基于产品设计情境的知识推送方法研究

罗德锋，战洪飞

（宁波大学机械工程与力学学院，浙江宁波 315211）

一、引言

知识推送的本质就是系统主动将适当的知识推送给适当的人，以提高员工的知识应用与创新能力[1]。如MOON 等（2009）[2]提出了一种基于多Agent的设计知识推送方法，推送给设计人员感兴趣的知识。徐荣振等（2016）[3]根据设计人员的知识使用行为，提出了一种基于序列模式挖掘的变型设计知识推送方法，通过知识序列的相似度实现知识的推送。

在产品设计的知识推送服务中，考虑情境信息对知识推送的影响非常有必要[4]。知识也具有情境依赖性，即知识的获取、应用等过程只有在特定的条件背景下才能发挥最大的价值。本文所谓的情境不仅仅是指产品设计的任务特征和环境资源，还包括设计人员本身的个性化特点。

一些学者已经意识到情境在知识推送服务中的重要作用，将设计情境融入到知识推送服务中。王克勤等（2019）[5]通过构建情境交互模型，为设计人员提供知识推送服务；张发平和李丽（2017）[6]从业务过程知识重用的角度，提出了以任务和用户为心的多维层次情境模型，为企业提供知识推送服务。

综上所述，目前的知识推送方法主要考虑的是设计人员的兴趣偏好以及知识使用行为，很少涉及到其它情境信息。本文主要利用设计过程中的情境信息来构建多维层次的产品设计情境模型，提出一种基于产品设计情境的知识推送方法，旨在借助情境对知识需求的过滤和约束作用，将企业案例中最恰当的知识推送给设计人员，以提高设计人员求解绩效，最后以某型号榨汁机设计的知识推送为例，验证方法的可行性。

二、产品设计情境分析及建模

（一）产品设计情境分析

本文的产品设计情境是指知识主体在使用知识产生设计活动的过程中，用来描述其当前状态且对知识重用有价值的信息。

由情境来源可将情境分为感应情境、虚拟情境和推理情境[7]。感应情境主要是通过情境传感设备识别获取的情境，如GPS 识别获取的定位信息等；虚拟情境是从应用软件获取的情境，如工作流管理系统识别获取的任务信息等；推理情境是在感应情境和虚拟情境的基础上，通过某种关系或自定义规则推理得到的，如通过办公场所和设备状态推理出员工的工作状态等。本文是将案例产品设计情境所关联的知识推送给现实产品设计情境下的设计人员，所以本文研究的产品设计情境主要包括两部分：现实产品设计情境和案例产品设计情境。

现实产品设计情境是指在当前设计过程中，随着业务活动的驱动而形成的设计需求和信息环境的集合，可从实时的产品设计数据中获取，并按照本文的情境建模方法封装成规范化的现实产品设计情境模型。

案例产品设计情境是指在企业案例库中提炼设计过程得到的情境信息集合，主要是从产品设计案例数据库中提取。按照设计人员的知识需求封装成案例产品设计情境模型并储存到案例情境知识库中。

（二）多维层次的产品设计情境建模

本文以设计过程为线索，通过对现实产品设计情境的抽象化处理，构建多维层次的现实产品设计情境模型。本文的情境模型采取的是相同的建模方法。通过对产品设计求解过程中的情境信息进行抽取和描述，构建多维层次的产品设计情境模型，可表达为：PDC={CiEj|i=1，2，3，…，m，j=1，2，3，…，n}，其中，PDC 表征产品设计情境模型，CiEj表征第i 个产品设计情境模型第j 个情境要素。王程强等（2019）[8]在企业调研和问卷分析的基础上，对业务求解过程中的情境要素进行描述，归纳总结了人员、时间、地点等维度的情境模型来研究不同的情境配置对业务求解绩效的影响，本文也参与了部分研究工作。因而，综合他们的研究，并进一步对获取的一些设计案例材料进行对照，为适合知识推送需要，本文设定了七个情境维度对产品设计情境模型中的情境要素进行概括性描述，可以提炼为任务、资源、产品、领域、人员、时间、地点七个情境维度。在对各个情境维度进行细化时，有些需要细化，而有些则不需要，情境细化到可量化度量或可采集为止，根据不同的情境要素组成树状层次结构，如图1 所示。

图1 多维层次的产品设计情境模型示意图

（三）情境要素的权重确定

在情境模型中，不同层次情境要素的核心作用是不同的，因而有不同的权重值。信息熵就是对信息不确定性的一种度量[9]，本文利用熵值可以判断某一情境要素在相似性评估总体上的重要程度。设现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型中的情境要素相似度矩阵为A=（aij）m×n，其中aij表示第i 个案例产品设计情境模型中第j 个情境要素与现实产品设计情境模型中第j 个情境要素的相似度，则采用信息熵计算情境要素的权重步骤如下：

步骤1：计算第i 个产品设计情境模型中第j 个情境要素的比重：

步骤2：计算第i 个产品设计情境模型中第j 个情境要素的熵值ej：

其中

步骤3：计算第i 个产品设计情境模型中第j 个情境要素的权重值wj：

三、需求驱动的案例情境知识库

案例情境知识库的构建是本文的关键。设计人员在不同的情境中执行设计活动时会产生不同的知识需求，因此可通过识别不同的情境来区分知识需求，从而向设计人员推送知识。知识需求驱动的案例情境知识库是集知识分类、储存、匹配、推送、管理于一体的知识库，如图2 所示。

1.案例产品设计情境模型。由案例产品设计情境经过规范化处理后封装在案例情境知识库中的模型。

2.案例知识单元。由企业案例中的设计知识进行统一封装后的形式化表达单元。产品设计求解所需要的案例知识单元不仅是由知识载体和知识内容两部分构成，还需要考虑知识使用的程度。所以本文定义的案例知识单元由知识载体、知识内容、知识使用程度三个层面来描述。

3.关联关系。主要用于案例产品设计情境模型和案例知识单元关系的表达。二者的关联关系是比较复杂的，并不是单纯的一对一的关系，通常是多对多的关系。

本文引入关联度R（CPDC，CKU）来表示案例产品设计情境模型与案例知识单元的关联关系，其中R 取值范围为[0，1]，CPDC 表示案例产品设计情境模型，CKU 表示案例知识单元。当R 趋向于0 时，表示CPDC 与CKU 的关联性越来越低；当R 趋向于1时，表示CPDC 与CKU 的关联性越来越高。关联度R 主要由设计人员浏览案例知识单元的次数n 确定，当设计人员在某一设计情境下浏览案例知识单元的次数n 越多，说明该设计情境与案例知识单元的关联性越高；当设计人员在某一设计情境中刚开始浏览案例知识单元时，二者的关联性增长相对缓慢，之后随着浏览次数n 的增加，关联性增长开始加快，但当浏览次数n 增加到某一程度后，关联性逐渐停止增长，趋于平稳[10]。以上分析说明R 是关于n 的非线性函数，关联度不但受到浏览次数的影响而且还存在上限，浏览次数可以有无限次，但是关联度却不会无限地增长，此外，本文发现在数学领域中研究人口增长规律的Logistic 函数模型与R的增长过程非常相似，因此引用Logistic 增长模型来定义关联度R，见公式（4），并根据设计人员的评分进行动态修正，因为关联度R 不仅与案例知识单元的浏览次数有关，还与设计人员对案例知识单元的评分有关，评分越高，说明R 增长得越快，关联性就越高。

其中，n 为在某一设计情境下设计人员浏览案例知识单元的次数，N 为自然数，n0为所有案例知识单元被浏览次数的中位数，n=0 时，说明在某一设计情境下设计人员没有浏览案例知识单元，即R为0；γ 为案例知识单元的评分修正系数，可设满分为5 分，则γ=c/5 且c∈{1，2，3，4，5}。

根据设计人员的反馈信息对案例产品设计情境模型、案例知识单元、关联关系进行动态的调整和更新，以保证案例情境知识库能适应多变的企业环境。

四、知识匹配及推送

（一）现实产品设计情境——案例知识单元映射

构建现实产品设计情境模型与案例知识单元的映射关系就是找出现实产品设计情境下最适合设计人员求解的案例知识单元，在设计求解过程中，系统推送给设计人员什么样的知识是由“现实产品设计情境模型-案例知识单元”的映射关系F-SR决定的，而F-SR 又是由“现实产品设计情境模型-案例产品设计情境模型”的映射关系F-S 和“案例产品设计情境模型-案例知识单元”的映射关系F-R共同决定的，因此，可将“现实产品设计情境模型-案例产品设计情境模型-案例知识单元”看作一条路径，现实产品设计情境模型相当于路径的起点，案例知识单元相当于路径的终点，并把现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型的相似度看作是“现实产品设计情境模型-案例产品设计情境模型”的映射关系强度，把案例产品设计情境模型与案例知识单元的关联度看作是“案例产品设计情境模型-案例知识单元”的映射关系强度，故F-S、F-R 取值均属于[0，1]。假设现实产品设计情境模型Q 到案例知识单元P 的路径有k 条，则在该现实产品设计情境下，案例知识单元P 的映射值计算公式为F-SR=（F-Si）×（F-Ri），其中i=1，2，…，k。然后系统按照映射值的大小降序排列，以知识列表的形式推送给设计人员，辅助其完成设计求解。

（二）知识推送过程

知识推送主要是找到最适合设计人员在现实产品设计情境下求解所需的案例知识单元（见图3），知识推送过程可分为四步：

第一步：构建现实产品设计情境模型。设计人员在执行设计过程时会产生各种设计活动和知识需求，通过传感器或信息系统等进行情境识别获取，可获取现实产品设计情境信息，如GPS 识别获取的位置信息、从企业信息系统中获取的人员信息以及设计的任务信息等，通过对现实产品设计情境的抽象化处理，提取出七个情境维度，构建多维层次的现实产品设计情境模型。

第二步：情境匹配计算。首先提取现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型的情境要素属性值，然后根据属性值的分类进行相似度计算，从而得到相似的案例产品设计情境模型。

第三步：案例知识单元-现实产品设计情境模型映射计算。在完成情境匹配计算的基础上，通过企业访谈设定合适的相似度阈值，把与现实产品设计情境模型相似度高的案例产品设计情境模型筛选出来，再利用案例产品设计情境模型与案例知识单元的关联关系进行映射计算，从而得到案例知识单元-现实产品设计情境模型的映射值。

第四步：知识推送。案例知识单元按照映射值进行降序排列，将恰当的案例知识单元以列表的形式推送给设计人员，方便设计人员点击、应用和收藏。此外，设计人员在设计求解过程中不仅有反馈评价，还可能产生新的知识，新知识融合到相应的现实产品设计情境，经整理分类后一并存储到案例情境知识库中。

图3 知识推送过程示意图

（三）产品设计情境模型的相似度评估算法

如上文所述，产品设计情境模型都具有多维层次树状结构，计算情境要素的相似度就是计算其对应属性的相似度，产品设计情境模型的相似度是根据各层次情境要素的相似度自下而上进行计算的，即首先查找两情境模型的对应情境要素，先计算下层各情境要素的相似度，再依次加权求出上层情境要素的相似度，最终得到产品设计情境模型的相似度。计算方法如下：

假设两个产品设计情境模型的一组对应情境要素分别为V 和V'，n 为与之对应的情境要素数量，则V 和V'的相似度为：

式（5）中，wj为第j 个情境要素的权重值，且表示V 和V' 在第j 个情境要素的属性相似度，其计算根据属性值类型可以分为：

（1）向量类属性。当情境要素用向量形式表示其属性时，采用余弦相似度的方式进行计算，相似度计算公式如式（6）所示：

式（6）中，（p1，…，pn）和（q1，…，qn）分别为情境要素V、V' 的属性值为pi的平均值为qi的平均值。

（2）数值类属性。当情境要素用数值表示其属性时，相似度计算公式如式（7）所示：

式（7）中，np1和np2分别为情境要素V、V'的属性值。

（3）字符类属性。当情境要素用字符形式表示其属性时，主要是计算语义相似度，本文参照了将属性相似度与基于Word Net 本体结构的结构相似度相结合的一种综合相似度计算方式[11]，公式如式（8）所示：

（4）区间类属性。当情境要素用区间值形式表示其属性时，相似度计算公式如式（9）所示：

式（9）中，（a1，a2）和（b1，b2）分别为情境要素V、V'的区间类属性值。

（5）模糊类属性。当情境要素用0～1 区间的模糊值将属性进行量化时，相似度计算公式如式（10）所示：

式（10）中，f1和f2分别为情境要素V、V'模糊化后的属性取值。

得到情境要素的相似度之后，计算情境维度的相似度就是对其情境要素的相似度进行加权求和，最终得到现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型的相似度，为提升相似性计算效率，本文令现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型具有相同的结构形式。

五、实例分析及验证

本节以某型号榨汁机设计的知识推送为例，首先计算榨汁机设计过程中现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型的相似度，然后计算案例产品设计情境模型与案例知识单元的关联度，最后通过两者确定“现实产品设计情境模型——案例知识单元”的映射值，得到知识推送列表，最终实现知识推送服务。

由于目前企业还没有按照本文的方法构建案例情境知识库，故本文通过企业调研，收集了五个案例和一个现实产品设计业务，其中案例1、案例4都与现实产品设计业务相近，但案例1 的产品设计求解绩效要好于案例4，通过采用本文的研究方法，来观察是否能给设计人员推送出绩效好的案例所包含的案例知识单元，进而验证本文方法的有效性。

为节省篇幅，本文对产品设计情境模型进行简化处理，简化为13 个情境要素，表1 是从现实产品设计业务中提取的现实产品设计情境模型。

表1 榨汁机设计的现实产品设计情境模型

表2 是从企业收集并导入到案例情境知识库中的5 个案例产品设计情境模型，其中，技能水平、兴趣偏好用向量类属性表示，寿命、设计天数、月份用数值类属性表示，杯体材料、转速用字符类属性表示，噪音用区间类属性表示，经验水平用模糊类属性表示，依照相应的属性相似度计算方式，分别计算现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型相对应的情境要素的相似度，计算结果如表3所示。

利用表3 的计算结果构建情境要素相似度矩阵，记为A=（aij）m×n，其中，m=5，n=13。利用公式（1）、公式（2）、公式（3）计算现实产品设计情境模型中各个情境要素的权重，计算结果如表4 所示。

表2 榨汁机设计的案例产品设计情境模型

表3 现实产品设计情境模型各情境要素与案例产品设计情境模型的相似度

表4 现实产品设计情境模型各情境要素的权重

例子中的产品设计情境模型具有相同的结构，可设7 个情境维度的权重均为1/7，后续会随着设计人员的反馈评价进行动态调整，以案例产品设计情境模型1 为例，按照公式（5），分别计算各个情境维度的相似度。得出任务维度的相似度为0.64，人员维度的相似度为0.88，时间维度的相似度为0.80，地点维度的相似度为1.00，产品维度的相似度为1.00，领域维度的相似度为1.00，资源维度的相似度为1.00。所以，最终得到现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型1 的相似度为0.90。

同理可以得到现实产品设计情境模型与案例产品设计情境模型2、模型3、模型4、模型5 的相似度，计算结果分别为0.87、0.95、0.90、0.51。

通过企业访谈，相似度阈值设为0.85，则满足设计人员知识需求的案例产品设计情境模型共有4个，计算映射值是在情境匹配计算完成的前提下考虑案例产品设计情境模型与案例知识单元的关联关系，依据本文的关联度定义方法，可以推测出案例知识单元与案例产品设计情境模型的关联度越高，案例知识单元在该案例产品设计情境下的利用率就越高，相应的设计求解绩效也就越高，已知案例产品设计情境模型与案例知识单元的关联度如表5 所示。

表5 案例产品设计情境模型与案例知识单元的关联度

由表5 可知，构成现实产品设计情境模型到案例知识单元的路径共有20 条，例如计算现实产品设计情境模型到案例产品设计情境模型1 再到案例知识单元1 的映射值，F-SR=（F-S1）×（F-R1）=0.90×0.9=0.81。同理可得出现实产品设计情境模型与其它案例知识单元的映射值，按照降序排列得到知识推送列表，如表6 所示。

表6 知识推送列表

结合前文分析，由表6 的知识推送结果可知，映射值越大，意味着其对应的案例知识单元就越适合当前的产品设计求解，表6 中现实产品设计情境模型到案例产品设计情境模型4 再到案例知识单元4 的映射值为0.72，由前文可知案例产品设计情境模型1、案例产品设计情境模型4 都与现实产品设计情境模型有着相同的相似度，说明二者分别对应的案例1 及案例4 中的产品设计业务都与现实的产品设计业务相近，而设计人员使用案例知识单元1 求解现实产品设计业务的绩效比使用案例知识单元4 求解所得的绩效会更高，故设计人员依据本文知识推送列表可以找出最适合求解现实产品设计业务的案例知识单元，即案例1 所包含的知识单元1 最适合求解现实产品设计业务，能够提升设计求解绩效，从而验证了本文方法的可行性。

六、结束语

针对企业知识管理中出现的知识泛滥、知识迷航等现象，本文将产品设计情境应用于知识推送中，从设计过程求解的视角，融合知识应用或产生的条件背景，提出了一种基于产品设计情境的知识推送方法，通过企业案例资源库构建了知识需求驱动的案例情境知识库，其中强调了关联度的定义方法，给出了情境匹配算法及现实产品设计情境与案例知识单元的映射关系算法。最后，以某型号榨汁机设计的知识推送为例验证了算法的可行性，能满足设计人员的知识重用需求，有助于提升产品设计求解绩效。