當(dāng)前設(shè)計(jì)任務(wù)無關(guān)的知識(shí)，而且能幫助設(shè)計(jì)人員精確定位滿足個(gè)性化需求的知識(shí)，從而在一定程度上提高了知識(shí)查詢、匹配的精確度和效率。

在知識(shí)個(gè)性化推送服務(wù)中，為了促進(jìn)情境信息與需求知識(shí)之間的推理，以及對(duì)設(shè)計(jì)人員的需求描述進(jìn)行補(bǔ)充說明，本文采用本體概念的形式化規(guī)范描述，對(duì)相關(guān)情境信息進(jìn)行語(yǔ)義描述并存儲(chǔ)，將情境信息作為有關(guān)概念間的關(guān)聯(lián)，對(duì)已有的需求信息提供語(yǔ)義上的約束。

對(duì)于任意產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境本體語(yǔ)義表達(dá)模型S={S1,S2,…,Sn}，S的第i個(gè)情境屬性Si∈S，i=1,2,…,n。情境屬性Si包含一組產(chǎn)品屬性值{si1,si2,…,sik}，則一個(gè)給定的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境S構(gòu)成了一個(gè)n維的情境值域空間。在實(shí)際產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境中，Si={si1,si2,…,sik}描述了一個(gè)S的實(shí)例，sil∈Si(l=1，2，…，k)。

機(jī)械齒輪設(shè)計(jì)因素包含尺寸、材料、加工精度、最大轉(zhuǎn)速，對(duì)應(yīng)的實(shí)例S={(齒高6 mm，齒寬2 mm，模數(shù)8)，碳素結(jié)構(gòu)鋼，齒輪精度為5級(jí)，5000 r/min}。為了準(zhǔn)確地描述當(dāng)前設(shè)計(jì)情境中對(duì)象與對(duì)象之間的關(guān)系，采用OWL語(yǔ)言對(duì)設(shè)計(jì)情境進(jìn)行分析與描述，如下所示(本文只對(duì)齒輪尺寸進(jìn)行描述)：

〈owl:Class rdf:about="#產(chǎn)品規(guī)格"〉

〈rdfs:subClassOf rdf:resource="#齒輪設(shè)計(jì)"/〉

〈/owl:Class〉

〈owl:Class rdf:ID="齒輪尺寸"〉

〈rdfs:subClassOf rdf:resource="#產(chǎn)品規(guī)格"/〉

〈rdfs:subClassOf〉

〈owl:Restriction〉

〈owl:onProperty rdf:resource="#齒高"〉

〈owl:Cardinality

rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger"〉6 mm

〈/owl:Cardinality〉

〈owl:onProperty rdf:resource="#齒寬"〉

〈owl:Cardinality

rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger"〉2 mm

〈/owl:Cardinality〉

〈owl:onProperty rdf:resource="#模數(shù)"〉

〈owl:Cardinality

rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger"〉8

〈/owl:Cardinality〉

〈/owl:Restriction〉

〈/rdfs:subClassOf〉

〈/owl:Class〉

參照以上設(shè)計(jì)情境模型的描述方法，對(duì)用戶情境特征模型、知識(shí)屬性特征模型進(jìn)行描述，用戶偏好、專業(yè)技能、角色等特征可表示為U={U1,U2, …,Um}，領(lǐng)域知識(shí)可表示為K={K1,K2, …,Kp}，其屬性特征具有本體概念樹的層次結(jié)構(gòu)性。

假定在給定問題域求解空間(三維空間)Ω中，當(dāng)前產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境Sn、目標(biāo)用戶Um、知識(shí)Kp構(gòu)成了空間中的一個(gè)點(diǎn)(Sn,Um,Kp)，知識(shí)資源評(píng)價(jià)函數(shù)f：Ω→Q表示由(u,s,k)到知識(shí)評(píng)價(jià)值(非負(fù)實(shí)數(shù))Qu,s,k的映射，Qu,s,k∈Q。Qu,s,k的具體定義如下：

(1)

根據(jù)知識(shí)資源評(píng)價(jià)函數(shù)f對(duì)知識(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以獲取用戶需求相關(guān)的知識(shí)，即在知識(shí)評(píng)價(jià)空間Q中，可以將Qu,s,k最大化的知識(shí)資源推送給用戶。

2 基于情境約束的需求知識(shí)聚類

產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中，情境約束將產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境信息當(dāng)作一種語(yǔ)義擴(kuò)展，利用本體的語(yǔ)義推理能力，將情境信息轉(zhuǎn)換為與需求相對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義約束條件。情境驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)義約束知識(shí)選擇過程就是從知識(shí)庫(kù)中挑選出具有直接關(guān)系的知識(shí)概念、情境概念、歷史信息等與設(shè)計(jì)人員請(qǐng)求相匹配的過程。情境信息可以對(duì)用戶表達(dá)的需求起到補(bǔ)充完整的作用，對(duì)已有的需求信息提出更加嚴(yán)格的限制與約束。

知識(shí)聚類是將知識(shí)集合劃分成不同的小類，同類知識(shí)的語(yǔ)義概念相似性較大，不同類之間的語(yǔ)義概念相似性較小。由此在情境約束的驅(qū)動(dòng)下，通過采用情境概念之間的關(guān)聯(lián)來描述設(shè)計(jì)過程與概念之間的語(yǔ)義關(guān)系，可以有效提高知識(shí)獲取的準(zhǔn)確性，并為設(shè)計(jì)人員提供滿意度較高的個(gè)性化服務(wù)。設(shè)計(jì)情境約束的需求知識(shí)聚類如圖1所示。

圖1 知識(shí)聚類Fig.1 Knowledge cluster

設(shè)計(jì)情境約束主要是根據(jù)用戶對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)活動(dòng)相關(guān)的特征信息，進(jìn)行獲取、歸類、表達(dá)，區(qū)分不同設(shè)計(jì)活動(dòng)的關(guān)鍵因素，以能提供適合當(dāng)前設(shè)計(jì)情境下目標(biāo)用戶潛在需求的知識(shí)資源。知識(shí)聚類過程中，使用“約束”的形式表達(dá)領(lǐng)域知識(shí)的概念與概念、概念與屬性之間的關(guān)系，可以有效度量?jī)蓚€(gè)概念之間的關(guān)系。每一個(gè)約束都有一個(gè)懲罰值P，用戶可以根據(jù)設(shè)計(jì)情境的約束進(jìn)行調(diào)整，以提高知識(shí)聚類的準(zhǔn)確率。

通常情況下，若兩個(gè)概念之間存在語(yǔ)義相似或語(yǔ)義相關(guān)，則認(rèn)為概念與概念之間存在共生關(guān)系。若一個(gè)概念是另一個(gè)概念的子類或?qū)嵗淖痈拍?，則認(rèn)為前者與后者存在支持與被支持的關(guān)系，即相關(guān)性較大。例如，目標(biāo)概念“渦輪葉輪減重結(jié)構(gòu)優(yōu)化”對(duì)應(yīng)的一個(gè)語(yǔ)義相似概念是“葉輪減重結(jié)構(gòu)模型”，相關(guān)概念“有限元分析”是減重結(jié)構(gòu)模型分析方法的一個(gè)實(shí)例方法，目標(biāo)概念“渦輪葉輪減重結(jié)構(gòu)優(yōu)化”與相關(guān)概念“有限元分析”之間的語(yǔ)義相似度較低，但相關(guān)度較高，則認(rèn)為概念“有限元分析”與概念“渦輪葉輪減重結(jié)構(gòu)優(yōu)化”之間存在支持與被支持的關(guān)系?；谡Z(yǔ)義關(guān)系的兩概念間共生關(guān)系的邏輯描述如下：

定義1 設(shè)CX、CY分別為概念cx、cy的描述集合。其中，概念間的邏輯推理算法可以用基于Tableaux的算法[12]進(jìn)行推理。

(1)若概念cx與cy語(yǔ)義相似，則{cx}={cy}；反之，{cx}≠{cy}。

(2)若概念cx是cy的子類或?qū)嵗?，則cx∈cy。

(3)若概念c∈cx，{cx}={cy}，則認(rèn)為概念c與cy之間存在支持與被支持關(guān)系，概念c與概念cy的相關(guān)性較高，即c∈({cx}={cy})，且c?cy。

(2)

聚類因子T滿足

(3)

α，β∈[0，1]且α+β=1

聚類過程中，只有當(dāng)聚類函數(shù)L的值大于懲罰值P時(shí)，相關(guān)知識(shí)才滿足聚類要求，并分類到與需求概念相關(guān)的聚類區(qū)域中，從而提高了知識(shí)管理的效率和質(zhì)量，為知識(shí)的再利用提供了有利的條件。

3 知識(shí)個(gè)性化推送

通過知識(shí)聚類獲取了需求知識(shí)的聚類區(qū)域，但每個(gè)聚類區(qū)域中的知識(shí)量仍然龐大，知識(shí)的使用效率低。為了解決這個(gè)問題，在聚類知識(shí)中計(jì)算出相應(yīng)概念在某一類知識(shí)下的概率，最后匹配出概率比較大的知識(shí)，為用戶提供Qu,s,k最大化的知識(shí)資源。

3.1 基于貝葉斯理論的知識(shí)標(biāo)注方法

知識(shí)語(yǔ)義標(biāo)注方法是從語(yǔ)義詞匯表中抽取標(biāo)注的概念集合[13]，對(duì)知識(shí)資源K進(jìn)行描述，用C={c1,c2,…,cn|ci∩cj=?}來表示，其中，i，j=1，2，…，n。首先將聚類中的知識(shí)資源K劃分成m個(gè)小類K={k1，k2，…，km}。假設(shè)每一小類知識(shí)資源僅對(duì)應(yīng)一個(gè)聚類區(qū)域，那么知識(shí)k 對(duì)于概念c的類條件概率密度函數(shù)為fK(k/c)，則根據(jù)貝葉斯理論計(jì)算出標(biāo)注概念ci的后驗(yàn)概率[14]：

p(ci/K)≈p(ci/k1,k2,…,km)=

(4)

其中，fK(·)p(·)為聚類知識(shí)資源K的邊緣概率密度函數(shù)，常數(shù)。假設(shè)標(biāo)注概念是等概率事件，即p(c1)=p(c2)=…=p(cn)，則當(dāng)fK(k1，k2，…，km/ci)最大時(shí)，可得到標(biāo)注概念ci后驗(yàn)概率p(ci/K)的最大值。

為了估計(jì)聚類知識(shí)資源K的條件密度函數(shù)fK(k1，k2，…，km/ci)，假設(shè)聚類區(qū)域之間是相互獨(dú)立的，標(biāo)注概念的條件密度函數(shù)[14]fK等價(jià)于

(5)

根據(jù)式(4)、式(5)可以計(jì)算出語(yǔ)義概念c的后驗(yàn)概率p(c/K)，并選擇后驗(yàn)概率p(c/K)較大的語(yǔ)義概念進(jìn)行標(biāo)注，這提高了知識(shí)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和有效性，同時(shí)也可以有效地對(duì)聚類區(qū)域的知識(shí)資源進(jìn)行管理。

3.2 知識(shí)個(gè)性化推送機(jī)制

用戶的知識(shí)需求取決于其所要完成的設(shè)計(jì)任務(wù)和在此任務(wù)中擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧?。因此，在面向產(chǎn)品設(shè)計(jì)的知識(shí)個(gè)性化推送服務(wù)中，設(shè)計(jì)情境的不同制約著概念屬性之間的關(guān)聯(lián)，為語(yǔ)義概念間的匹配提供了補(bǔ)充和約束。

知識(shí)管理系統(tǒng)中，語(yǔ)義概念匹配是指用戶在分析設(shè)計(jì)情境的基礎(chǔ)上對(duì)需求知識(shí)進(jìn)行描述，在頭腦中形成概念，將形成的概念與聚類區(qū)域中的標(biāo)注概念進(jìn)行綜合語(yǔ)義相似度和語(yǔ)義相關(guān)度的計(jì)算，再將符合要求的標(biāo)注概念作為新的檢索概念加入檢索概念集合，最后映射出聚類知識(shí)資源中對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)知識(shí)，提交系統(tǒng)實(shí)施推送。知識(shí)個(gè)性化推送機(jī)制如圖2所示。

令cs(c)表示與概念c語(yǔ)義相似的概念集合，ss(c)表示與概念c之間具有支持和被支持關(guān)系的相關(guān)概念集合，則綜合相似度和相關(guān)度可以得出語(yǔ)義概念的相關(guān)程度：

(6)

(7)

式中，γ為比重系數(shù)；d(*)為距離函數(shù)。

圖2 知識(shí)個(gè)性化推送機(jī)制Fig.2 Knowledge personalized push mechanism

通過計(jì)算需求概念與標(biāo)注概念之間的綜合語(yǔ)義相似度和相關(guān)度，可以更準(zhǔn)確地反映出概念間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)設(shè)定的擴(kuò)展閥值，篩選出符合要求的標(biāo)注概念，并把得到的計(jì)算結(jié)果作為相應(yīng)標(biāo)注概念的權(quán)重，存儲(chǔ)并生成新的檢索概念，擴(kuò)展到設(shè)計(jì)人員的初始檢索概念集合中。通過對(duì)語(yǔ)義概念的擴(kuò)展檢索，可以更準(zhǔn)確地反映出領(lǐng)域知識(shí)的關(guān)聯(lián)特點(diǎn)。擴(kuò)展的檢索概念是依據(jù)語(yǔ)義關(guān)系、邏輯關(guān)系等概念間的擴(kuò)展關(guān)系進(jìn)行抽取的相關(guān)概念。例如，本體層次結(jié)構(gòu)中的子節(jié)點(diǎn)概念與父節(jié)點(diǎn)概念的關(guān)系、概念間的兄弟關(guān)系以及平行關(guān)系等?？傊?，兩個(gè)概念的相似度或相關(guān)度的值越大，其對(duì)應(yīng)知識(shí)語(yǔ)義關(guān)系或相關(guān)性越接近；反之，兩知識(shí)間的互相關(guān)聯(lián)度越低。

基于本體的概念綜合語(yǔ)義相似度和相關(guān)度計(jì)算流程如圖3所示。

圖3 概念間綜合語(yǔ)義相似度和相關(guān)度計(jì)算流程Fig.3 Comprehensive semantic similarity and correlation calculation process between concepts

4 實(shí)例分析

本文以渦輪增壓器的空氣濾清器設(shè)計(jì)為例，采用Protégé本體建模工具，對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境、情境約束的語(yǔ)義概念以及概念之間的關(guān)系創(chuàng)建本體語(yǔ)義模型(圖4)，準(zhǔn)確描述知識(shí)概念之間的語(yǔ)義關(guān)系。采用歐氏距離法對(duì)語(yǔ)義相似和語(yǔ)義相關(guān)的知識(shí)進(jìn)行約束聚類，通過貝葉斯理論對(duì)聚類知識(shí)進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，有效提高了知識(shí)資源管理的質(zhì)量?？諝鉃V清器(部分)本體概念結(jié)構(gòu)模型及關(guān)系描述如圖5所示。

根據(jù)當(dāng)前用戶對(duì)空氣濾清器設(shè)計(jì)情境的描述以及任務(wù)需求，紙質(zhì)濾芯的空氣濾清器設(shè)計(jì)主要涉及發(fā)動(dòng)機(jī)排量、額定轉(zhuǎn)速、濾紙面積、折數(shù)、濾芯外徑、折寬、折距，具體實(shí)例可描述為：(發(fā)動(dòng)機(jī)排量0.15 L，額定轉(zhuǎn)速8000 r/min，實(shí)際所需濾紙面積1019 cm2，折數(shù)80，濾芯外徑D=142 mm，折寬b=14 mm，折距t=4.5 mm，每m3/h空氣量所需紙芯面積為40 cm2)對(duì)應(yīng)的OWL描述片段如下所示：

圖4 空氣濾清器相關(guān)情境本體(部分)Fig.4 Related situation ontology(part) of air filter

圖5 空氣濾清器本體概念結(jié)構(gòu)模型及關(guān)系描述(部分)Fig.5 Ontology concept structure model and the relationship description(part) of air filter

〈空氣濾清器設(shè)計(jì) rdf:ID="紙質(zhì)空濾器設(shè)計(jì)"〉

〈類型 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#string"〉紙質(zhì)〈/類型〉

〈/空氣濾清器設(shè)計(jì)〉

〈工作環(huán)境 rdf:ID="發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)"〉

〈排量 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#float"〉0.15 L〈/排量〉

〈額定轉(zhuǎn)速 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉8000 r/min〈/額定轉(zhuǎn)速〉

〈/工作環(huán)境〉

〈目標(biāo)〉

〈功能設(shè)計(jì) rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#string"〉每m3/h空氣量需紙芯面積40 cm2〈/功能設(shè)計(jì)〉

〈/目標(biāo)〉

〈濾芯設(shè)計(jì) rdf:ID="濾芯設(shè)計(jì)參數(shù)"〉

〈濾紙面積 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#float"〉1019 cm2〈/濾紙面積〉

〈濾芯外徑 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉1142 mm〈/濾芯外徑〉

〈折數(shù) rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉80〈/折數(shù)〉

〈折寬 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉14 mm〈/折寬〉

〈折距 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#float"〉4.5 mm〈/折距〉

〈/濾芯設(shè)計(jì)〉

…

在當(dāng)前設(shè)計(jì)情境下，確定目標(biāo)用戶需求的潛在知識(shí)資源，采用情境約束的形式對(duì)空氣濾清器設(shè)計(jì)知識(shí)的相關(guān)概念間關(guān)系進(jìn)行描述、分類和聚類。

表1 空氣濾清器設(shè)計(jì)(部分)相關(guān)知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

通過對(duì)約束聚類函數(shù)L進(jìn)行計(jì)算分析，得到相關(guān)知識(shí)與各約束聚類中心的相似度，并根據(jù)需求概念之間的關(guān)系，將11類候選知識(shí)劃分為實(shí)例、參數(shù)兩類。實(shí)例類為{#K1，#K2，#K3，#K4，#K10，#K11}，設(shè)計(jì)參數(shù)類為{#K5，#K6，#K7，#K8，#K9}。得到候選知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系：#K1sibling-of#K10，#K2similarity-of#K3，#K4similarity-of#K11，#K9part-of#K5，#K9part-of#K6，#K9part-of#K7，#K8attribute-of#K9，#K10similarity-of#K4，#K11instance-of#K8等。同時(shí)，設(shè)計(jì)人員可根據(jù)懲罰值P的取值進(jìn)行調(diào)整，對(duì)約束聚類函數(shù)L的取值范圍進(jìn)行限定，使聚類效果達(dá)到最優(yōu)，本文取P=0.5。

利用貝葉斯理論對(duì)需求知識(shí)的聚類區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注。由式(4)、式(5)得情境約束下聚類知識(shí)的標(biāo)注概念空間：#C={空氣濾清器，濾清效率，發(fā)動(dòng)機(jī)，減少油耗，降低進(jìn)氣噪聲，消聲作用，發(fā)動(dòng)機(jī)與濾清器，濾芯，優(yōu)化分析，濾紙折距優(yōu)化，濾紙厚度優(yōu)化，濾紙面積優(yōu)化，濾清原理，濾紙分析，濾清性能，空濾裝置結(jié)構(gòu)}={#c1，#c2，…，#c16}。則需求概念與聚類區(qū)域標(biāo)注概念之間的關(guān)系，見表2。

通過對(duì)空氣濾清器相關(guān)設(shè)計(jì)知識(shí)中的標(biāo)注概念進(jìn)行查詢擴(kuò)展，并根據(jù)式(6)、式(7)計(jì)算出相關(guān)標(biāo)注概念與需求概念之間的綜合相似度和相關(guān)度，篩選出符合擴(kuò)展要求的標(biāo)注概念，進(jìn)行擴(kuò)展檢索，最后映射出與檢索概念相對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域本體知識(shí)，如表3所示。

根據(jù)表3對(duì)綜合相似度和相關(guān)度的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行整合倒置排序，按照S從大到小的排序結(jié)果為#K8、#K4、#K9、#K7、#K6、#K5、#K10、#K1、#K2、#K11、#K3。設(shè)計(jì)人員可以對(duì)綜合相似度和相關(guān)度的擴(kuò)展閾值進(jìn)行設(shè)定，進(jìn)一步縮小檢索范圍，提高檢索知識(shí)的關(guān)聯(lián)性和可用性。本文取擴(kuò)展閾值為0.7，若S<0.7，則認(rèn)為對(duì)應(yīng)的標(biāo)注概念與檢索概念關(guān)聯(lián)性不高，不符合要求，自動(dòng)過濾；反之，則存儲(chǔ)，并作為擴(kuò)展的檢索概念加入到檢索概念集合中，以提高知識(shí)查找的準(zhǔn)確性。

表2 需求知識(shí)與標(biāo)注概念的關(guān)系

表3 標(biāo)注概念查詢綜合相似度和相關(guān)度

通過對(duì)檢索到的知識(shí)進(jìn)行識(shí)別和篩選，將符合要求的知識(shí)推送給設(shè)計(jì)人員，同時(shí)對(duì)已經(jīng)推送的知識(shí)或設(shè)計(jì)人員檢索過的知識(shí)標(biāo)明“已推”，對(duì)檢索到符合要求的新知識(shí)標(biāo)明“未推”。為下一次精確推送提供了前提條件，避免了知識(shí)重復(fù)推送，提高了個(gè)性化推送的準(zhǔn)確性和有效性。

5 結(jié)語(yǔ)

利用貝葉斯理論對(duì)聚類知識(shí)進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，通過對(duì)標(biāo)注概念與需求概念的綜合語(yǔ)義相似度和相關(guān)度計(jì)算，擴(kuò)展檢索概念范圍，進(jìn)一步對(duì)設(shè)計(jì)需求的知識(shí)進(jìn)行過濾與精選，從而避免了傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)知識(shí)推送中相似知識(shí)多，而可利用知識(shí)少的問題，在一定程度上提高了知識(shí)個(gè)性化推送的準(zhǔn)確性。

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(編輯張洋)

Knowledge Personalized Push Based on Context Constraint

WANG Youyuan1ZHAO Lu2ZHANG Le’en3

1.Institute of Industrial Engineering,Nanchang Hangkong University,Nanchang,330063 2.College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing,211106 3.School of Aeronautical Manufacturing Engineering,Nanchang Hangkong University,Nanchang,330063

Semantic description and analysis of context informations as restrictive condition between contextual concepts for product designs were presented, and a knowledge clustering method was proposed based on context constraints was proposed. Meanwhile, Bayesian theory was used to semantic annotation of clustering knowledges, and the semantic similarity and relevance of annotation concept and demand concept were calculated to expand the scopes of search. Experimental results show that the method may effectively improve accuracy and efficiency of knowledge query and push in the processes of product designs.

context constraint； constrained clustering； Bayesian theory； semantic annotation； personalized push

2016-06-06

國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013BAF02B01)；江西省火炬計(jì)劃資助項(xiàng)目(20151BBE51064)；江西省科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(20141BBE53005)

TP391

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.15.008

王有遠(yuǎn)，男，1965年生。南昌航空大學(xué)工業(yè)工程研究所教授。主要研究方向?yàn)橹圃鞓I(yè)信息化、智能制造、知識(shí)工程與知識(shí)管理。發(fā)表論文100余篇。E-mail:yywnc@sina.com。趙璐，男，1990年生。南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士研究生。張樂恩，男，1990年生。南昌航空大學(xué)航空制造工程學(xué)院碩士研究生。