基于本体的PPP项目风险信息建模与检索
2018-03-01江小燕王明辉田慧坤
江小燕， 王明辉， 田慧坤， 于 航， 胡 康
(合肥工业大学 土木与水利工程学院， 安徽 合肥 230009)
随着我国目前大力推进PPP(Public-Private Partnership)项目建设，PPP项目风险的识别与防控问题也越来越突出。由于PPP项目具有结构复杂、耗时长、投资大、参与方众多等特点[1]，使得PPP项目风险信息量庞大，且各参与方之间大多采用孤立的信息处理方式，“信息孤岛”问题较为严重。再者，目前与PPP项目相关的历史经验、知识和案例大多以Word或Excel等非结构化文字资料来存储，这使得PPP项目的风险信息描述没有一个统一的标准。这种描述方式的异构性和语义的不一致性使得目前尚未有一种较好的方式能有效地实现PPP项目风险信息的集成与共享，导致PPP项目风险信息的获取和传递效率低下。
本体[2]是共享概念模型明确而又形式化的规范说明。通过对类、属性、实例、公理等方面的定义，完成对特定概念的抽象与归纳，在工程中已得到广泛的应用。姜韶华等[3]提出将本体结合BIM(Building Information Modeling)运用于绿色建筑领域，建立了绿色建筑智能评价系统。孟俊娜等[4]建立了在建筑工程领域的成本预算本体网络，提高了成本预算的效率和准确度。Rezgui[5]将本体技术引入到建筑工程信息管理领域，以解决特定的知识信息管理问题。在工程风险信息方面，也有学者利用本体技术做了研究。闫文周等[6]提出将本体技术运用于EPC(Engineering Procurement Construction)总承包项目风险控制领域，为风险预防措施的制定提供参考。高晓荣等[7]将本体技术与CBR(Case-Based Reasoning)案例推理技术相结合，进行钻井工程风险决策模型的建立与探讨。本体表示方法在上述工程领域的应用中，凭借其结构化、层次化的特点，能较好地完成对大量且无序工程信息的一致性描述，其良好的可扩展性与推理性也可解决工程信息的存储与重用问题，在PPP项目风险领域有较为广阔的应用前景。基于本体技术在工程中的应用经验和优势，本文将本体技术引入到PPP项目风险领域，建立PPP项目风险信息知识本体库，对PPP项目风险概念进行了结构化表述，以期解决PPP项目风险信息的存储、组织和重用的问题。同时，在Eclipse中借助Jena API制定用户所需的自定义规则，对已搭建好的本体模型进行推理，实现了特定用户的信息检索需求，提高了相关人员信息获取的效率和准确性。
1 方法概述
为实现上述目标，本文采用如下方法步骤：对大量PPP项目风险相关的文献、案例进行研究总结，提取出与PPP项目风险相关的主要概念，并以此为依据建立本体中的类，分析所提取概念的特点和功能，建立本体中类的属性，最后通过专家论证，完成本体的构建；分析本体中各类之间的逻辑关系，并根据用户需求建立推理规则；将建立好的本体和推理规则转换为Jena推理机中的事实和Jena中的自定义规则；使用Jena推理机推理，并根据用户需求构建查询语句，得到推理结果。整个过程如图1所示。
图1 本体构建及推理流程
2 PPP项目风险研究
2.1 PPP项目的定义与特点
目前PPP项目模式存在狭义与广义两种概念界定。狭义PPP是指私人部门与政府组成机构，引入社会资本并全过程合作，共同承担风险，期满后再移交政府的运营模式[8]。广义PPP是指包括BOO(Build-Own-Operate)、BOT(Build-Operate-Transfer)、PFI(Private Finance Initiative)等各种合作模式在内的私人部门与政府为提供公共服务而建立的合作关系[8,9]。PPP项目除了上述模式复杂之外，其众多的参与方以及较长的生命周期也使得PPP项目的风险更加多样，阶段性与动态性较一般项目也更强[10]。鉴于PPP项目的上述特点，在搭建信息本体模型时，必须充分考虑到PPP项目全生命周期内的所有重要因素。本文在搭建PPP项目风险信息本体模型时，构建了PPP项目模式、PPP风险类型、PPP风险源等指标，同时也引入了风险发生阶段等动态性因素，下文将做详细说明。
2.2 PPP项目的风险与模式分类
对于PPP项目风险类型的划分，由不同划分依据可以得到不同的结果。李丽等[1]提出将风险的分类视角划分为风险来源视角、空间层级视角、行业类别视角和项目阶段视角。本文将前三个视角中提及的文献进行总结归纳制成表格，如表1所示。
从上述视角的分类情况来看，使用行业类别视角对PPP项目风险进行划分的内容更为全面，且更符合项目的实际运作状况。故本文将PPP项目风险类型划分为建设风险、金融风险、政治风险、组织与协调风险、市场及运营风险、法律及合同风险、自然环境风险以及不可抗力风险。而就PPP项目模式而言，根据目前国内的实际操作情况，可划分为外包类、私有化类和特许经营类[22]，并可依据实际情况对各类别进行更进一步的划分。
表1 PPP项目风险来源视角及分类
2.3 PPP项目风险发生阶段
PPP项目风险随着项目的时序推进而发展，在这期间具有明显的阶段性。因此将PPP项目各阶段进行合理的划分，对PPP风险的信息分类总结有着重要的意义。国内外研究人员已经对PPP项目风险发生阶段的划分做了一些研究，在此将部分划分结果进行整理，如表2所示。
表2 PPP项目风险发生阶段
综合以上文献，本文将PPP风险发生阶段划分为项目识别阶段、招标阶段、融资阶段、设计阶段、运营阶段、移交阶段和全生命阶段。
2.4 PPP项目风险源
PPP风险源在这里定义为可能会诱发PPP项目发生风险的潜在性事件。目前，对于PPP项目的风险源尚没有明确的分类。Fidan等[27]提出将国际性工程项目的风险源划分为意外情况和不利变化两种类别，并在此基础上做了详细的划分。本文借鉴Fidan等的分类方法，并对该方法加以改进运用到PPP项目风险源的分类中。首先将风险源按照风险类型进行分类，再进一步对意外情况和不利变化的子类进行补充。因篇幅所限，下文以政治风险、建设风险和市场及运营风险为例，划分结果如表3所示。
表3 PPP项目风险源
3 PPP项目风险信息本体模型构建
3.1 本体构建方法
本文采用本体建模软件Protégé并以七步法[28]的步骤为基础进行PPP风险本体的构建。本体构建的步骤如图2所示。
图2 本体构建步骤
目前已经确定了本体的专业领域范畴是PPP项目风险领域，该本体构建的主要难点在于明确PPP项目风险信息的类及类的关系。在上文中已对大量的PPP风险历史文献进行了总结整理。下文将在此基础上阐述建立基于PPP风险领域的类，并进行属性和关系的确定。在本体确定好之后，还需进行专家论证。
3.2 类及等级关系的确定
本文综合文献调研和专家论证的结果定义了本体中的7个主要的类，分别为PPP项目模式(PPP mode)、PPP风险类型(PPP risk type)、PPP风险源(PPP risk source)、PPP风险发生阶段(PPP risk development stage)、PPP风险承担方 (PPP risk carrier)、PPP风险管理措施(PPP risk management)和PPP风险后果(PPP risk consequence)。其中，PPP风险类型、风险源和风险发生阶段这三个类在前文中已经做了说明。PPP项目模式和PPP风险承担方作为PPP项目风险信息的重要指标，目前已有明确的分类。PPP风险管理措施和风险后果由于目前可查资料较少，则主要依靠专家的论证确定。由于篇幅所限，本文在此对有代表性的一些类进行展示，结果如图3所示。
图3 项目风险信息本体树
3.3 属性及类的关系确定
属性不仅可以对本体中的类在各方面的情况做出详细说明，更重要的是通过定义属性的定义域和值域可以实现本体中各类的关联，使本体模型具有整体性。在本文所构建的PPP风险模型中，定义了导致(Cause)、后果(Having consequence)、控制(Control)、负有责任(Respond to)等属性。通过属性可以将各类所代表的信息加以联系。所构建的类的关系如图4所示。
图4 类的关系
4 PPP项目风险信息本体推理
4.1 推理框架
Jena API的工作原理是通过识别类的属性信息以及类与类，类与实例之间的关系，并基于规则进行推理，以达到挖掘出本体中隐含的语义关系的过程。Jena API中有混合、正向和逆向三种推理方式，本文选用正向推理方式来进行推理，构建了推理框架，如图5所示。
图5 推理框架
4.2 规则建立
Jena API的推理功能是以已经编制好的规则为基础的。针对大部分本体的普遍特点，Jena本身已经存储了一些简单的规则，包括推理概念之间的包含、互斥、同级等关系，也可以依据属性的定义域和值域做一些简单的推理。但是这些规则的针对性并不强，在面对特定的专业领域时，还需要用户自己制定规则以完成特定领域的复杂推理，这些规则被称为自定义规则，以.rules的文件格式命名。在Eclipse中使用Jena API中的List
(?a Object Property1 ?b) (?b Object Property2 ?c)→ (?a Object Property3 ?c)
上述规则的主体为(?a Object Property1 ?b)(?b Object Property2 ?c)，头为(?a Object Property3 ?c)。意为在满足几个主体所代表的信息条件下，可以推出头所代表的信息。用户可按照上述规则构建模式编制自己所需的规则。例如，已知某PPP项目在某一阶段发生了某项意外情况，并已经造成了不利后果，现在想要快速识别出发生的是何种风险，以根据这种风险以往的治理手段来制定相应措施，可制定如下规则：
[rule1:(?a http://www.owl-ontologies.com/PPP_Risk_ Model.owl#Having-phenomenon ?b)(?b http://www. owl-ontologies.com/PPP_Risk_Model.owl #Cause ?d) (?c http://www.owl-ontologies.com/PPP_Risk_Model. owl # Having-occasion ?d)→(?a http://www.owl-ontologies.com/PPP_Risk_ Model. owl#Happen ?d)]
此规则的含义为在PPP项目的阶段a发生了现象(Having phenomenon)为b的风险源，若风险源b导致(Cause)的风险和已知的不利后果c产生的原因(Having occasion)指向的是同一风险类型d,则可以识别出a阶段发生(Happen)了风险类型为d的风险。除了上述这类对本体内容的推理之外，在规则中还添加了一些在针对检索时的推理，比如对同义关系和子、父类词汇的推理，以增加检索时的准确度和效率。在规则编制好后，将其保存成.rules文件格式形成拓展规则库，以便进行灵活的调用和增减。本文在所构建规则库中对这两类规则分别选取有代表性的几条示例，为展示方便，将本体名称字符串简写为“Model.owl”，如表4所示。
表4 Jena规则示例
4.3 推理系统的实施
首先构建本体库：使用本体建模软件Protégé完成对PPP项目风险信息本体的构建，并保存为.owl格式文件；使用Eclipse平台，借助Jena推理机完成对本体文件的获取，将知识本体文件存入MySQL数据库中，完成对PPP项目风险信息本体库的集成。之后构建规则库：使用Jena完成对拓展规则的编写，保存为.rules文件；在Eclipse中导入已经保存好的.rules文件，形成规则库。当进行检索时，用户输入检索语句，Jena将创建知识表示模型owlModel和知识本体推理模型OntModel，用户可根据自己的实际情况调用规则库中的拓展规则，系统将进行知识推理，输出推理结果。
5 本体验证和系统评价
为进一步完善研究内容，还需要对PPP项目风险信息本体和整个系统进行验证和评价。在本体的构建中，本体验证作为重要的一项内容，需要PPP项目领域相关专家的参与以完成对本体的修改和优化，整个过程如图6所示。
图6 基于专家参与的本体构建体系结构
本文采用专家座谈的方式，与安徽省7位从事PPP项目的资深专家进行了面谈。首先将PPP项目风险本体中类、属性和类的关系向专家进行了阐述，并介绍了整个推理系统的推理流程。之后在细节方面与专家进行讨论，详细记录了专家的建议。事后向专家发放调查问卷，并针对专家建议和问卷的结果进行了修改。本文在此展示调查问卷的部分结果，除对本体的全面性、简洁性进行评价之外，还对整个系统的实用性进行了打分，并对结果进行了统计。本问卷将问题答案的四个选项分别记为1～4分，分数越低表示越倾向于同意问题的观点，统计结果如表5所示。
表5 部分调查结果统计
6 结 语
本文主要做了以下两个工作：一是建立了PPP项目风险信息本体库，实现了PPP项目风险知识的结构化表示；二是使用Jena推理机的推理机制，构建了PPP项目风险信息推理规则库，实现了基于本体的PPP项目风险信息的知识推理，使用户能根据自己的需求特点进行本体模型的信息检索，克服了传统关键字检索信息不准确，效率低下的特点，提高了信息获取的准确度，有助于相关人员更好地进行项目决策。
但本文尚存一些不足。目前所构建的本体还较为简单，类和关系的定义仍不够完全。本体库和推理系统的构建是一个复杂而漫长的过程，需要进行反复的修改和测试评价。再者，在座谈过程中，部分专家建议将PPP项目风险案例用本体的方法进行表示形成PPP项目风险案例库，以使知识推理与案例推理互为补充。对于如何做到将PPP项目风险信息本体与案例推理研究相结合，仍是未来研究工作的努力方向。
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