基于情境约束的知识个性化推送
2017-08-31王有远张乐恩
王有远 赵 璐 张乐恩
1.南昌航空大学工业工程研究所，南昌，3300632.南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京，2111063.南昌航空大学航空制造工程学院，南昌，330063
基于情境约束的知识个性化推送
王有远1赵 璐2张乐恩3
1.南昌航空大学工业工程研究所，南昌，3300632.南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京，2111063.南昌航空大学航空制造工程学院，南昌，330063
对面向产品设计的情境信息进行语义描述和分析，将情境概念之间的关联信息作为限制性条件，提出了基于情境约束的知识聚类方法。采用贝叶斯理论对聚类知识进行语义标注，对标注概念与需求概念的综合语义相似度和相关度进行计算，扩展了检索概念范围。实验结果表明，该研究方法可有效提高知识查询与推送的精确度和效率。
情境约束；约束聚类；贝叶斯理论；语义标注；个性化推送
0 引言
为了从海量的设计知识中快速、准确地找到设计人员所需的知识资源，需要对不同的设计特征、用户特征和资源特征挖掘设计场景中的情境信息，帮助设计人员精确定位满足个性化需求的知识资源，提高知识推送的准确率和设计人员对知识获取的满意度[1]。在产品设计的知识个性化推送(或推荐)服务中，必须考虑设计情境信息对知识选择过程的影响，自动调整需求知识的分布，为设计人员提供个性化的服务[2]。
SEUNG等[3]提出一种基于多Agent的设计知识推送方法，以支持动态电子市场环境下的产品族设计，它通过对用户的偏好进行学习，将合适的产品设计知识推送给用户；XU等[4]提出了一种基于协同意识捕捉的主动知识推送服务方法，提供满足设计者知识需求的服务，并协助产品概念设计，构建协同产品概念设计的有源知识服务框架；方辉等[5]构建基于Web的制造信息主动推荐服务模型，提出了用户兴趣获取、制造信息相似度和相关性判断、丰富站点摘要等自动获取方法。
但在产品的设计过程中，设计任务所处的设计环境、产品的设计特征、所担任的角色、资源环境等情境信息的构建是特定问题域个性化需求的驱动,同一个设计场景下，不同的设计任务在不同的问题触发下所涉及的情境要素也不同，因此如何将特定问题域的情境要素转换为个性化的需求驱动，是知识个性化推送的重要依据。
DEY[6]认为情境(上下文信息)是描述某一个环境中实体特征的信息集合，包括主客观环境中相关的任何对象。ADOMAVICIUS等[7]认为情境信息有助于提高信息推送的精度。因此，将设计情境融入到个性化推送服务中，用来描述与设计任务相关的特征信息，区分不同的设计活动，对用户的知识需求起到约束的作用，可以向用户推送符合当时情境环境下的知识，从而提高知识需求的敏感性和个性化推送的准确性。HUANG等[8]利用粗糙集对情境进行建模，并结合协同过滤方法进行个性化推荐；吴楠等[9]提出了一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法；YAO等[10]通过用户和项目之间上下文信息的相互作用，提出了一种基于多层背景图的个性化推荐模型；CHENG等[11]提出一种基于内容和知识的混合推荐方法。
以上研究主要针对基于内容特征相似性过滤方法的个性化推送，以用户偏好为知识个性化推送的依据，将大量相关的知识资源与当前用户兴趣进行比较，通过相似性过滤方法，将语义相似的内容直接推送给用户，但用户得到的相似知识数量仍然庞大，很难获取到可以直接使用的知识，导致知识的使用效率低，从而影响了知识推送的准确性。因此，除了要考虑用户偏好外，还要对产品设计过程中参与的情境特征因素(产品设计特征、用户、资源)进行分析，并将其作为个性化需求的约束条件，过滤掉与需求无关的信息，帮助用户实现资源的精确定位，这对提高智能化制造中的知识查询、匹配以及个性化推送的准确性和效率具有重要意义。
针对上述问题，本文对产品设计过程中的情境信息进行分析与本体化描述，借助本体的语义推理能力，将情境信息转化为语义信息，构建知识资源与用户需求知识之间的情境本体模型。以语义约束的形式给出基于语义关系的两概念间共生关系的逻辑描述，并提出基于情境约束的知识聚类方法。在此基础上提出基于贝叶斯理论的知识语义标注方法，并建立知识个性化推送机制，通过对标注概念与需求概念的综合语义相似度和相关度计算，扩展检索概念范围。
1 产品设计情境分析
产品设计情境主要是指产品在设计过程中所涉及的设计内容、方式、各个环节的控制对象等相关特征信息，以及不同岗位角色对问题域的认识和理解、技术能力、设计约束等环境蕴含的各类信息。产品设计情境为知识需求定义了一个特定的解释空间，通过将动态的情境数据与设计人员的认知绑定，为需求知识附加了特定情境下的个性化特征，使之不会被错误地理解。情境为任务需求提供了知识过滤和约束机制，不但能过滤掉与当前设计任务无关的知识，而且能帮助设计人员精确定位满足个性化需求的知识，从而在一定程度上提高了知识查询、匹配的精确度和效率。
在知识个性化推送服务中，为了促进情境信息与需求知识之间的推理，以及对设计人员的需求描述进行补充说明，本文采用本体概念的形式化规范描述，对相关情境信息进行语义描述并存储，将情境信息作为有关概念间的关联，对已有的需求信息提供语义上的约束。
对于任意产品设计情境本体语义表达模型S={S1,S2,…,Sn}，S的第i个情境属性Si∈S，i=1,2,…,n。情境属性Si包含一组产品属性值{si1,si2,…,sik}，则一个给定的产品设计情境S构成了一个n维的情境值域空间。在实际产品设计情境中，Si={si1,si2,…,sik}描述了一个S的实例，sil∈Si(l=1，2，…，k)。
机械齿轮设计因素包含尺寸、材料、加工精度、最大转速，对应的实例S={(齿高6 mm，齿宽2 mm，模数8)，碳素结构钢，齿轮精度为5级，5000 r/min}。为了准确地描述当前设计情境中对象与对象之间的关系，采用OWL语言对设计情境进行分析与描述，如下所示(本文只对齿轮尺寸进行描述)：
〈owl:Class rdf:about="#产品规格"〉
〈rdfs:subClassOf rdf:resource="#齿轮设计"/〉
〈/owl:Class〉
〈owl:Class rdf:ID="齿轮尺寸"〉
〈rdfs:subClassOf rdf:resource="#产品规格"/〉
〈rdfs:subClassOf〉
〈owl:Restriction〉
〈owl:onProperty rdf:resource="#齿高"〉
〈owl:Cardinality
rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger"〉6 mm
〈/owl:Cardinality〉
〈owl:onProperty rdf:resource="#齿宽"〉
〈owl:Cardinality
rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger"〉2 mm
〈/owl:Cardinality〉
〈owl:onProperty rdf:resource="#模数"〉
〈owl:Cardinality
rdf:datatype="&xsd;nonNegativeInteger"〉8
〈/owl:Cardinality〉
〈/owl:Restriction〉
〈/rdfs:subClassOf〉
〈/owl:Class〉
参照以上设计情境模型的描述方法，对用户情境特征模型、知识属性特征模型进行描述，用户偏好、专业技能、角色等特征可表示为U={U1,U2, …,Um}，领域知识可表示为K={K1,K2, …,Kp}，其属性特征具有本体概念树的层次结构性。
假定在给定问题域求解空间(三维空间)Ω中，当前产品设计情境Sn、目标用户Um、知识Kp构成了空间中的一个点(Sn,Um,Kp)，知识资源评价函数f：Ω→Q表示由(u,s,k)到知识评价值(非负实数)Qu,s,k的映射，Qu,s,k∈Q。Qu,s,k的具体定义如下：
(1)
根据知识资源评价函数f对知识进行评价，可以获取用户需求相关的知识，即在知识评价空间Q中，可以将Qu,s,k最大化的知识资源推送给用户。
2 基于情境约束的需求知识聚类
产品设计过程中，情境约束将产品设计情境信息当作一种语义扩展，利用本体的语义推理能力，将情境信息转换为与需求相对应的语义约束条件。情境驱动的语义约束知识选择过程就是从知识库中挑选出具有直接关系的知识概念、情境概念、历史信息等与设计人员请求相匹配的过程。情境信息可以对用户表达的需求起到补充完整的作用，对已有的需求信息提出更加严格的限制与约束。
知识聚类是将知识集合划分成不同的小类，同类知识的语义概念相似性较大，不同类之间的语义概念相似性较小。由此在情境约束的驱动下，通过采用情境概念之间的关联来描述设计过程与概念之间的语义关系，可以有效提高知识获取的准确性，并为设计人员提供满意度较高的个性化服务。设计情境约束的需求知识聚类如图1所示。
图1 知识聚类Fig.1 Knowledge cluster
设计情境约束主要是根据用户对产品设计活动相关的特征信息，进行获取、归类、表达，区分不同设计活动的关键因素，以能提供适合当前设计情境下目标用户潜在需求的知识资源。知识聚类过程中，使用“约束”的形式表达领域知识的概念与概念、概念与属性之间的关系，可以有效度量两个概念之间的关系。每一个约束都有一个惩罚值P，用户可以根据设计情境的约束进行调整，以提高知识聚类的准确率。
通常情况下，若两个概念之间存在语义相似或语义相关，则认为概念与概念之间存在共生关系。若一个概念是另一个概念的子类或实例所包含的子概念，则认为前者与后者存在支持与被支持的关系，即相关性较大。例如，目标概念“涡轮叶轮减重结构优化”对应的一个语义相似概念是“叶轮减重结构模型”，相关概念“有限元分析”是减重结构模型分析方法的一个实例方法，目标概念“涡轮叶轮减重结构优化”与相关概念“有限元分析”之间的语义相似度较低，但相关度较高，则认为概念“有限元分析”与概念“涡轮叶轮减重结构优化”之间存在支持与被支持的关系。基于语义关系的两概念间共生关系的逻辑描述如下：
定义1 设CX、CY分别为概念cx、cy的描述集合。其中，概念间的逻辑推理算法可以用基于Tableaux的算法[12]进行推理。
(1)若概念cx与cy语义相似，则{cx}={cy}；反之，{cx}≠{cy}。
(2)若概念cx是cy的子类或实例，则cx∈cy。
(3)若概念c∈cx，{cx}={cy}，则认为概念c与cy之间存在支持与被支持关系，概念c与概念cy的相关性较高，即c∈({cx}={cy})，且c∉cy。
(5)|CX∩CY|表示集合CX、CY共有相同或相似概念交集的概念个数；|CX-CY|表示属于集合CX而不属于集合CY的概念个数；|CY-CX|表示属于集合CY而不属于集合CX的概念个数。
(2)
聚类因子T满足
(3)
α，β∈[0，1]且α+β=1
聚类过程中，只有当聚类函数L的值大于惩罚值P时，相关知识才满足聚类要求，并分类到与需求概念相关的聚类区域中，从而提高了知识管理的效率和质量，为知识的再利用提供了有利的条件。
3 知识个性化推送
通过知识聚类获取了需求知识的聚类区域，但每个聚类区域中的知识量仍然庞大，知识的使用效率低。为了解决这个问题，在聚类知识中计算出相应概念在某一类知识下的概率，最后匹配出概率比较大的知识，为用户提供Qu,s,k最大化的知识资源。
3.1 基于贝叶斯理论的知识标注方法
知识语义标注方法是从语义词汇表中抽取标注的概念集合[13]，对知识资源K进行描述，用C={c1,c2,…,cn|ci∩cj=∅}来表示，其中，i，j=1，2，…，n。首先将聚类中的知识资源K划分成m个小类K={k1，k2，…，km}。假设每一小类知识资源仅对应一个聚类区域，那么知识k 对于概念c的类条件概率密度函数为fK(k/c)，则根据贝叶斯理论计算出标注概念ci的后验概率[14]：
p(ci/K)≈p(ci/k1,k2,…,km)=
(4)
其中，fK(·)p(·)为聚类知识资源K的边缘概率密度函数，常数。假设标注概念是等概率事件，即p(c1)=p(c2)=…=p(cn)，则当fK(k1，k2，…，km/ci)最大时，可得到标注概念ci后验概率p(ci/K)的最大值。
为了估计聚类知识资源K的条件密度函数fK(k1，k2，…，km/ci)，假设聚类区域之间是相互独立的，标注概念的条件密度函数[14]fK等价于
(5)
根据式(4)、式(5)可以计算出语义概念c的后验概率p(c/K)，并选择后验概率p(c/K)较大的语义概念进行标注，这提高了知识标注的准确性和有效性，同时也可以有效地对聚类区域的知识资源进行管理。
3.2 知识个性化推送机制
用户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。因此，在面向产品设计的知识个性化推送服务中，设计情境的不同制约着概念属性之间的关联，为语义概念间的匹配提供了补充和约束。
知识管理系统中，语义概念匹配是指用户在分析设计情境的基础上对需求知识进行描述，在头脑中形成概念，将形成的概念与聚类区域中的标注概念进行综合语义相似度和语义相关度的计算，再将符合要求的标注概念作为新的检索概念加入检索概念集合，最后映射出聚类知识资源中对应的设计知识，提交系统实施推送。知识个性化推送机制如图2所示。
令cs(c)表示与概念c语义相似的概念集合，ss(c)表示与概念c之间具有支持和被支持关系的相关概念集合，则综合相似度和相关度可以得出语义概念的相关程度：
(6)
(7)
式中，γ为比重系数；d(*)为距离函数。
图2 知识个性化推送机制Fig.2 Knowledge personalized push mechanism
通过计算需求概念与标注概念之间的综合语义相似度和相关度，可以更准确地反映出概念间的关联关系，根据设定的扩展阀值，筛选出符合要求的标注概念，并把得到的计算结果作为相应标注概念的权重，存储并生成新的检索概念，扩展到设计人员的初始检索概念集合中。通过对语义概念的扩展检索，可以更准确地反映出领域知识的关联特点。扩展的检索概念是依据语义关系、逻辑关系等概念间的扩展关系进行抽取的相关概念。例如，本体层次结构中的子节点概念与父节点概念的关系、概念间的兄弟关系以及平行关系等。总之，两个概念的相似度或相关度的值越大，其对应知识语义关系或相关性越接近；反之，两知识间的互相关联度越低。
基于本体的概念综合语义相似度和相关度计算流程如图3所示。
图3 概念间综合语义相似度和相关度计算流程Fig.3 Comprehensive semantic similarity and correlation calculation process between concepts
4 实例分析
本文以涡轮增压器的空气滤清器设计为例，采用Protégé本体建模工具，对产品设计情境、情境约束的语义概念以及概念之间的关系创建本体语义模型(图4)，准确描述知识概念之间的语义关系。采用欧氏距离法对语义相似和语义相关的知识进行约束聚类，通过贝叶斯理论对聚类知识进行语义标注，有效提高了知识资源管理的质量。空气滤清器(部分)本体概念结构模型及关系描述如图5所示。
根据当前用户对空气滤清器设计情境的描述以及任务需求，纸质滤芯的空气滤清器设计主要涉及发动机排量、额定转速、滤纸面积、折数、滤芯外径、折宽、折距，具体实例可描述为：(发动机排量0.15 L，额定转速8000 r/min，实际所需滤纸面积1019 cm2，折数80，滤芯外径D=142 mm，折宽b=14 mm，折距t=4.5 mm，每m3/h空气量所需纸芯面积为40 cm2)对应的OWL描述片段如下所示：
图4 空气滤清器相关情境本体(部分)Fig.4 Related situation ontology(part) of air filter
图5 空气滤清器本体概念结构模型及关系描述(部分)Fig.5 Ontology concept structure model and the relationship description(part) of air filter
〈空气滤清器设计 rdf:ID="纸质空滤器设计"〉
〈类型 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#string"〉纸质〈/类型〉
〈/空气滤清器设计〉
〈工作环境 rdf:ID="发动机参数"〉
〈排量 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#float"〉0.15 L〈/排量〉
〈额定转速 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉8000 r/min〈/额定转速〉
〈/工作环境〉
〈目标〉
〈功能设计 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#string"〉每m3/h空气量需纸芯面积40 cm2〈/功能设计〉
〈/目标〉
〈滤芯设计 rdf:ID="滤芯设计参数"〉
〈滤纸面积 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#float"〉1019 cm2〈/滤纸面积〉
〈滤芯外径 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉1142 mm〈/滤芯外径〉
〈折数 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉80〈/折数〉
〈折宽 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#int"〉14 mm〈/折宽〉
〈折距 rdf:datatye="http://www.w3.org/2001/XML Schema#float"〉4.5 mm〈/折距〉
〈/滤芯设计〉
…
在当前设计情境下，确定目标用户需求的潜在知识资源，采用情境约束的形式对空气滤清器设计知识的相关概念间关系进行描述、分类和聚类。
表1 空气滤清器设计(部分)相关知识之间的关联关系
通过对约束聚类函数L进行计算分析，得到相关知识与各约束聚类中心的相似度，并根据需求概念之间的关系，将11类候选知识划分为实例、参数两类。实例类为{#K1，#K2，#K3，#K4，#K10，#K11}，设计参数类为{#K5，#K6，#K7，#K8，#K9}。得到候选知识之间的关联关系：#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。同时，设计人员可根据惩罚值P的取值进行调整，对约束聚类函数L的取值范围进行限定，使聚类效果达到最优，本文取P=0.5。
利用贝叶斯理论对需求知识的聚类区域进行标注。由式(4)、式(5)得情境约束下聚类知识的标注概念空间：#C={空气滤清器，滤清效率，发动机，减少油耗，降低进气噪声，消声作用，发动机与滤清器，滤芯，优化分析，滤纸折距优化，滤纸厚度优化，滤纸面积优化，滤清原理，滤纸分析，滤清性能，空滤装置结构}={#c1，#c2，…，#c16}。则需求概念与聚类区域标注概念之间的关系，见表2。
通过对空气滤清器相关设计知识中的标注概念进行查询扩展，并根据式(6)、式(7)计算出相关标注概念与需求概念之间的综合相似度和相关度，筛选出符合扩展要求的标注概念，进行扩展检索，最后映射出与检索概念相对应的领域本体知识，如表3所示。
根据表3对综合相似度和相关度的计算结果进行整合倒置排序，按照S从大到小的排序结果为#K8、#K4、#K9、#K7、#K6、#K5、#K10、#K1、#K2、#K11、#K3。设计人员可以对综合相似度和相关度的扩展阈值进行设定，进一步缩小检索范围，提高检索知识的关联性和可用性。本文取扩展阈值为0.7，若S<0.7，则认为对应的标注概念与检索概念关联性不高，不符合要求，自动过滤；反之，则存储，并作为扩展的检索概念加入到检索概念集合中，以提高知识查找的准确性。
表2 需求知识与标注概念的关系
表3 标注概念查询综合相似度和相关度
通过对检索到的知识进行识别和筛选，将符合要求的知识推送给设计人员，同时对已经推送的知识或设计人员检索过的知识标明“已推”，对检索到符合要求的新知识标明“未推”。为下一次精确推送提供了前提条件，避免了知识重复推送，提高了个性化推送的准确性和有效性。
5 结语
利用贝叶斯理论对聚类知识进行语义标注，通过对标注概念与需求概念的综合语义相似度和相关度计算，扩展检索概念范围，进一步对设计需求的知识进行过滤与精选，从而避免了传统的设计知识推送中相似知识多，而可利用知识少的问题，在一定程度上提高了知识个性化推送的准确性。
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(编辑 张 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
国家科技支撑计划资助项目(2013BAF02B01)；江西省火炬计划资助项目(20151BBE51064)；江西省科技支撑计划资助项目(20141BBE53005)
TP391
10.3969/j.issn.1004-132X.2017.15.008
王有远，男，1965年生。南昌航空大学工业工程研究所教授。主要研究方向为制造业信息化、智能制造、知识工程与知识管理。发表论文100余篇。E-mail:yywnc@sina.com。赵 璐，男，1990年生。南京航空航天大学计算机科学与技术学院博士研究生。张乐恩，男，1990年生。南昌航空大学航空制造工程学院硕士研究生。
