基于网格服务的森工企业应急知识管理体系构建

田国双，尚航标，全 良

（东北林业大学 经济管理学院，哈尔滨 150040）

基于网格服务的森工企业应急知识管理体系构建

田国双，尚航标，全 良

（东北林业大学 经济管理学院，哈尔滨 150040）

针对森工企业面对突发事件无法快速、有效获得应急知识的问题，基于网格服务理论和技术，构建森工企业应急知识管理体系，为森工企业应对突发事件时快速有效获取应急知识提供一种新的途径。构建的森工企业应急知识管理体系包括资源层、语义网络层和应用层等三个层次，可以实现各数据空间中知识元的提取、赋予语义实现计算机的自动搜索和处理、智能化的接受用户指令并反馈知识。研究结果一方面指导了森工企业应急实践，另一方面丰富了基于网格服务的应急知识管理内涵，为之后的研究提供基础。

网格服务；知识管理体系；应急管理；森工企业

一直以来各种突发事件时有发生，给人们的生命安全造成巨大损失。特别是对森工企业来说，森林火灾、区域性水灾、泥石流、森林病虫害等突发事件一方面威胁着辖区内居民的生命安全和企业的财产安全，另一方面对区域的生态安全造成不可估量的损失。由于突发事件的突然性、复杂性和潜在衍生灾害的破坏性，森工企业必须展开不同于传统模式的“情景——应对”的应急管理模式来应对突发事件[1]。

在处理突发事件的应急管理过程中，森工企业必须快速的、准确的获得所需要的知识，才能采取有针对性的措施[2]。但是应急知识往往比较分散，有的存在于企业内部，有的存在于企业外部，信息量非常大且结构性不强，这直接导致了知识获取效率不高，给森工企业应急管理带来困难。因此，当突发事件发生后，森工企业如何快速、有效的获取结构化的应急知识成为应急管理成功的关键。

网格技术的出现使森工企业面对各种突发事件快速有效的获取应急知识成为可能，网格技术可以实现知识的跨机构、跨区域的全Web、智能化联通，使使用者快速、有效的获取、发布、共享知识资源[3]。但是网格技术如何应用在森工企业的应急知识管理中还没有得到有效解决。本文基于网格技术，构建森工企业应急知识管理体系，为森工企业快速、有效的获取应急知识处理突发事件提供智力支持。

1 相关概念界定

1.1 网格

网格是基于电力网络的思想而提出来的，其目的是实现互联网上所有资源的全面连通[4]。Foster提出所谓网格是一种新兴技术，即基于互联网，将互联网、数据库、传感器、远程设备整合在一起，进而实现资源共享和协同解决问题[5]。网格和网络在本质上有很大区别，具体体现在网格具有三个方面的特征：首先，网格是在非集中控制的环境中协同使用资源；其次，网格使用标准的、开放的和通用的协议和接口；第三，网络提供非一般的服务，而非简单的单机计算服务。网格技术的核心内涵是将处于不同地理位置的电脑通过网络技术实现相互连通，使用户可以共享网格上的数据、信息、软件、知识和专家等资源。

从20世纪90年代到今天，网格技术历经三个发展阶段。第一代网格技术是元计算技术，即通过元计算技术将大型计算机连接起来，协同解决大量数据的计算问题，代表性的项目有CASA项目、FAFNER项目和I-WAY项目；第二代网格技术是基于网格协议的五层沙漏体系，即通过各种网格协议实现地理上分散的计算机资源和用户的无缝交互，代表的项目有Globus项目和Legion项目。第三代网格技术是面向服务的自动化技术，即将网格作为一个自动化系统，使之具有和生物系统类似的自我诊断和自我组织的特性，代表的项目OGSA项目[6]。

1.2 网格服务

目前，网格技术正处于第三个发展阶段，即利用网格技术来提供服务。OGSA项目在Web Service的基础上，正式提出了“网格服务”（Grid Service）的概念。网格服务是一种特殊的Web Service服务，即通过提供标准接口、创建服务实例来管理数据资源并进行服务推送。网格服务可以由公式“网格服务＝接口/行为+服务数据”表示。

网格服务模型的优势体现在以下两个方面，首先，由于网格服务提供的都是标准化的接口，这些标准化的接口可以相互结合形成较为复杂的服务，也就是说网格服务可以通过简单、标准化的形式来提供跨层次的、高级别等复杂的服务；其次，网格服务的组建都是虚拟的，以网格资源为基础通过虚拟组织进行资源管理，进而可以将通用的语义和行为无缝映射到本地平台上。

1.3 网格知识服务

网格的主要功能之一就是在海量的数据中发现和管理知识，Bertero等提出知识网格的概念，指出所谓知识网格就是“利用网格，通过数据挖掘、推理等技术从大量在线数据集中抽取、合成知识，使搜索引擎能够智能地进行推理和回答问题，并从大量数据中得出结论”[7]。由知识网格的概念可以看出，知识网格有两项基本职能，第一项职能是知识的抽取和合成，即使用网格数据处理技术在大量数据中发现并合成知识；第二项职能是服务，即使用所抽取和合成的知识来推理和回答问题。

2 基于网格服务的知识管理系统模型构建

2.1 网格服务的知识管理系统体系结构

基于网格服务的知识管理系统在本质上是对知识的获取、加工和使用，因此Foster和Kesselman提出网格服务的知识管理系统应该把资源、方法和服务集成在一起，构建一个面向服务的体系结构，以便零活、可扩展的使用知识资源[8]。本文根据Foster和Kesselman的研究，总结网格服务的知识管理系统体系结构，认为网格服务的知识管理系统体系结构包括三个层次，第一个层次是资源层，第二个层次是语义网络层次，第三个层次是应用层。网格服务的知识管理系统体系结构图，如图1所示。

图1 网格服务的知识管理系统体系结构图

2.2 资源层次

网格服务的知识管理系统第一个层次是资源层次，也即知识资源层次，包括数据空间、文档和知识元，其本质上是知识元的提取[9]。所谓知识元是构造知识结构的最小单元。知识元的提取，就是通过知识元标引、知识元描述、知识元分类等过程提取情景数据和文档中的知识元。廖开际等提出知识元的提取过程需要使用特征向量矩阵法[10]，数据空间和文档信息的特征向量A可以表示如下：

特征向量A的行向量表示的是文档信息，也就是说A具有n个文档；列向量表示的是检索项信息，在A中有m个检索项信息。Wij指的是第i个文档中第j个检索项的权重。

2.3 语义网络层次

语义网格（Semantic Grid）是网格服务实现的主要技术，语义网格是网络技术的本质性变革，语义网格是以计算机的智能化为出发点，赋予网络中信息以明确的语义，使计算机可以自动的搜集、处理和使用信息[11]。语义网格的关键工作在于建立面向对象的数据库，进而建立基于本体的知识库和知识地图。

语义网格层次包括本体（ontology）和资源描述框架（RDF, Resource Description Framework）等两个方面。本体的提法源自哲学中“存在”的概念，即世界万物都是由一些实体组成的，因此所谓本体就是构成事物的单位实体[12]。而后信息科学理论引入本体的概念，认为本体就是知识构成的最小单位，也就是知识元。本体的存在，第一可以有效的、清晰的表示复杂知识的知识结构，第二由于提供了统一的术语和概念，使知识的分解、挖掘、重组和共享成为可能。因此，本体对知识的查询、交换和发现来说是非常很重要的。

资源描述框架是通过描述元数据，实现知识在web上的检索和管理，进而提高知识检索和管理的效率。所谓元数据是关于数据的数据或者关于信息的信息，就犹如一本书，书的书名、作者、版权等就是这本书的元数据。资源描述框架中的资源是指网页、XML文档中具有统一资源描述符（URI, Unified Resource Identifier）的元素，描述即表明资源的特征且表明资源和资源之间的逻辑关系，框架则是通用模型，以包含资源的多样性、不一致性和重复性[13]。

资源描述框架一般来说是由资源标示符、属性、与其他资源间的关系等部分构成，其基本结构可以表现为〈对象，属性，值〉三元组，通过对象、属性和值，RDF为用户提供了信息的属性和类的结构语义，为用户使用结构语义处理大量数据提供帮助。资源描述框架的三元组结构可以通过语法分析、提取特征向量和概念归类等三个步骤来构建，资源描述框架构建过程，如图2所示。

图2 资源描述框架的构建过程

语义空间也称为语义网（Semantic Web）即通过使电脑理解语义的文档和数据，进而实现人和电脑之间的交流[14]。语义空间的实现依赖语义web技术的发展，一般来说语义web技术的体系结构包括Unicode+URI、XML、RDF（S）、Ontology、Logic、Proof和Trust等七个层次。其中第一层是Unicode和URI，处理的是编码和标识；第二层是XML+NS+XML Schema，是通过网络语言对数据的内容和结构进行定义；第三层是RDF+RDF Schema，描述Web上的资源信息；第四层是Ontology Vocabulary，描述数据之间的语义关系；第五层是Logic，即为智能服务提供逻辑推理原理；第六层是Proof，为智能服务提供认证；第七层是Trust，为智能服务构建信任机制。语义web技术体系框架如图3所示。

图3 语义Web技术体系框架

图4 森工企业应急知识管理体系的网格结构

2.4 应用层次

应用层次是用户通过社区知识门户提出服务指令，服务终端根据语义解析在语义空间中寻找与之匹配的数据并反馈给用户的过程。网格服务一般包括以下四类服务：第一是可视化服务，即网格社区知识门户可以通过直接面对用户的可视化界面接受用户的指令，并将数据结果可视化的呈献给用户，这是网格服务的最基本功能。第二是建议服务，即通过建立Ontology把查询请求转换成规定格式，在语义空间中搜寻与之相匹配的数据，进而为用户提供建议。第三是推理服务，知识推理就是通过知识逻辑的重构和统一形式化，通过描述逻辑提供的推理功能，来诊断、选择、预测、检验、修正用户的知识，并用结构化、可理解的方式来表达数据结果。第四是注释服务，使用RDF Schema规范为用户提供额外数据，解释这些数据和用户搜寻数据之间的关系，对数据信息进行注释，进而消除信息的孤岛效应。

3 森工企业应急管理案例分析

本文以2013年8月松花江流域发生水灾后大兴安岭林业集团的应急管理为例，基于网格服务构建森工企业应急知识管理体系。森工企业应急知识管理体系的目标具有多重性，需要用到多种知识：首先，需要知道如何救灾，即需要哪些部门和人员做什么？需要征用哪些资源？其次，需要安抚和转移群众，即需要如何发布预警信息和动态信息？需要哪些组织、人员和资源来转移和安抚群众，保证群众的生活和安全？第三，需要知道如何保护珍贵物种或树木，即需要清晰地了解珍贵物种或树木的具体方位，采用何种方法来保护这些珍贵物种或树木。第四，需要知道如何开展灾后重建工作。这些目标的完成，需要森工企业可以在第一时间查阅应急预案、法律法规和过往案例等知识资料，并根据这些知识制定科学的应急预案，拟定应急流程和模块，有条不紊地开展应急处理工作。

森工企业应急知识管理体系的网格结构如图4所示。从图4中可以看出，森工企业应急知识管理体系的网格结构包括三个层次，第一个层次是资源层，第二个层次是语义网络层，第三个层次是应用层。

在资源层中，包括应急案例、专家信息和专家知识库、门户网站、国家应急规章制度和大兴安岭林业集团珍贵物种和树木资源库等原始资源，以及通过文档抽取和处理后的知识元体系。语义网络层次包括由知识元构成的MyGrid信息仓库以及个体服务推理器、语义发现服务器、语义中介服务器和服务匹配器等网格知识服务组件。应用层包括用户视图、命令下达和信息提取等知识服务部件，根据这些部件，用户可以有效的查询信息和接受建议，包括应急管理的组织体系、应急运行机制和应急保障机制等。

4 结语

网格服务结合了传统的Web服务和语义服务，更好的实现知识的跨机构、跨区域的全Web、智能化联通，为森工企业处理各种突发事件提供知识支持。本文基于网格服务理论构建了森工企业应急知识管理体系。构建的森工企业应急知识管理体系包括三个层次：第一个层次是资源层，实现各数据空间中知识元的提取。第二个层次是语义网络层，赋予网络中信息以明确的语义，实现计算机的自动搜集、处理和使用信息。第三个层次是应用层，建立社区知识门户，接受用户指令并将与之匹配的数据反馈给用户。本研究可以实现基于网格服务的森工企业知识管理系统，既指导了森工企业应急实践，又丰富了基于网格服务的应急知识管理内涵，为之后的研究提供基础。

[1] 张承伟,李建伟,陈雪龙. 基于知识元的突发事件情景建模[J].情报杂志,2012（7）:11-15.

[2] 李进华. 信息资源管理技术的革命——信息网格[J].情报理论与实践,2005（2）:202-205.

[3] 仲秋雁,郭艳敏,王宁,等. 基于知识元的非常规突发事件情景模型研究[J].情报科学,2012（1）:115-120.

[4] 颜波,黄必清,郑力,等.网格研究现状及其在制造业中的应用[J]. 计算机集成制造系统,2004（9）: 21-30.

[5] Foster I. The Grid: Blueprint for a New Computing In frastructure[M]. San Francisco: Morgan Kaufmann,1998.

[6] 吴应良,陈婷婷. 一种基于网格服务的知识管理系统解决方案[J]. 情报杂志,2006（6）:6-9.

[7] Bertero M., Bonetto P. et al. MedIGrid: a Medical Imaging application for computational Grids [EB/OL].[2013-02-18] (2014-06-27)http://csdl.computer.org/dl/proceedings/ipdps/2003/1926/00/192602526.pdf.

[8] Foster I., Kesselman C. 网格计算[M].金海,袁平鹏,石柯译.北京:电子工业出版社,2005.

[9] 杨德宽,王雪华,裘江南,等. 基于知识元网络的突发事件模型组合调用[J].系统工程,2012（9）:87-93.

[10] 廖开际，熊会会，叶东海. 基于知识元理论的应急文档结构化建模[J].计算机应用研究，2011（1）：175-178.

[11] 陶然,李晓菲. 基于Ontology 的企业知识发现体系的理论思考与应用实例[J].图书情报工作,2007（1）: 42-43.

[12] 朱亚玲,毕强. 语义网格探微[J]. 情报理论与实践, 2006（6）:742-745.

[13] 王日芬,王新昊,王倩. 国内外知识管理体系的比较研究[J].情报理论与实践,2004（4）:343-345.

[14] 桂小林. 网格技术导论[M]. 北京:北京邮电大学出版社,2005.

[责任编辑：付 佳]

Construction of Forest Enterprises Emergency Knowledge Management System Based on Grid Service

TIAN Guo-shuang, SHANG Hang-biao, QUAN Liang
(College of Economics and Management of Northeast Forestry University, Harbin 150040, China)

For problems that forest enterprises face of unexpected events can not be fast, efficient access to emergency knowledge, based on grid services theory and technologies, constructing emergency forestry enterprises knowledge management system, provides a new way when forestry enterprises respond to emergencies as quickly and efficiently obtain emergency knowledge. Forestry enterprises emergency knowledge management system includes three levels of resource layer, semantic network layer and application layer, it can realize the knowledge element extraction in data space, giving semantics to achieve the computer automatically search, and accept user instructions intelligently and feedback knowledge. The results on the one hand guided the practice of forestry enterprises emergency, on the other hand, it has enriched the connotation of emergency knowledge management based on grid services, and providing the basis for later studies.

grid services; knowledge management system; emergency management; forest enterprises

C931.6

A

1673-5919（2014）04-0006-05

2014-07-05

黑龙江省社会科学基金一般项目（12B036）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（DL11CC05）

田国双（1964-），男，吉林德惠人，教授，博士，博士生导师，从事林业企业管理、会计审计学方面研究。