面向产品设计人员的知识推送服务研究

蒋翠清， 高家飞， 李斌生

（1.合肥工业大学 管理学院 安徽 合肥 230009；2.合肥工业大学 过程优化与智能决策教育部重点实验室 安徽 合肥 230009）

面向产品设计人员的知识推送服务研究

蒋翠清1，2， 高家飞1， 李斌生1

（1.合肥工业大学 管理学院 安徽 合肥 230009；2.合肥工业大学 过程优化与智能决策教育部重点实验室 安徽 合肥 230009）

面向产品设计人员的知识推送服务为设计人员提高其对知识的重用提供了有效的解决途径。文章首先讨论了知识服务的概念及分类，然后描述了产品设计人员的知识需求，包括设计人员知识需求的生成方法与更新原则以及基于概念语义扩展的设计知识检索方法；在此基础上，给出了面向产品设计人员的知识服务层次模型和需求驱动的产品设计知识服务运行模式，并通过实例对该模式进行了系统实现与验证，应用表明该系统可有效提高设计人员知识获取的效率。

设计人员；知识服务；知识需求；概念语义扩展

从现代产品设计的特点来看，基于网络的各种先进制造技术迅速发展，设计过程的复杂性越来越高，设计活动越来越突出地体现知识密集型和协作密集性的特点，如何有效协同这一复杂活动中的资源、行为和过程，受到了越来越广泛的关注。知识服务为企业实现知识资源的利用提供了新的途径，面向设计人员的知识服务就是在适当的时间和地点将适当的知识推送给设计人员，以帮助其提高设计水平和设计效率。

目前，产品设计知识服务方面的研究已有很多。文献［1］提出基于粗糙集的产品协同设计知识推送方法和知识推送体系，分析了推送流程；文献［2］根据知识推送系统的架构分析了员工、领域、知识、流程、子流程的概念及其数据结构，探讨了推送知识的匹配方法，并实现了基于流程驱动的领域知识主动推送系统；文献［3］提出了基于本体的某机械产品设计过程的知识表示和推送技术；文献［4］提出了一种基于知识管理的，以工作流驱动的产品设计知识主动推送体系结构，分析了其主要层次结构及知识的组织和管理，提出了以工作流驱动的知识主动推送方式；文献［5］提出嵌入式知识服务的运作理念，将企业外的各级资源单元无缝地集成到设计过程中，并保证设计实体和各级资源单元的独立性。

然而，在这些研究中，缺乏对产品设计过程中知识需求的研究。同时，在对设计人员进行知识服务时，没有充分考虑到设计人员知识背景、知识水平的差异，导致他们很难获取所需知识。针对这些不足，本文研究了产品设计过程中的知识需求，包括设计人员知识需求的生成与更新。同时，提出一种面向产品设计人员的知识服务层次模型，并在此模型的基础上提出了需求驱动的产品设计知识服务运行模式，基于该模式的产品设计知识推送方式可使推送的知识更加符合设计人员的需求。

1 知识服务相关概念及其分类

1.1 知识服务相关概念

近几年，国内外有关知识服务的研究较热，然而知识服务的概念并没有一个统一的定义。国内最早提出知识服务概念的是四川大学的张晓林教授，他认为：知识服务即以信息知识的搜寻、组织、分析、重组的知识和能力为基础，根据用户的问题和环境，融入用户解决问题的过程之中，提供能够有效支持知识应用和知识创新的服务［6］。之后很多学者［7－10］也纷纷提出了各自对知识服务概念的理解，本文将不予赘述。

本文所研究的知识服务是面向设计人员的知识服务，综合众多学者对知识服务的定义以及本文所研究的对象，给出本文对知识服务的定义：面向产品设计人员的知识服务是主动为设计人员提供知识的服务，通过系统与设计人员的交互，明确设计人员的知识需求，进而将设计人员所需的知识转化为知识产品，并在适当的时间和地点将该知识产品推送给设计人员，以帮助其提高设计水平和设计效率。

1.2 知识服务的分类

根据知识服务所涉及的领域，一般将知识服务分成元知识服务、领域知识服务和通用知识服务；根据知识服务提供的方式来分，知识服务可分为被动式知识服务、半主动式知识服务和主动式知识服务；根据知识服务的服务对象来分，可将知识服务分为面向设计人员的知识服务和面向知识管理人员的知识服务。如图1所示，一方面是面向设计人员的知识服务；设计人员的知识需求被传递给知识资源，知识资源解析相应知识需求，将领域知识反馈给设计人员；另一方面，设计人员的设计经验和设计文档资料被保存为知识资源的过程则是面向管理人员的知识服务。

图1 知识服务过程

本文研究的知识服务为面向产品设计人员的主动式的领域知识服务。

2 产品设计人员的知识需求

在产品设计中，设计人员对知识的需求取决于2个因素：设计人员所从事的具体的设计活动和设计人员本身［11］。设计活动代表了设计人员从事设计任务的环境，将设计活动与知识相结合，可以达到充分利用知识的效果。由于不同的设计人员具有不同的知识背景和兴趣偏好，而且对于某一设计人员而言，随着时间的变化、从事设计活动的增加，其知识背景和个人偏好也会不断变化。因此，设计人员的知识需求还需考虑设计人员本身的因素。

2.1 设计人员知识需求的生成

由于设计人员对其兴趣偏好的不确定性，所以确立准确的设计人员模型是比较困难的。大多数的研究［12－14］通常运用概念术语及其权重来描述设计人员模型。在实际应用中，运用设计人员知识熟悉度和知识术语间的关联度来描述设计人员的个性化知识需求。而设计任务知识需求也同样用概念术语来描述［15］。

设计人员的知识需求（Designer Knowledge Demand，简称 DKD）可描述为DKD＝ ｛KDT，KDM｝，其中，KDT描述了设计任务（Design Task）知识需求，KDT＝ ｛t1，t2，t3，…，tn｝表示设计任务的概念术语集合；KDM描述了根据设计人员模型（Designer Model）所确立的知识需求，设计人员模型采用图描述为KDM＝ （V，E）。其中，V＝｛（t1，f1），（t2，f2），（t3，f3），…，（tn，fn）｝为图的顶点，用来描述术语集合及其熟练度；E＝｛（vi，vj，nvij）｜vi，vj∈V｝为图的边，是用来描述术语间关联度的集合。设计任务（Design Task）可描述为DT＝T／（A，R），其中，T＝ ｛T1，T2，T3，…，Tn｝为设计任务中的任务集合；A＝ ｛A1，A2，A3，…，An｝为设计任务中设计活动的集合；R＝｛R1，R2，R3，…，Rn｝为设计任务中角色的集合。

为了描述活动或者角色的变化，令F＝A×A×C或F＝R×R×C，F描述了当条件C的结果为真时，活动或角色发生变化，C中的元素c均为布尔类型的表达式。

设计人员知识需求生成的基本思路是：知识需求由产品设计任务中活动或角色的变化触发产生，通过对设计任务的描述来确定设计任务知识需求，然后将设计任务知识需求与设计人员模型进行融合，形成设计人员的知识需求。

2.2 设计人员知识需求的更新

设计人员通过查阅推送的知识，完成相应的设计任务，其知识水平会随之变化。因此，需要对设计人员的模型进行更新。其更新的原则如下：

（1）设计人员对主动推送的知识，有阅读和不阅读2种处理方式。由于为设计人员提供的知识是完成设计活动所必备的知识。若设计人员阅读了知识，则任务完成后相应知识的熟悉度就会增加；若不阅读，则表示设计人员对该知识源已足够熟悉，则将相应的知识术语熟悉度设为最低值。

（2）设计人员在完成某一设计活动后，其所完成活动的知识术语和所阅读的知识源的知识术语，将被加到设计人员模型中，对新增的知识术语，其熟悉度被设置为熟悉度初始值。

（3）设计人员完成设计任务后，在业务活动知识需求和其所阅知识源中同时出现的知识术语间的关联度将增加。

3 基于概念语义扩展的设计知识检索

3.1 概念语义扩展

作为领域知识概念化的系统描述，领域本体定义了概念术语，描述了概念间的关联，并提供了语义推理所需的逻辑规则［16］。语义推理包括同义扩展、语义蕴含、外延扩展及语义相关联想等类型。在推理的过程中，由于缺乏统一的量化标准，因此难以根据相关度进行有序排列，造成扩展概念术语集散落聚集。根据这种无序扩展概念术语集检索出来的设计知识，系统也无法衡量它们与设计人员知识需求的关联程度。因此，在对设计人员的知识需求进行基于概念术语的描述时，引入一个量化标准来度量扩展后的概念术语与原概念术语之间的关联程度，这种量化标准就是语义扩展度。

量化扩展后的概念术语与原概念术语之间的符合程度，涉及语义相似度和语义相关度2个因素。语义相似度是指2个不同概念术语在特定领域内可以互换且不改变原先所表达的含义的程度。语义相关度是指特定领域内2个不同概念术语在本体语义上存在的直接或者间接联系的相对强度。

通过对领域本体中概念术语间语义相似度和相关度计算的研究分析，下面给出概念术语的语义扩展度的计算公式。概念术语P相对于概念术语Q的语义扩展度计算公式为：

3.2 设计知识检索

本文的设计知识检索建立在概念语义扩展的基础上，通过概念语义扩展提高设计知识检索的查全率和查准率。同时，本文的检索过程和传统的检索过程也是不一样的，传统的检索过程是需要用户去输入检索式，而本文的检索是系统主动地根据设计人员的知识需求检索相关知识，然后推送给设计人员。

本文的设计知识匹配采用基于向量空间模型的匹配方式。通过对设计知识源文档的特征向量与设计人员的知识需求的特征向量之间进行相似度计算，来检索得到相似度高的设计知识源文档。

（1）设计知识源文档的特征向量表示。设计知识源文档中的概念词可能出现在文档中的不同描述区间中，如知识源题目、关键词、摘要、内容等。在不同的描述区间中，概念词相对于文档的重要程度可能不一样，因此，需要对每个描述区间的重要程度进行设定，以提高查准率。

设计知识源文档中不同描述区间的重要因素集合为W＝ ｛Wx｜x∈ ｛SK，CK，AK，KW，…｝｝，其中，Wx表示描述区间x的重要程度。由于设计知识源中的概念可能存在于多个描述区间中，因此，当出现此情况时，设定概念的描述区间权重Wxi＝max｛Wx｝，其中，Wx为概念所出现的描述区间的权重集。

设计知识源文档可最终转换成向量Vks，即

其中，Wdi为文档中概念ki的特征权重；Wxi为概念ki的描述区间权重。概念相对于设计知识源文档的特征权重计算方法如下：

其中，W（t，d）为概念词t在设计知识源文档d中的特征权重；tf（t，d）为t在d中出现的频率；nt，d表示t在d中出现的次数；idf（t，d）为反文档频率；N为设计知识源文档集的个数；Nt，d为出现概念词t的文档个数。

由于构成设计知识源文档的词汇数量可能很大，导致表示知识源文档的向量空间的维数也可能很大，因此，需要进行维数压缩。通过设定阈值Ω，当文档中某一概念的权重WdiWxi低于Ω时，从特征向量中去掉该概念及其权重，最后得到维数为m的表征设计知识源文档的特征向量。

（2）设计人员知识需求的特征向量表示。设计人员知识需求的特征向量表示为：Vkd＝｛（k1，Wk1），（k2，Wk2），…，（ki，Wki），…（kn，Wkn）｝，其中，ki为扩展后概念术语集中的概念术语，即包括扩展概念术语集和原概念术语集中的概念术语。对于原概念术语集中的概念术语，Wki＝1；对于扩展概念术语集中的概念术语，Wki＝SED（ki）。

（3）相似度计算。计算设计知识源文档的特征向量Vks和设计人员知识需求的特征向量Vkd的余弦值，得出设计知识源文档和设计人员知识需求间的相似度sim（Vks，Vkd），若sim（Vks，Vkd）大于阈值δ，则匹配成功。在计算sim（Vks，Vkd）时，特征向量Vks和Vkd的维度很少会一致，因此需要对其维度进行合并，本文取其交集，从而使2个特征向量的维数保持一致。相似度计算公式如下：

4 面向产品设计人员知识服务层次模型

面向产品设计人员的知识服务要求设计人员与知识之间要形成一个统一协调的有机体，以使设计人员能充分有效地利用已有的设计知识分析客户的需求，从而设计出具有市场竞争力的产品。为此，本文拟从目标层、方法层、技术层和资源层4个层面建立面向产品设计人员的知识服务层次模型，如图2所示。

（1）目标层描述了研究面向产品设计人员的知识服务的目的，即实现知识服务支持系统能够自动理解设计人员的知识需求，将知识推送给设计人员，以协助其提高设计效率。

（2）方法层描述了面向产品设计人员的知识服务的实施思路。针对某一设计业务的某一设计角色而产生的业务知识需求，在与设计人员模型进行融合后，形成设计人员针对该角色、该任务的知识需求。系统对设计人员的知识需求与知识源进行匹配，检索到相应的知识并推送给设计人员，完成知识服务过程。另外，根据设计人员对所推送的知识的使用情况，系统自动对设计人员模型进行更新，进一步提高知识需求获取的准确率。

图2 面向产品设计人员的知识服务层次模型

（3）技术层描述了实现面向产品设计人员的知识服务所依赖的关键技术。① 设计人员是产品设计的主体，建立合适的设计人员模型对理解设计人员的个性化需求，进而将准确的知识及时地推送给设计人员至关重要；② 知识需求来源于特定设计任务下特定角色的设计人员，建立合适的知识需求模型，是检索到正确知识的前提；③ 知识可能分布在不同的知识源中，知识存在形式多种多样，知识匹配是依据知识需求准确定位到正确知识的保证；④ 由于产品设计知识的存在形式有结构化的和非结构化的，这些知识在语义上存在异构现象，运用本体技术可以有效解决这种语义异构问题。

综上所述，技术层实现的关键技术包括设计人员建模技术、设计知识需求获取技术、知识需求更新技术、知识匹配技术和设计知识本体建模等技术。

（4）资源层描述了支持面向产品设计人员的知识服务的各种数据库，包括设计知识库、产品模型库以及设计知识本体库等。

5 需求驱动的产品设计知识服务运行模式

面向产品设计人员的知识服务的核心是设计人员。知识服务系统提供哪些知识，其依据是设计人员有哪些知识需求，面向设计人员的知识服务的运行是由知识需求驱动的，如图3所示。

图3 需求驱动的产品设计知识服务运行模式

设计人员的知识需求取决于其所要完成的设计任务和在此任务中担当的角色。设计人员的知识需求通过设计活动的启动来触发。设计任务知识需求和设计人员模型共同构成设计人员的知识需求，然后经过概念语义扩展和知识检索与知识匹配，生成设计知识源列表，并将其推送给设计人员。另外，还要根据设计人员对推送的知识的使用情况更新设计人员模型。

其运行模式为：针对某一设计人员，当某项设计活动启动后，系统根据该设计任务特点和设计人员在该任务中的角色，通过术语描述的方式生成相应的任务知识需求，同时从设计人员模型中提取出同样通过术语描述生成的该设计人员的个性化知识需求，将这2种需求进行融合形成设计人员的知识需求，然后对设计人员的知识需求术语集进行概念语义扩展，将扩展后的需求术语集与设计知识本体库进行匹配，然后从设计知识库中检索出所需要的设计知识，最后将检索出的知识推送给设计人员。另外，系统还会根据设计人员对所推送的知识的利用情况来更新设计人员模型。

6 应用示例

某汽车生产企业作为我国自主创新品牌的代表，在多年的设计实践中积累了大量的设计知识，如何有效地利用已有的设计知识，提高设计人员的设计水平，已经成为该企业面临的主要问题之一。本文将以该企业汽车内饰设计为例，将面向产品设计人员的知识推送服务应用于该企业的设计过程，以验证其实用性和有效性。

假定设计人员甲需要完成某项设计任务T，其任务描述为：“XX型号汽车内饰总体设计”。该设计人员模型KDM可用表1展示。

表1 设计人员甲的模型

表1中第1行中数字表示相应术语熟悉度，表格内数字表示术语间关联度。在KDM中，各概念术语依次为：仪表板、喷涂、车门内饰、车顶内饰、玻璃钢、植绒布、刹车踏板、塑料ABS、注塑、PU发泡。抽取的设计任务知识需求集合TKD＝｛t3，t4｝，考虑设计人员模型，根据设计人员知识需求生成方法（限于篇幅，算法从略）计算得出设计人员甲的知识需求术语集合为DKD＝｛t1，t3，t4｝。根据各概念术语间的关系，得到扩展后的知识需求术语 集DKD′＝ ｛t1，t3，t4，t6｝。经 过 进 一 步 计算，最终确定设计人员甲的特征向量表示V′kd＝｛（t1，1），（t3，1），（t4，1），（t6，0.6）｝。

本文从该企业已有的设计知识源文档中筛选出30份具有代表性的文档，并计算出每篇文档的特征向量V′ks＝｛Vks（i）｜i∈N＋，1≤i≤30｝（限于篇幅，不再赘述），由（3）式分别计算V′kd与每个Vks（i）的相似度sim（V′kd，Vks（i）），设定阈值δ＝0.1，系统最终将满足条件的设计知识源文档推送给设计人员甲，如图4所示。

图4 设计知识推送示例

7 结束语

本文研究了面向产品设计人员的知识推送服务，提出了面向产品设计人员的知识服务层次模型和需求驱动的产品设计知识服务运行模式。但仍有许多问题研究得不够深入，如在对设计人员的知识需求进行基于概念术语的描述中，使用的方法过于简单，这在一定程度上影响了知识匹配的准确度。另外，在对设计知识本体的构建上也有许多待研究的问题。

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Research on knowledge push service for product designer

JIANG Cui－qing1，2， GAO Jia－fei1， LI Bin－sheng1
（1.School of Management，Hefei University of Technology，Hefei 230009，China；2.Key Lab of Process Optimization and Intelligent Decision of Ministry of Education，Hefei University of Technology，Hefei 230009，China）

The knowledge push service for product designers provides an effective solution to improve their ability of knowledge reuse.This paper firstly discusses the concept and classification of knowledge service.Then it describes the knowledge demand of product designers including its generation method and updating principle，and introduces the method of design knowledge search based on concept semantic extension.The level model of knowledge service for product designers and the running mode of demand－driven product design knowledge service are also given.Finally by the realization and test with an example，the system is proved to be effective in improving the efficiency of designers’knowledge acquirement.

designer；knowledge service；knowledge demand；concept semantic extension

TP182

A

1003－5060（2012）03－0392－06

10.3969／j.issn.1003－5060.2012.03.024

2011－05－18；

2011－06－10

国家自然科学基金资助项目（70871034）；安徽省高校自然科学研究重点资助项目（KJ2010A259）和教育部人文社会科学基金资助项目（09YJC630055）

蒋翠清（1965－），男，安徽无为人，博士，合肥工业大学教授，博士生导师.

（责任编辑 张 镅）