蔣翠清, 高家飛, 李斌生
(1.合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院 安徽 合肥 230009;2.合肥工業(yè)大學(xué) 過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室 安徽 合肥 230009)
面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識推送服務(wù)研究
蔣翠清1,2, 高家飛1, 李斌生1
(1.合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院 安徽 合肥 230009;2.合肥工業(yè)大學(xué) 過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室 安徽 合肥 230009)
面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識推送服務(wù)為設(shè)計人員提高其對知識的重用提供了有效的解決途徑。文章首先討論了知識服務(wù)的概念及分類,然后描述了產(chǎn)品設(shè)計人員的知識需求,包括設(shè)計人員知識需求的生成方法與更新原則以及基于概念語義擴展的設(shè)計知識檢索方法;在此基礎(chǔ)上,給出了面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)層次模型和需求驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計知識服務(wù)運行模式,并通過實例對該模式進(jìn)行了系統(tǒng)實現(xiàn)與驗證,應(yīng)用表明該系統(tǒng)可有效提高設(shè)計人員知識獲取的效率。
設(shè)計人員;知識服務(wù);知識需求;概念語義擴展
從現(xiàn)代產(chǎn)品設(shè)計的特點來看,基于網(wǎng)絡(luò)的各種先進(jìn)制造技術(shù)迅速發(fā)展,設(shè)計過程的復(fù)雜性越來越高,設(shè)計活動越來越突出地體現(xiàn)知識密集型和協(xié)作密集性的特點,如何有效協(xié)同這一復(fù)雜活動中的資源、行為和過程,受到了越來越廣泛的關(guān)注。知識服務(wù)為企業(yè)實現(xiàn)知識資源的利用提供了新的途徑,面向設(shè)計人員的知識服務(wù)就是在適當(dāng)?shù)臅r間和地點將適當(dāng)?shù)闹R推送給設(shè)計人員,以幫助其提高設(shè)計水平和設(shè)計效率。
目前,產(chǎn)品設(shè)計知識服務(wù)方面的研究已有很多。文獻(xiàn)[1]提出基于粗糙集的產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計知識推送方法和知識推送體系,分析了推送流程;文獻(xiàn)[2]根據(jù)知識推送系統(tǒng)的架構(gòu)分析了員工、領(lǐng)域、知識、流程、子流程的概念及其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),探討了推送知識的匹配方法,并實現(xiàn)了基于流程驅(qū)動的領(lǐng)域知識主動推送系統(tǒng);文獻(xiàn)[3]提出了基于本體的某機械產(chǎn)品設(shè)計過程的知識表示和推送技術(shù);文獻(xiàn)[4]提出了一種基于知識管理的,以工作流驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計知識主動推送體系結(jié)構(gòu),分析了其主要層次結(jié)構(gòu)及知識的組織和管理,提出了以工作流驅(qū)動的知識主動推送方式;文獻(xiàn)[5]提出嵌入式知識服務(wù)的運作理念,將企業(yè)外的各級資源單元無縫地集成到設(shè)計過程中,并保證設(shè)計實體和各級資源單元的獨立性。
然而,在這些研究中,缺乏對產(chǎn)品設(shè)計過程中知識需求的研究。同時,在對設(shè)計人員進(jìn)行知識服務(wù)時,沒有充分考慮到設(shè)計人員知識背景、知識水平的差異,導(dǎo)致他們很難獲取所需知識。針對這些不足,本文研究了產(chǎn)品設(shè)計過程中的知識需求,包括設(shè)計人員知識需求的生成與更新。同時,提出一種面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)層次模型,并在此模型的基礎(chǔ)上提出了需求驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計知識服務(wù)運行模式,基于該模式的產(chǎn)品設(shè)計知識推送方式可使推送的知識更加符合設(shè)計人員的需求。
近幾年,國內(nèi)外有關(guān)知識服務(wù)的研究較熱,然而知識服務(wù)的概念并沒有一個統(tǒng)一的定義。國內(nèi)最早提出知識服務(wù)概念的是四川大學(xué)的張曉林教授,他認(rèn)為:知識服務(wù)即以信息知識的搜尋、組織、分析、重組的知識和能力為基礎(chǔ),根據(jù)用戶的問題和環(huán)境,融入用戶解決問題的過程之中,提供能夠有效支持知識應(yīng)用和知識創(chuàng)新的服務(wù)[6]。之后很多學(xué)者[7-10]也紛紛提出了各自對知識服務(wù)概念的理解,本文將不予贅述。
本文所研究的知識服務(wù)是面向設(shè)計人員的知識服務(wù),綜合眾多學(xué)者對知識服務(wù)的定義以及本文所研究的對象,給出本文對知識服務(wù)的定義:面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)是主動為設(shè)計人員提供知識的服務(wù),通過系統(tǒng)與設(shè)計人員的交互,明確設(shè)計人員的知識需求,進(jìn)而將設(shè)計人員所需的知識轉(zhuǎn)化為知識產(chǎn)品,并在適當(dāng)?shù)臅r間和地點將該知識產(chǎn)品推送給設(shè)計人員,以幫助其提高設(shè)計水平和設(shè)計效率。
根據(jù)知識服務(wù)所涉及的領(lǐng)域,一般將知識服務(wù)分成元知識服務(wù)、領(lǐng)域知識服務(wù)和通用知識服務(wù);根據(jù)知識服務(wù)提供的方式來分,知識服務(wù)可分為被動式知識服務(wù)、半主動式知識服務(wù)和主動式知識服務(wù);根據(jù)知識服務(wù)的服務(wù)對象來分,可將知識服務(wù)分為面向設(shè)計人員的知識服務(wù)和面向知識管理人員的知識服務(wù)。如圖1所示,一方面是面向設(shè)計人員的知識服務(wù);設(shè)計人員的知識需求被傳遞給知識資源,知識資源解析相應(yīng)知識需求,將領(lǐng)域知識反饋給設(shè)計人員;另一方面,設(shè)計人員的設(shè)計經(jīng)驗和設(shè)計文檔資料被保存為知識資源的過程則是面向管理人員的知識服務(wù)。
圖1 知識服務(wù)過程
本文研究的知識服務(wù)為面向產(chǎn)品設(shè)計人員的主動式的領(lǐng)域知識服務(wù)。
在產(chǎn)品設(shè)計中,設(shè)計人員對知識的需求取決于2個因素:設(shè)計人員所從事的具體的設(shè)計活動和設(shè)計人員本身[11]。設(shè)計活動代表了設(shè)計人員從事設(shè)計任務(wù)的環(huán)境,將設(shè)計活動與知識相結(jié)合,可以達(dá)到充分利用知識的效果。由于不同的設(shè)計人員具有不同的知識背景和興趣偏好,而且對于某一設(shè)計人員而言,隨著時間的變化、從事設(shè)計活動的增加,其知識背景和個人偏好也會不斷變化。因此,設(shè)計人員的知識需求還需考慮設(shè)計人員本身的因素。
由于設(shè)計人員對其興趣偏好的不確定性,所以確立準(zhǔn)確的設(shè)計人員模型是比較困難的。大多數(shù)的研究[12-14]通常運用概念術(shù)語及其權(quán)重來描述設(shè)計人員模型。在實際應(yīng)用中,運用設(shè)計人員知識熟悉度和知識術(shù)語間的關(guān)聯(lián)度來描述設(shè)計人員的個性化知識需求。而設(shè)計任務(wù)知識需求也同樣用概念術(shù)語來描述[15]。
設(shè)計人員的知識需求(Designer Knowledge Demand,簡稱 DKD)可描述為DKD= {KDT,KDM},其中,KDT描述了設(shè)計任務(wù)(Design Task)知識需求,KDT= {t1,t2,t3,…,tn}表示設(shè)計任務(wù)的概念術(shù)語集合;KDM描述了根據(jù)設(shè)計人員模型(Designer Model)所確立的知識需求,設(shè)計人員模型采用圖描述為KDM= (V,E)。其中,V={(t1,f1),(t2,f2),(t3,f3),…,(tn,fn)}為圖的頂點,用來描述術(shù)語集合及其熟練度;E={(vi,vj,nvij)|vi,vj∈V}為圖的邊,是用來描述術(shù)語間關(guān)聯(lián)度的集合。設(shè)計任務(wù)(Design Task)可描述為DT=T/(A,R),其中,T= {T1,T2,T3,…,Tn}為設(shè)計任務(wù)中的任務(wù)集合;A= {A1,A2,A3,…,An}為設(shè)計任務(wù)中設(shè)計活動的集合;R={R1,R2,R3,…,Rn}為設(shè)計任務(wù)中角色的集合。
為了描述活動或者角色的變化,令F=A×A×C或F=R×R×C,F(xiàn)描述了當(dāng)條件C的結(jié)果為真時,活動或角色發(fā)生變化,C中的元素c均為布爾類型的表達(dá)式。
設(shè)計人員知識需求生成的基本思路是:知識需求由產(chǎn)品設(shè)計任務(wù)中活動或角色的變化觸發(fā)產(chǎn)生,通過對設(shè)計任務(wù)的描述來確定設(shè)計任務(wù)知識需求,然后將設(shè)計任務(wù)知識需求與設(shè)計人員模型進(jìn)行融合,形成設(shè)計人員的知識需求。
設(shè)計人員通過查閱推送的知識,完成相應(yīng)的設(shè)計任務(wù),其知識水平會隨之變化。因此,需要對設(shè)計人員的模型進(jìn)行更新。其更新的原則如下:
(1)設(shè)計人員對主動推送的知識,有閱讀和不閱讀2種處理方式。由于為設(shè)計人員提供的知識是完成設(shè)計活動所必備的知識。若設(shè)計人員閱讀了知識,則任務(wù)完成后相應(yīng)知識的熟悉度就會增加;若不閱讀,則表示設(shè)計人員對該知識源已足夠熟悉,則將相應(yīng)的知識術(shù)語熟悉度設(shè)為最低值。
(2)設(shè)計人員在完成某一設(shè)計活動后,其所完成活動的知識術(shù)語和所閱讀的知識源的知識術(shù)語,將被加到設(shè)計人員模型中,對新增的知識術(shù)語,其熟悉度被設(shè)置為熟悉度初始值。
(3)設(shè)計人員完成設(shè)計任務(wù)后,在業(yè)務(wù)活動知識需求和其所閱知識源中同時出現(xiàn)的知識術(shù)語間的關(guān)聯(lián)度將增加。
作為領(lǐng)域知識概念化的系統(tǒng)描述,領(lǐng)域本體定義了概念術(shù)語,描述了概念間的關(guān)聯(lián),并提供了語義推理所需的邏輯規(guī)則[16]。語義推理包括同義擴展、語義蘊含、外延擴展及語義相關(guān)聯(lián)想等類型。在推理的過程中,由于缺乏統(tǒng)一的量化標(biāo)準(zhǔn),因此難以根據(jù)相關(guān)度進(jìn)行有序排列,造成擴展概念術(shù)語集散落聚集。根據(jù)這種無序擴展概念術(shù)語集檢索出來的設(shè)計知識,系統(tǒng)也無法衡量它們與設(shè)計人員知識需求的關(guān)聯(lián)程度。因此,在對設(shè)計人員的知識需求進(jìn)行基于概念術(shù)語的描述時,引入一個量化標(biāo)準(zhǔn)來度量擴展后的概念術(shù)語與原概念術(shù)語之間的關(guān)聯(lián)程度,這種量化標(biāo)準(zhǔn)就是語義擴展度。
量化擴展后的概念術(shù)語與原概念術(shù)語之間的符合程度,涉及語義相似度和語義相關(guān)度2個因素。語義相似度是指2個不同概念術(shù)語在特定領(lǐng)域內(nèi)可以互換且不改變原先所表達(dá)的含義的程度。語義相關(guān)度是指特定領(lǐng)域內(nèi)2個不同概念術(shù)語在本體語義上存在的直接或者間接聯(lián)系的相對強度。
通過對領(lǐng)域本體中概念術(shù)語間語義相似度和相關(guān)度計算的研究分析,下面給出概念術(shù)語的語義擴展度的計算公式。概念術(shù)語P相對于概念術(shù)語Q的語義擴展度計算公式為:
本文的設(shè)計知識檢索建立在概念語義擴展的基礎(chǔ)上,通過概念語義擴展提高設(shè)計知識檢索的查全率和查準(zhǔn)率。同時,本文的檢索過程和傳統(tǒng)的檢索過程也是不一樣的,傳統(tǒng)的檢索過程是需要用戶去輸入檢索式,而本文的檢索是系統(tǒng)主動地根據(jù)設(shè)計人員的知識需求檢索相關(guān)知識,然后推送給設(shè)計人員。
本文的設(shè)計知識匹配采用基于向量空間模型的匹配方式。通過對設(shè)計知識源文檔的特征向量與設(shè)計人員的知識需求的特征向量之間進(jìn)行相似度計算,來檢索得到相似度高的設(shè)計知識源文檔。
(1)設(shè)計知識源文檔的特征向量表示。設(shè)計知識源文檔中的概念詞可能出現(xiàn)在文檔中的不同描述區(qū)間中,如知識源題目、關(guān)鍵詞、摘要、內(nèi)容等。在不同的描述區(qū)間中,概念詞相對于文檔的重要程度可能不一樣,因此,需要對每個描述區(qū)間的重要程度進(jìn)行設(shè)定,以提高查準(zhǔn)率。
設(shè)計知識源文檔中不同描述區(qū)間的重要因素集合為W= {Wx|x∈ {SK,CK,AK,KW,…}},其中,Wx表示描述區(qū)間x的重要程度。由于設(shè)計知識源中的概念可能存在于多個描述區(qū)間中,因此,當(dāng)出現(xiàn)此情況時,設(shè)定概念的描述區(qū)間權(quán)重Wxi=max{Wx},其中,Wx為概念所出現(xiàn)的描述區(qū)間的權(quán)重集。
設(shè)計知識源文檔可最終轉(zhuǎn)換成向量Vks,即
其中,Wdi為文檔中概念ki的特征權(quán)重;Wxi為概念ki的描述區(qū)間權(quán)重。概念相對于設(shè)計知識源文檔的特征權(quán)重計算方法如下:
其中,W(t,d)為概念詞t在設(shè)計知識源文檔d中的特征權(quán)重;tf(t,d)為t在d中出現(xiàn)的頻率;nt,d表示t在d中出現(xiàn)的次數(shù);idf(t,d)為反文檔頻率;N為設(shè)計知識源文檔集的個數(shù);Nt,d為出現(xiàn)概念詞t的文檔個數(shù)。
由于構(gòu)成設(shè)計知識源文檔的詞匯數(shù)量可能很大,導(dǎo)致表示知識源文檔的向量空間的維數(shù)也可能很大,因此,需要進(jìn)行維數(shù)壓縮。通過設(shè)定閾值Ω,當(dāng)文檔中某一概念的權(quán)重WdiWxi低于Ω時,從特征向量中去掉該概念及其權(quán)重,最后得到維數(shù)為m的表征設(shè)計知識源文檔的特征向量。
(2)設(shè)計人員知識需求的特征向量表示。設(shè)計人員知識需求的特征向量表示為:Vkd={(k1,Wk1),(k2,Wk2),…,(ki,Wki),…(kn,Wkn)},其中,ki為擴展后概念術(shù)語集中的概念術(shù)語,即包括擴展概念術(shù)語集和原概念術(shù)語集中的概念術(shù)語。對于原概念術(shù)語集中的概念術(shù)語,Wki=1;對于擴展概念術(shù)語集中的概念術(shù)語,Wki=SED(ki)。
(3)相似度計算。計算設(shè)計知識源文檔的特征向量Vks和設(shè)計人員知識需求的特征向量Vkd的余弦值,得出設(shè)計知識源文檔和設(shè)計人員知識需求間的相似度sim(Vks,Vkd),若sim(Vks,Vkd)大于閾值δ,則匹配成功。在計算sim(Vks,Vkd)時,特征向量Vks和Vkd的維度很少會一致,因此需要對其維度進(jìn)行合并,本文取其交集,從而使2個特征向量的維數(shù)保持一致。相似度計算公式如下:
面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)要求設(shè)計人員與知識之間要形成一個統(tǒng)一協(xié)調(diào)的有機體,以使設(shè)計人員能充分有效地利用已有的設(shè)計知識分析客戶的需求,從而設(shè)計出具有市場競爭力的產(chǎn)品。為此,本文擬從目標(biāo)層、方法層、技術(shù)層和資源層4個層面建立面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)層次模型,如圖2所示。
(1)目標(biāo)層描述了研究面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)的目的,即實現(xiàn)知識服務(wù)支持系統(tǒng)能夠自動理解設(shè)計人員的知識需求,將知識推送給設(shè)計人員,以協(xié)助其提高設(shè)計效率。
(2)方法層描述了面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)的實施思路。針對某一設(shè)計業(yè)務(wù)的某一設(shè)計角色而產(chǎn)生的業(yè)務(wù)知識需求,在與設(shè)計人員模型進(jìn)行融合后,形成設(shè)計人員針對該角色、該任務(wù)的知識需求。系統(tǒng)對設(shè)計人員的知識需求與知識源進(jìn)行匹配,檢索到相應(yīng)的知識并推送給設(shè)計人員,完成知識服務(wù)過程。另外,根據(jù)設(shè)計人員對所推送的知識的使用情況,系統(tǒng)自動對設(shè)計人員模型進(jìn)行更新,進(jìn)一步提高知識需求獲取的準(zhǔn)確率。
圖2 面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)層次模型
(3)技術(shù)層描述了實現(xiàn)面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)所依賴的關(guān)鍵技術(shù)。① 設(shè)計人員是產(chǎn)品設(shè)計的主體,建立合適的設(shè)計人員模型對理解設(shè)計人員的個性化需求,進(jìn)而將準(zhǔn)確的知識及時地推送給設(shè)計人員至關(guān)重要;② 知識需求來源于特定設(shè)計任務(wù)下特定角色的設(shè)計人員,建立合適的知識需求模型,是檢索到正確知識的前提;③ 知識可能分布在不同的知識源中,知識存在形式多種多樣,知識匹配是依據(jù)知識需求準(zhǔn)確定位到正確知識的保證;④ 由于產(chǎn)品設(shè)計知識的存在形式有結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的,這些知識在語義上存在異構(gòu)現(xiàn)象,運用本體技術(shù)可以有效解決這種語義異構(gòu)問題。
綜上所述,技術(shù)層實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)包括設(shè)計人員建模技術(shù)、設(shè)計知識需求獲取技術(shù)、知識需求更新技術(shù)、知識匹配技術(shù)和設(shè)計知識本體建模等技術(shù)。
(4)資源層描述了支持面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)的各種數(shù)據(jù)庫,包括設(shè)計知識庫、產(chǎn)品模型庫以及設(shè)計知識本體庫等。
面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)的核心是設(shè)計人員。知識服務(wù)系統(tǒng)提供哪些知識,其依據(jù)是設(shè)計人員有哪些知識需求,面向設(shè)計人員的知識服務(wù)的運行是由知識需求驅(qū)動的,如圖3所示。
圖3 需求驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計知識服務(wù)運行模式
設(shè)計人員的知識需求取決于其所要完成的設(shè)計任務(wù)和在此任務(wù)中擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧?。設(shè)計人員的知識需求通過設(shè)計活動的啟動來觸發(fā)。設(shè)計任務(wù)知識需求和設(shè)計人員模型共同構(gòu)成設(shè)計人員的知識需求,然后經(jīng)過概念語義擴展和知識檢索與知識匹配,生成設(shè)計知識源列表,并將其推送給設(shè)計人員。另外,還要根據(jù)設(shè)計人員對推送的知識的使用情況更新設(shè)計人員模型。
其運行模式為:針對某一設(shè)計人員,當(dāng)某項設(shè)計活動啟動后,系統(tǒng)根據(jù)該設(shè)計任務(wù)特點和設(shè)計人員在該任務(wù)中的角色,通過術(shù)語描述的方式生成相應(yīng)的任務(wù)知識需求,同時從設(shè)計人員模型中提取出同樣通過術(shù)語描述生成的該設(shè)計人員的個性化知識需求,將這2種需求進(jìn)行融合形成設(shè)計人員的知識需求,然后對設(shè)計人員的知識需求術(shù)語集進(jìn)行概念語義擴展,將擴展后的需求術(shù)語集與設(shè)計知識本體庫進(jìn)行匹配,然后從設(shè)計知識庫中檢索出所需要的設(shè)計知識,最后將檢索出的知識推送給設(shè)計人員。另外,系統(tǒng)還會根據(jù)設(shè)計人員對所推送的知識的利用情況來更新設(shè)計人員模型。
某汽車生產(chǎn)企業(yè)作為我國自主創(chuàng)新品牌的代表,在多年的設(shè)計實踐中積累了大量的設(shè)計知識,如何有效地利用已有的設(shè)計知識,提高設(shè)計人員的設(shè)計水平,已經(jīng)成為該企業(yè)面臨的主要問題之一。本文將以該企業(yè)汽車內(nèi)飾設(shè)計為例,將面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識推送服務(wù)應(yīng)用于該企業(yè)的設(shè)計過程,以驗證其實用性和有效性。
假定設(shè)計人員甲需要完成某項設(shè)計任務(wù)T,其任務(wù)描述為:“XX型號汽車內(nèi)飾總體設(shè)計”。該設(shè)計人員模型KDM可用表1展示。
表1 設(shè)計人員甲的模型
表1中第1行中數(shù)字表示相應(yīng)術(shù)語熟悉度,表格內(nèi)數(shù)字表示術(shù)語間關(guān)聯(lián)度。在KDM中,各概念術(shù)語依次為:儀表板、噴涂、車門內(nèi)飾、車頂內(nèi)飾、玻璃鋼、植絨布、剎車踏板、塑料ABS、注塑、PU發(fā)泡。抽取的設(shè)計任務(wù)知識需求集合TKD={t3,t4},考慮設(shè)計人員模型,根據(jù)設(shè)計人員知識需求生成方法(限于篇幅,算法從略)計算得出設(shè)計人員甲的知識需求術(shù)語集合為DKD={t1,t3,t4}。根據(jù)各概念術(shù)語間的關(guān)系,得到擴展后的知識需求術(shù)語 集DKD′= {t1,t3,t4,t6}。經(jīng) 過 進(jìn) 一 步 計算,最終確定設(shè)計人員甲的特征向量表示V′kd={(t1,1),(t3,1),(t4,1),(t6,0.6)}。
本文從該企業(yè)已有的設(shè)計知識源文檔中篩選出30份具有代表性的文檔,并計算出每篇文檔的特征向量V′ks={Vks(i)|i∈N+,1≤i≤30}(限于篇幅,不再贅述),由(3)式分別計算V′kd與每個Vks(i)的相似度sim(V′kd,Vks(i)),設(shè)定閾值δ=0.1,系統(tǒng)最終將滿足條件的設(shè)計知識源文檔推送給設(shè)計人員甲,如圖4所示。
圖4 設(shè)計知識推送示例
本文研究了面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識推送服務(wù),提出了面向產(chǎn)品設(shè)計人員的知識服務(wù)層次模型和需求驅(qū)動的產(chǎn)品設(shè)計知識服務(wù)運行模式。但仍有許多問題研究得不夠深入,如在對設(shè)計人員的知識需求進(jìn)行基于概念術(shù)語的描述中,使用的方法過于簡單,這在一定程度上影響了知識匹配的準(zhǔn)確度。另外,在對設(shè)計知識本體的構(gòu)建上也有許多待研究的問題。
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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
國家自然科學(xué)基金資助項目(70871034);安徽省高校自然科學(xué)研究重點資助項目(KJ2010A259)和教育部人文社會科學(xué)基金資助項目(09YJC630055)
蔣翠清(1965-),男,安徽無為人,博士,合肥工業(yè)大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師.
(責(zé)任編輯 張 镅)