基于改進(jìn)KNN的案例匹配模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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(福建工程學(xué)院 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 福州 350118)

基于改進(jìn)KNN的案例匹配模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

謝開池，薛醒思

(福建工程學(xué)院 信息科學(xué)與工程學(xué)院，福建 福州 350118)

為了提高KNN檢索策略的檢索效率和檢索結(jié)果的質(zhì)量，提出一種改進(jìn)的KNN檢索策略。在引入圖書館領(lǐng)域本體和概念語義相似度度量技術(shù)的前提下，利用句法結(jié)構(gòu)篩選不合理的案例以降低計(jì)算規(guī)模,從而提高案例的檢索質(zhì)量和效率，利用改進(jìn)的微粒群算法優(yōu)化概念語義相似度度量技術(shù)中的組合參數(shù)以提高KNN檢索的結(jié)果質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用福州曉鋒科技信息咨詢有限公司提供的圖書館參考咨詢測試數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)KNN和基于傳統(tǒng)PSO的改進(jìn)KNN方案有效地提高了案例匹配結(jié)果的查全率和查準(zhǔn)率。

案例推理； KNN； 微粒群算法

圖書館虛擬咨詢參考系統(tǒng)是一類智能決策支持系統(tǒng)(intelligent decision support systems，簡稱IDSS)[1]，該系統(tǒng)利用基于知識庫和案例庫的推理技術(shù)確定用戶決策所需的信息。案例推理技術(shù)[2](case based reasoning，簡稱CBR)是IDSS的核心技術(shù)之一，其目的是依據(jù)給定的決策問題和決策環(huán)境的特征描述，快速而有效地確定案例庫中對求解的問題最有幫助的案例[3]。在案例推理技術(shù)中，如何制定一種高效的案例檢索策略是目前亟需解決的關(guān)鍵問題[4]。針對該問題，李小展[5]提出了分階段的最近鄰策略，利用特征加權(quán)的產(chǎn)K nearest neighbourhood(KNN)逐步縮小案例檢索范圍，以此提高醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)的檢索效率；費(fèi)玉蓮[6]采用計(jì)算概念之間的相關(guān)系數(shù)的語義距離求得概念間的相似度，再利用KNN求得源案例和目標(biāo)案例相似度。但這些檢索策略既沒有全面考慮影響概念語義相似度的相關(guān)因素(語義關(guān)系、語義距離、節(jié)點(diǎn)深度和節(jié)點(diǎn)密度)，且相似度匹配中參數(shù)仍存在人為因素，從而影響檢索結(jié)果的質(zhì)量。針對上述過程，提出一種基于圖書館領(lǐng)域本體知識庫的KNN案例檢索策略。首先，在引入圖書館領(lǐng)域本體[7]的基礎(chǔ)上，利用本體的概念層次樹結(jié)構(gòu)對案例問句進(jìn)行“主-謂-賓”三元組語義標(biāo)注的案例標(biāo)注，利用案例問句的“主-謂-賓”句式結(jié)構(gòu)過濾案例庫中不符合的案例集，減少候選案例集的規(guī)模，提高基于KNN的CBR技術(shù)的效率和結(jié)果質(zhì)量。其次，通過改進(jìn)的微粒群優(yōu)化算法確定三類相似度度量技術(shù)最優(yōu)的集成權(quán)重、K值及相似度閾值，并在匹配過程中綜合考慮3類基于本體概念層次樹的相似度度量技術(shù)，提高了案例檢索的查準(zhǔn)率和查全率。

1 相關(guān)概念與技術(shù)

定義1本體(Ontology)：本體是一個共享概念化模型的形式化和顯式的說明規(guī)范[8]，其核心是本體能夠解釋計(jì)算機(jī)語義信息。文中本體可表示為一個三元組O=(C,R,A)。其中：C表示概念的集合，即某一領(lǐng)域的概念范疇；R表示概念間的關(guān)系，即該領(lǐng)域概念之間的關(guān)聯(lián)；A表示公理集，即關(guān)于被建模領(lǐng)域中真假的論述。

定義2本體概念層次樹：給定本體O，本體概念層次樹是一個三元組T=(N,R,F)。其中：N={n1,n2,…,ne}是本體概念層次樹中個概念節(jié)點(diǎn)的集合,ni(i=1,2,…,e)對應(yīng)O中的概念ci(i=1,2,…,|C|)；R=(ni,nj)i,j∈{1,2,…,e}是本體概念層次樹中概念節(jié)點(diǎn)ni和nj之間的邊集合，表示對應(yīng)概念ci和cj之間的is-a關(guān)系；F={F1,F2,…}是本體概念層次樹的層的集合。其中：令path(ni) 表示概念節(jié)點(diǎn)ni到根節(jié)點(diǎn)的最短路徑長度，F(xiàn)j={ni|ni?N,path(ni)=j,i∈[1,e],j=1,2,…}。

定義3圖書館參考咨詢案例：圖書館參考咨詢案例是一個五元組case=(caseId,question,predicate,keyword,answer) ,其中caseId表示圖書館參考咨詢案例的編號；question表示該案例的問題；predicate表示該案例的謂語；keyword=(subject,object)表示該案例的關(guān)鍵詞(分別是主語和謂語)；answer表示該案例的問題答案。

定義4圖書館參考咨詢案例庫：圖書館參考咨詢案例庫是指一種將已存在的圖書館參考咨詢案例以一定的索引方式存儲的知識庫，表示為Case={case1,case2,…,casez}，casez表示案例庫中的第Z個歷史案例(history case，簡稱HC),Z表示圖書館參考咨詢案例的個數(shù)。在本文的工作中，尚未保存在案例庫中的新案例稱為目標(biāo)案例(new case,簡稱NC)，同時將圖書館參考咨詢案例庫分成訓(xùn)練集和測試集兩部分，訓(xùn)練集表示為TrainCase={casei|casei?Case,i∈[1,numtrain],numtrain

定義5圖書館參考咨詢案例檢索詞集合：給定num_q個檢索詞，圖書館參考咨詢案例檢索詞集合定義如下：Q={q1,q2,..,qnum_q}，其中qi=(subjecti,predicatei,objecti),i=1,2,…,num_q表示第i個檢索詞，subjecti、predicatei和objecti分別表示檢索詞的主語、謂語和賓語。

定義6圖書館參考咨詢案例匹配結(jié)果質(zhì)量度量技術(shù)：給定案例參考匹配結(jié)果Refer和案例匹配結(jié)果ReturnCase(指案例匹配的結(jié)果)，圖書館參考咨詢案例匹配結(jié)果的查全率r(ReturnCase,Refer)、查準(zhǔn)率p(ReturnCase,Refer)、度量f(ReturnCase,Refer) 分別定義如下[9]：

f(ReturnCase,Refer)=

公式(1)-(3)中：|Refer∩ReturnCase|表示匹配結(jié)果參考匹配結(jié)果的交集個數(shù)；|Refer|表示參考匹配結(jié)果的個數(shù)；|ReturnCase|表示匹配結(jié)果的個數(shù)。

定義7概念語義相似度和案例相似度：概念語義相似度是概念間可以互相替換的程度[10]。通過綜合考慮兩個概念的語義距離、節(jié)點(diǎn)深度和節(jié)點(diǎn)密度[11]來度量它們之間的概念語義相似度。

(1)語義距離是指在本體概念層次樹中，概念ni和nj到兩者最近共同父節(jié)點(diǎn)的路徑長度distance(ni,nj)。如果distance(ni,nj)越小，即概念的語義距離越小，其相似度越大；反之則相似度越小。

(2)節(jié)點(diǎn)深度是指在本體概念層次樹中某一概念節(jié)點(diǎn)ni所處層次集Fdepth(depth=1,2,…) 到根節(jié)點(diǎn)的路徑長度depth。若兩個節(jié)點(diǎn)ni和nj的層次數(shù)之和depth(ni)+depth(nj) 越大，對應(yīng)的概念之間的相似度則越大；若兩個節(jié)點(diǎn)的層次數(shù)之差|depth(ni)-depth(nj)| 越小，對應(yīng)概念之間的相似度則越大。

(3)節(jié)點(diǎn)密度是指在本體概念層次樹中，概念節(jié)點(diǎn)ni和nj的共同父節(jié)點(diǎn)擁有的子節(jié)點(diǎn)密度。則二者的節(jié)點(diǎn)密度定義如下：

其中：p是指以概念節(jié)點(diǎn)ni和nj的共同父節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)的子樹所包含的除根節(jié)點(diǎn)以外的節(jié)點(diǎn)個數(shù)；q是指節(jié)點(diǎn)ni、nj和它們共同父節(jié)點(diǎn)之間所構(gòu)成樹的最大層次差。

在研究中，給出兩個概念節(jié)點(diǎn)ni和nj，它們之間的概念語義相似度度量公式定義如下[12]：

給定歷史案例HC和目標(biāo)案例NC，二者的案例相似度定義如下：

式中，

simallconcept=max(simconcept(hcsubject,

ncsubject),simconcept(hcsubject,ncobject))+

max(simconcept(hcobject,ncsubject),

simconcept(hcobject,ncobject))+

max(simconcept(ncsubject,hcsubject),

simconcept(ncsubject,hcobject))+

max(simconcept(ncobject,hcsubject),

simconcept(ncobject,hcobject))

其中：hcsubject表示歷史案例中的主語；hcobject表示歷史案例中的賓語；ncsubject表示目標(biāo)案例的主語；ncobject表示目標(biāo)案例的賓語；simconcept表示主賓間相似度，用公式(5)計(jì)算。

2 基于本體和微粒群算法的改進(jìn)KNN技術(shù)

基于改進(jìn)KNN的案例檢索策略分兩個步驟：基于改進(jìn)PSO的參數(shù)訓(xùn)練步驟和案例測試步驟。已知檢索詞集合的前提下，首先利用改進(jìn)PSO算法和案例訓(xùn)練集TrainCase尋優(yōu)得到參數(shù)集合A；然后基于給定的案例測試集TestCase，利用訓(xùn)練的參數(shù)集合A和TestCase中某一案例檢索，得到該案例的匹配案例集合。該技術(shù)的框架圖如圖1所示。

2.1 案例檢索策略中確定參數(shù)集合的單目標(biāo)優(yōu)化模型

在案例檢索過程中，如何確定KNN檢索策略中由相似度權(quán)重、K值和閾值組成的最優(yōu)參數(shù)集合，使得測試集中所有案例的檢索結(jié)果質(zhì)量最優(yōu)是案例檢索策略中的關(guān)鍵問題?；诿黠@的觀察結(jié)果，結(jié)果案例的數(shù)量和結(jié)果案例間的相似度同案例匹配結(jié)果質(zhì)量相關(guān)，因此針對該問題提出的單目標(biāo)優(yōu)化模型數(shù)學(xué)形式如下：

圖1 基于改進(jìn)KNN的案例檢索策略框架圖Fig.1 The framework of improved KNN-based case retrieval strategy

其中：X是參數(shù)集合向量(x1,x2,…,xn)T，xi(i=1,2,…,n-2) 是概念相似度影響因素i的權(quán)重，xn-1是KNN策略中K值，xn是用于過濾同目標(biāo)案例相似度值太低的源案例的閾值；f(X) 是訓(xùn)練集中所有案例匹配結(jié)果的平均質(zhì)量，其度量函數(shù)定義如下：

式中：valuel(l=1,2,…,numtrain) 表示訓(xùn)練集中案例casel的評價值，其計(jì)算公式如下：

2.2 改進(jìn)的自適應(yīng)慣性權(quán)重的微粒群優(yōu)化算法

在設(shè)置了以上變量后，粒子的慣性權(quán)重依據(jù)以下原則賦值：

(1)若f(k)(xi)>f(k)frontxavg，說明該粒子屬于種群中優(yōu)秀的粒子，該粒子的下一取值要趨近于收斂，w取值范圍內(nèi)的最小值0.4。

(2)若f(k)(xi)

(3)若f(k)behindxavg≤f(k)(xi)≤f(k)frontxavg，說明該粒子處于中等水平，正在逐步尋優(yōu)，因此其取值按如下改進(jìn)的公式計(jì)算：

其中：wmax，wmin分別為初始慣性權(quán)重和終止慣性權(quán)重，本文wmax取值為0.9，wmin取值為0.4，k為當(dāng)前迭代次數(shù)，itermax為最大迭代次數(shù)。

通過以上的改進(jìn)，防止當(dāng)前迭代中粒子適應(yīng)度變差的粒子引導(dǎo)繼續(xù)向更差的方向移動，有效的降低了無效迭代的次數(shù)。同時，收斂速度加快，結(jié)果更穩(wěn)定。改進(jìn)的自適應(yīng)慣性權(quán)重的PSO算法流程如圖2。

圖2 改進(jìn)的PSO算法流程圖Fig.2 Comparison of the matching result’s quality by f-measure among three schemes

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

選用的測試數(shù)據(jù)集(圖書館參考咨詢數(shù)據(jù))是由福州曉峰科技信息咨詢有限公司提供的圖書館領(lǐng)域的相關(guān)知識。在案例的句法結(jié)構(gòu)信息中，動詞是其他成分(主語，賓語等名詞)的基礎(chǔ)，能直接影響案例匹配的正確率[19]。依據(jù)上述內(nèi)容將測試數(shù)據(jù)分為兩類來評價案例匹配模塊的結(jié)果質(zhì)量：(1)測試案例僅含有一個動詞；(2)測試案例有兩個及以上的動詞。

每個測試用例由目標(biāo)案例、檢索詞集合及參考匹配結(jié)果組成，分別表示用戶咨詢問題、經(jīng)過分詞擴(kuò)展模塊后的檢索詞集合和由專家確定的標(biāo)準(zhǔn)匹配結(jié)果。表1給出了本文測試用例的詳細(xì)描述。

表1 測試用例描述Tab.1 The description of test cases

續(xù)表

編號目標(biāo)案例檢索詞集合參考匹配結(jié)果204如何查詢外文引文索引文獻(xiàn)的“收錄號”?(#,查詢,文獻(xiàn))(#,查詢,收錄號)(如何查詢外文引文索引文獻(xiàn)的“收錄號”?)(如何查找國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)?)(如何找到與課題相關(guān)的文獻(xiàn)?)205圖書條碼號、索書號有什么含義?(#,有,圖書條碼號)(#,有,含義)(圖書條碼號,有,含義)(#,有,索書號)(索書號,有,含義)圖書條碼號、索書號有什么含義?

改進(jìn)PSO的算法參數(shù)如下：

(1)基于本體的概念語義相似度度量的調(diào)節(jié)參數(shù)a用于調(diào)節(jié)概念相似度值，a取值越大概念相似度值語義距離趨近于1的速度越快[20]，取值為1時相似度效果最好。

(2)粒子群種群規(guī)模及最大進(jìn)化代數(shù)的設(shè)定與問題的規(guī)模成正比，設(shè)定值偏小會影響結(jié)果的質(zhì)量，設(shè)定值偏大影響結(jié)果運(yùn)行的效率。種群規(guī)模建議范圍為[5,20],最大進(jìn)化代數(shù)建議范圍為[500,2 000]。由于本文的問題規(guī)模不大(僅有5個參數(shù)需要確定)，因此種群規(guī)模及最大進(jìn)化代數(shù)分別設(shè)置為10個個體和1 000次迭代。

(3)wmax是慣性權(quán)重w的初始值，wmin為粒子進(jìn)化到最大迭代數(shù)的慣性權(quán)重值，當(dāng)wmax=0.9，wmin=0.4時優(yōu)化問題取得最好的效果[21]，因此本文取值為wmax=0.9，wmin=0.4。

(4)學(xué)習(xí)因子c1,c2分別表示粒子個體向局部最優(yōu)和全局最優(yōu)位置移動的能力，一般設(shè)為相同的值，常見的設(shè)定為2[22]。

(5)隨機(jī)因子r1,r2是也是影響粒子“自我學(xué)習(xí)”和“社會學(xué)習(xí)”的能力，一般取值為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)[23]。

表2中的數(shù)據(jù)是基于句法結(jié)構(gòu)過濾的KNN(方案1)、基于改進(jìn)PSO的KNN(方案2)及基于句法結(jié)構(gòu)和改進(jìn)PSO的KNN(方案3)3種方法的匹配結(jié)果的f度量(查全率，查準(zhǔn)率)，其中本文的方法是在每個測試用例上獨(dú)立運(yùn)行10次后的平均f度量值。從表2可以看出，方法3的匹配結(jié)果的f度量值都明顯優(yōu)于方案1和方案2，說明基于改進(jìn)PSO的KNN檢索策略明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的KNN策略。此外，從方案3的f值比對中可以看出所有測試案例都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于方案2(至少高出25%)，該數(shù)據(jù)證明利用句法結(jié)構(gòu)(動詞)過濾候選案例集可以很大程度的提高匹配的質(zhì)量。

表2 通過f度量值比較3種方案的匹配結(jié)果質(zhì)量Tab.2 Comparison of matching result’s quality by f-measure among three schemes

圖3通過比較方案2和方案3得出有無句法結(jié)構(gòu)過濾策略對所有案例測試獨(dú)立運(yùn)行10次后的平均運(yùn)行時間(時間單位為ms)影響，從該圖3可以看出經(jīng)過句法結(jié)構(gòu)過濾案例候選集的方案3的大部分遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于未過濾案例候選集的方案2。本文測試案例庫的規(guī)模為233個案例，若是案例庫的規(guī)模更大，未預(yù)先經(jīng)過句法結(jié)構(gòu)過濾的方案其運(yùn)行速度將非常慢，從而影響算法的效率。圖4通過比較標(biāo)準(zhǔn)PSO和本文改進(jìn)的PSO進(jìn)化代數(shù)與獨(dú)立運(yùn)行10次后的平均適應(yīng)度值的變化關(guān)系。從該圖4可以得出標(biāo)準(zhǔn)的PSO算法無效進(jìn)化代數(shù)多，且易陷入局部最優(yōu)，無法收斂到全局最優(yōu)解，而改進(jìn)的PSO算法收斂的最優(yōu)解略高于標(biāo)準(zhǔn)的PSO，在不到600代就達(dá)到了最優(yōu)解。

圖3 通過運(yùn)行時間比較3種方案的匹配效率Fig.3 Comparison of matching efficiency under the running time among three schemes

圖4 基于標(biāo)準(zhǔn)PSO和改進(jìn)PSO的適應(yīng)度值對比圖Fig.4 The comparison of the fitness value between standard PSO and improved PSO

綜上所述，本文提出的兩個創(chuàng)新技術(shù)(利用句法結(jié)構(gòu)過濾案例候選集和利用改進(jìn)的PSO優(yōu)化KNN參數(shù))不僅能夠確定的質(zhì)量優(yōu)于傳統(tǒng)KNN和基于傳統(tǒng)PSO的KNN方案的案例匹配結(jié)果，還能顯著提高案例匹配過程的效率。因此，改進(jìn)PSO的KNN檢索策略在案例推理中能更高效率的獲取到高質(zhì)量的案例匹配結(jié)果。

4 結(jié)論

針對KNN檢索策略中檢索效率低、缺乏隱含語義以及有人為因素的權(quán)重取值3個缺陷，提出了一種基于本體和微粒群算法的改進(jìn)KNN檢索策略。首先，基于圖書館領(lǐng)域本體的背景條件下，利用經(jīng)過中文分詞及查詢擴(kuò)展步驟得到的檢索詞集合中的謂語過濾案例庫，得到初步案例候選集；然后為了避免相似度度量技術(shù)中參數(shù)設(shè)定包含人為因素影響，提出并設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的微粒群優(yōu)化算法，并利用改進(jìn)PSO優(yōu)化度量技術(shù)中的參數(shù)以提高案例匹配的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用的是福州曉鋒科技信息咨詢有限公司提供的圖書館參考咨詢測試數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于傳統(tǒng)KNN和基于傳統(tǒng)PSO的KNN方案，本方案有效地提高了案例匹配結(jié)果的查全率和查準(zhǔn)率。

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(特約編輯：黃家瑜)

DesignandimplementationofacasematchingmodulebasedonimprovedKNN

Xie Kaichi,Xue Xingsi

(College of Information Science and Engineering,Fujian University of Technology,Fuzhou 350118,China)

To improve the efficiency and quality of case retrieval,an improved KNN retrieval strategy was proposed.By introducing library domain ontology and concept semantic similarity measurement technology,cases’ syntactic structure was employed to filter out the unreasonable cases to reduce the computation amount (search space) and improve the case retrieval (alignment’s) quality.Then,an improved particle swarm algorithm was presented to determine the optimal aggregating parameters in the similarity measure technologies to improve the case alignment’s quality.In the experiment,the testing cases were from Fuzhou Xiaofeng Science and Technology Information Consulting Ltd.,Co,.The experimental results show that compared with the traditional KNN and the traditional PSO-based KNN,the proposal can significantly improve the case alignment’s quality in terms of both recall and precision.

case based reasoning;K nearest neighbourhood;particle swarm algorithm

TP182

A

1672-4348(2017)04-0349-09

10.3969/j.issn.1672-4348.2017.04.009

2017-05-26

國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201610388024)

薛醒思(1981-)，男，福建福清人，副教授，博士,研究方向：智能計(jì)算和本體技術(shù)的研究與應(yīng)用。