海工裝備案例庫知識(shí)推薦方法研究

楊晨 劉亮亮 張?jiān)佘S

摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)推薦方法無法獲取有效語義信息的問題，提出了一種基于本體的案例推薦計(jì)算方法，通過該方法讓本體參與案例推薦計(jì)算。構(gòu)建了海工裝備案例本體，進(jìn)一步提高了海工裝備案例的信息利用率。實(shí)驗(yàn)證明，該方法較傳統(tǒng)基于內(nèi)容的推薦方法在準(zhǔn)確率和召回率上分別提高了1%和5%。同時(shí)，構(gòu)建的海工裝備案例本體也為海工裝備案例知識(shí)管理研究提供了語義基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：本體構(gòu)建;案例表示;案例推薦

DOI：10. 11907/rjdk. 191489 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2020）002-0018-05

英標(biāo)：Research on Recommended Method of Knowledge of Offshore Equipment Case Library

英作：YANG Chen1， LIU Liang-liang2， ZHANG Zai-yue1

英單：（1. School of Computer Science， Jiangsu University of Science and Technology， Zhenjiang 212003，China;2. School of Statistics and Information， Shanghai University of International Business and Economics， Shanghai 201620，China）

Abstract： Aiming at the problem that the traditional recommendation method can not obtain the effective extraction of semantic information， this paper proposes an ontology-based case recommendation calculation method， which allows the ontology to participate in the case recommendation calculation. The body of the offshore equipment case was constructed， which further improved the information utilization rate of the offshore equipment case. Experiments show that the proposed method improves the accuracy and recall rate by 1% and 5%， respectively， compared with the traditional content-based recommendation method. At the same time， the civil engineering equipment case ontology constructed by this paper also provides a semantic basis for the research of marine equipment case knowledge management.

Key Words： ontology construction; case representation; case recommendation

0 引言

隨著海洋工程裝備企業(yè)（以下簡稱海工裝備企業(yè)）規(guī)模的擴(kuò)大，企業(yè)內(nèi)海工裝備案例也相應(yīng)增加，導(dǎo)致企業(yè)員工無法快速找到自己感興趣的案例。因此，針對(duì)海工裝備案例的推薦成為一項(xiàng)重要研究內(nèi)容。

推薦系統(tǒng)可以在不同的場景下對(duì)用戶進(jìn)行推薦[1]，從而很好地幫助用戶找到自己感興趣的事物，減少尋找這些事物所需要的時(shí)間和精力。商品推薦是推薦系統(tǒng)最早的應(yīng)用場景，亞馬遜商城在1998年上線了基于協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng)[2]，并取得了巨大的商業(yè)成功。推薦算法是推薦系統(tǒng)運(yùn)作的核心，主流的推薦算法有基于內(nèi)容的推薦[3-5]、基于協(xié)同過濾的推薦[6-8]以及基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦[9-10]，這些推薦算法為電影、圖書、金融信息等領(lǐng)域提供了推薦系統(tǒng)構(gòu)建的解決方案，但是同時(shí)這些推薦算法也存在一些缺陷[11]：①不能描述項(xiàng)目（即被推薦內(nèi)容）的語義信息，導(dǎo)致推薦效果差;②在項(xiàng)目共享和重用方面存在不足。

作為知識(shí)工程的一個(gè)重要工具，本體在提高領(lǐng)域知識(shí)信息化、改善知識(shí)表示與分析等方面具有巨大優(yōu)勢，能很好地解決傳統(tǒng)推薦方法存在的缺陷[12]。近年來，將本體技術(shù)應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的研究越來越多。通過分析旅游信息等手段，Choi C [13]等構(gòu)建了旅游本體，并提出了基于本體的語義Web旅行推薦系統(tǒng)構(gòu)建方案，解決了傳統(tǒng)旅游信息平臺(tái)在推薦功能上的不足;吳永亮[14]等通過對(duì)地質(zhì)數(shù)據(jù)的關(guān)系、概念、屬性、規(guī)則及對(duì)應(yīng)實(shí)例的詳細(xì)分析，構(gòu)建了地質(zhì)數(shù)據(jù)本體（礦產(chǎn)資源預(yù)測部分），并開展了基于此本體的檢索應(yīng)用實(shí)踐。針對(duì)當(dāng)前E-learning（計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)信息學(xué)習(xí)活動(dòng)）應(yīng)用個(gè)性化資源推薦能力差、信息無法自動(dòng)提取以及語義分析不成熟等問題，黃海江[15]等提出了一種基于文本信息的本體構(gòu)建方法，通過收集文本、抽取領(lǐng)域詞匯以及概念聚類等步驟構(gòu)建E-learning領(lǐng)域本體，并將該本體引入到個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)推薦系統(tǒng)中，能很好地滿足用戶對(duì)相關(guān)學(xué)習(xí)信息的需求。

本文將本體技術(shù)引入海工裝備企業(yè)，作為反映信息資源屬性關(guān)系的模型，進(jìn)行海洋工程裝備案例本體構(gòu)建，最終實(shí)現(xiàn)以海工裝備案例本體為基礎(chǔ)的知識(shí)推薦方法，以解決傳統(tǒng)推薦方法中語義缺乏導(dǎo)致的推薦結(jié)果差、結(jié)構(gòu)化程度低等問題。

1 海工裝備案例本體構(gòu)建

1.1 海工裝備案例表示

構(gòu)建海工裝備案例本體的目標(biāo)是獲取、描述海工裝備案例領(lǐng)域知識(shí)，對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的概念進(jìn)行總結(jié)。從不同層次以形式化的方式給出概念之間相互關(guān)系的明確定義[16]，建立海工裝備案例領(lǐng)域知識(shí)體系。根據(jù)海工裝備案例的作用和內(nèi)容特點(diǎn)，將海工裝備案例本體分成3個(gè)不同的類，包括設(shè)計(jì)優(yōu)化類案例、經(jīng)驗(yàn)類案例和設(shè)計(jì)檢查表類案例。部分海工裝備案例本體層次結(jié)構(gòu)如圖1所示。

通過分析已有案例文檔，可將海工裝備案例描述如式（1）所示。

其中，[Ooec]（Offshore Equipment Case Ontology）表示海工裝備案例本體;[Coec]（Offshore Equipment Case Concepts）表示海工裝備案例概念的集合;[Aoec]（Offshore Equipment Case Attributes）表示屬性的集合，代表海工裝備案例本身的屬性，這些屬性可以全面地描述海工裝備案例的概念;[Ioec]（Offshore Equipment Case Instance）表示實(shí)例的集合，是海工裝備案例概念的實(shí)例化。

（1）概念（[Coec]）。根據(jù)圖1展示的海工裝備案例本體層次，可以將海工裝備案例本體分為三大類，根據(jù)使用場景和針對(duì)目標(biāo)的不同可以細(xì)分為更多子類，這些子類包括很多概念，例如技術(shù)管理經(jīng)驗(yàn)類案例包括技術(shù)中心內(nèi)部經(jīng)驗(yàn)案例、生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)案例和維修管理經(jīng)驗(yàn)案例等。技術(shù)中心內(nèi)部經(jīng)驗(yàn)案例包括技術(shù)中心內(nèi)部溝通經(jīng)驗(yàn)案例、技術(shù)文檔規(guī)范經(jīng)驗(yàn)案例和內(nèi)部培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)案例等。這些概念構(gòu)成了海工裝備案例本體的概念集合。

（2）屬性（[Aoec]）。對(duì)于一個(gè)海工裝備案例，通常會(huì)包含3類信息：案例描述、案例內(nèi)容及案例總結(jié)。在設(shè)計(jì)優(yōu)化類案例中，案例描述信息包含案例名稱、綜合等級(jí)、案例類別、主要貢獻(xiàn)人、創(chuàng)建日期以及來源等屬性，原設(shè)計(jì)方案、優(yōu)化設(shè)計(jì)方案、優(yōu)化項(xiàng)目名稱等屬性屬于案例內(nèi)容信息，優(yōu)化設(shè)計(jì)成果屬于案例總結(jié)信息;在經(jīng)驗(yàn)類案例中，案例描述信息包括創(chuàng)建人、創(chuàng)建時(shí)間、修改時(shí)間、來源類型以及來源名稱等屬性，問題描述及舉例、解決方法等屬性屬于案例內(nèi)容信息，建議等屬性屬于案例總結(jié)信息。

（3）實(shí)例（[Ioec]）。在海工裝備案例本體中，實(shí)例是不可或缺的。將本體中的概念進(jìn)行實(shí)例化，是進(jìn)行海工裝備案例本體應(yīng)用的重要步驟。以海工裝備案例本體中的設(shè)計(jì)優(yōu)化類案例子類為例，該子類的實(shí)例包括照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化、消防系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化、欄桿設(shè)計(jì)優(yōu)化、斜體扶手設(shè)計(jì)優(yōu)化等。不同概念都有各自的實(shí)例，這些實(shí)例的集合構(gòu)成了海工裝備案例本體的實(shí)例集。

1.2 海工裝備案例本體構(gòu)建

本文根據(jù)海工裝備案例系統(tǒng)內(nèi)知識(shí)推薦需求，確定海工裝備案例所涉及的概念、屬性和實(shí)例后，利用本體建模實(shí)現(xiàn)軟件Protégé構(gòu)建海工裝備案例本體。

（1）類的構(gòu)建和定義。海工裝備案例本體中的概念對(duì)應(yīng)Protégé中的類，可以在Protégé的Classes標(biāo)簽內(nèi)定義海工裝備案例本體中的類。Class面板左側(cè)為類結(jié)構(gòu)層次圖，以結(jié)構(gòu)樹形式展現(xiàn)，右側(cè)為類注釋及類描述。海工裝備案例本體類樹形結(jié)構(gòu)如圖2所示。

Protégé內(nèi)默認(rèn)最高父類為Thing，其它所有類均為其子類。本文在最高父類Thing下建立了父類Offshore Equipement_Case以及子類Experience_Case和Design Optimization_Case。類和類之間的父子關(guān)系通過OWL中的subclass實(shí)現(xiàn)，比如：

（2）屬性定義和構(gòu)建。在完成（1）中相應(yīng)類的構(gòu)建后，需要對(duì)這些類的屬性進(jìn)行構(gòu)建和定義。在Protégé里有兩張屬性標(biāo)簽，分別為Object Properties（對(duì)象屬性）和Data Properties（數(shù)據(jù)屬性）。

對(duì)象屬性一般用于描述對(duì)象（類）之間的屬性關(guān)系，可以用該屬性標(biāo)簽構(gòu)建和定義類之間的關(guān)系。部分對(duì)象屬性如圖3所示。

其中，HasPart和IsPartOf描述的是類之間包含與被包含的關(guān)系，比如海工裝備案例包含經(jīng)驗(yàn)案例和設(shè)計(jì)優(yōu)化案例兩個(gè)子類;HasAttribute和IsAttributeOf描述的是類之間的屬性從屬關(guān)系，比如C IsAttributeOf D，表明C是D的一個(gè)屬性。HasInstance和IsInstanceOf描述的是抽象與具體的關(guān)系，比如I型鉆井平臺(tái)是設(shè)計(jì)優(yōu)化案例中優(yōu)化裝備的實(shí)例化。

數(shù)據(jù)屬性是本體類中概念自身的所有屬性，描述的是概念與數(shù)據(jù)類型值之間的關(guān)系。例如設(shè)計(jì)優(yōu)化案例的數(shù)據(jù)屬性包括案例名稱、綜合等級(jí)、案例類別、主要貢獻(xiàn)人、創(chuàng)建日期、優(yōu)化項(xiàng)目名稱等。部分?jǐn)?shù)據(jù)屬性如圖4所示。

（3）實(shí)例構(gòu)建。通過構(gòu)建實(shí)例，能夠增加海工裝備案例本體的描述粒度，提高本體的應(yīng)用程度。以海工裝備案例本體中的設(shè)計(jì)優(yōu)化類案例子類為例，通過Individuals標(biāo)簽添加“Fire System Design Optimization”“Lighting System Design Optimization”和“Railing Design Optimization”3個(gè)實(shí)例（即消防系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化、照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化、欄桿設(shè)計(jì)優(yōu)化），在實(shí)例描述中添加類型“Type”為“Design_Optimization_Case”（即設(shè)計(jì)優(yōu)化類案例），最終完成設(shè)計(jì)優(yōu)化類案例實(shí)例化，部分實(shí)例如圖5所示。

2 基于本體的案例推薦

2.1 案例概念相似度計(jì)算

案例概念是案例本體的主要組成部分，通過計(jì)算案例概念之間的相似度，可以很好地了解案例概念之間的相關(guān)程度，為基于本體的案例推薦打下基礎(chǔ)。本文以本體的形式對(duì)海工裝備案例進(jìn)行表達(dá)，具有概念層次性，因此可以將每個(gè)案例概念看成是一個(gè)節(jié)點(diǎn)，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的距離獲取節(jié)點(diǎn)間相似度，即案例概念間相似度。根據(jù)Wu and Palmer法[17]，在海工裝備本體知識(shí)樹中，兩個(gè)概念之間必定存在公共祖先節(jié)點(diǎn)（如根節(jié)點(diǎn)），且路徑可能不止一條。計(jì)算如式（2）。

其中，[D1]和[D2]為從概念[c1]和概念[c2]到它們最近公共祖先節(jié)點(diǎn)[c3]的路徑長度，[D3]為該祖先節(jié)點(diǎn)[c3]到根節(jié)點(diǎn)的最短路徑，且[（c1，c2，c3）∈Coec]。為了計(jì)算方便，默認(rèn)邊距距離統(tǒng)一。通過計(jì)算公式可以看出，案例概念間距離（路徑）越近，它們之間的相似度就越高。

2.2 案例屬性相似度計(jì)算

在通過案例概念相似度計(jì)算后，可以得到一組初選案例集并進(jìn)入屬性匹配階段。海工裝備案例本體包含多種屬性，這些屬性的內(nèi)容反映了海工案例中最本質(zhì)的信息，通過案例間屬性相似度計(jì)算，可以獲得與源案例（原始案例）相似程度更高的案例集。

設(shè)案例集為[S={S1，S2，？，Sn}]（其中[n]為案例個(gè)數(shù)）。假設(shè)案例[Si]有[m]個(gè)屬性（其中[i=1，2，3，？，n]），則案例[Si]的案例屬性集可以表示為[SiX={X1，X2，？，Xm}]。通過分詞器對(duì)案例屬性進(jìn)行分詞處理，然后除去停用詞，得到處理后的案例[Si′={X'1，X'2，？，X'm}]。

使用Word2vec[18]將案例[Si'（i=1，2，？，n）]映射到一個(gè)低維實(shí)值的向量空間中去，得到案例[Si']的屬性向量[Xi''=][{φ1，φ2，？，φn}（i=1，2，？，m）]。

假設(shè)案例[S1]和案例[S2]的屬性向量分別為[Xk''={ω1，][ω2，？，ωn}]和[Xj''={φ1，φ2，？，φn}]，其中[ωi]和[φi]分別表示屬性[Xk']和[Xj']在第i維的向量值，[Xk'']和[Xj'']分別表示屬性[Xk']和[Xj']由Word2vec處理成的詞向量，則案例[S1]和[S2]的案例屬性相似度可表達(dá)為式（3）。

2.3 案例相似度融合

在得到案例概念相似度和案例屬性相似度后，再通過權(quán)值加權(quán)的方法得到這兩個(gè)案例之間的綜合相似度。假設(shè)案例概念相似度的權(quán)值為[α]，案例屬性相似度的權(quán)值為[β（0β1）]，[α+β=1]。則本體中任意兩個(gè)案例實(shí)例的相似度為：

其中，[Sim1（c1，c2）]為案例概念相似度，[Sim2（S1，S2）]為案例屬性相似度，[Sim（S1，S2）]為案例綜合相似度。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文實(shí)驗(yàn)測試數(shù)據(jù)為某大型海工裝備企業(yè)提供的海工裝備案例文檔合集，該文檔合集包括了多種類型的海工裝備案例文檔。這些文檔按作用不同可分為兩大類：設(shè)計(jì)優(yōu)化類和經(jīng)驗(yàn)類，設(shè)計(jì)優(yōu)化類可以細(xì)分為優(yōu)化布置類、系統(tǒng)功能優(yōu)化類和細(xì)節(jié)優(yōu)化類;經(jīng)驗(yàn)類也可以細(xì)分為技術(shù)管理經(jīng)驗(yàn)類和項(xiàng)目準(zhǔn)備前經(jīng)驗(yàn)類，每個(gè)類別中包含400個(gè)文檔。由于海工裝備案例文檔中含有一些停用詞和無關(guān)內(nèi)容，因此實(shí)驗(yàn)前要對(duì)這些文檔進(jìn)行預(yù)處理，并用這些預(yù)處理后的文檔構(gòu)建成一個(gè)系統(tǒng)的案例庫，然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

3.2 實(shí)驗(yàn)過程

實(shí)驗(yàn)開始前對(duì)案例庫中的案例進(jìn)行人工篩選，找出每個(gè)案例對(duì)應(yīng)的5個(gè)推薦案例（內(nèi)容和概念上最相近的5個(gè)案例），并將每個(gè)案例的篩選結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫。本實(shí)驗(yàn)以案例庫中的案例為數(shù)據(jù)來源，從案例庫中抽出若干案例，然后將這些案例作為測試樣本投入到系統(tǒng)中進(jìn)行推薦。最后將輸入案例與案例庫中其它案例的案例概念相似度和案例屬性相似度進(jìn)行融合計(jì)算，為簡化計(jì)算，設(shè)式（4）中的權(quán)值[α]和[β]均為0.5。將計(jì)算得到的相似度按大小排序，選取與輸入案例相似度最高的5個(gè)案例作為推薦結(jié)果。

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文實(shí)驗(yàn)采用準(zhǔn)確率（Precision），召回率（Recall）和F1值（F1-measure）作為性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。相關(guān)計(jì)算如下：

其中，[True_recommend]表示輸出的推薦結(jié)果與人工篩選結(jié)果相同的個(gè)數(shù)，[T_result]表示輸出的所有推薦結(jié)果，[T_all]表示系統(tǒng)中所有案例的個(gè)數(shù)。

3.4 實(shí)驗(yàn)方法

本文將本體技術(shù)引入推薦系統(tǒng)構(gòu)建中，可以很好地描述海工裝備領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)，捕捉案例內(nèi)重要語義信息，而傳統(tǒng)基于內(nèi)容的推薦方法[19]則缺乏對(duì)案例中語義信息的考慮。因此，本文采用基于內(nèi)容的推薦方法作為對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)過程如下：首先采用TF-IDF算法[20]計(jì)算出每個(gè)案例中每個(gè)詞的TF-IDF值，然后用這些TF-IDF值作為元素形成案例的特征向量。

其中，[TFij]表示第[j]個(gè)案例中第[i]個(gè)詞出現(xiàn)的頻率，[N]表示案例集合的案例數(shù)，[nj]表示含詞條[j]的案例個(gè)數(shù)。

最后用余弦相似性計(jì)算案例相似度，選擇相似度最高的5個(gè)案例作為推薦案例。余弦相似性計(jì)算如下：

其中，[s1、s2]分別表示案例，[v1、v2]分別表示案例[s1、s2]的特征向量。

3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

抽取系統(tǒng)內(nèi)的案例作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證本文方法的有效性。分別進(jìn)行10、20、30個(gè)案例的推薦實(shí)驗(yàn)，獲取不同方法下的準(zhǔn)確率、召回率和F1值，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果可以看出，本文推薦方法與傳統(tǒng)基于內(nèi)容的推薦方法相比，在準(zhǔn)確率、召回率等方面均較高，能夠更好地為使用者提供推薦服務(wù)，這也說明本文構(gòu)建的本體能更好地描述海工裝備案例中的潛在知識(shí)，捕捉案例內(nèi)重要語義信息，為推薦效果提升提供重要支撐。同時(shí)，實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果也說明將本體引入案例推薦計(jì)算方法中具有一定優(yōu)勢。

4 結(jié)語

案例推薦是傳統(tǒng)案例信息運(yùn)用的新形式，是解決企業(yè)信息資源獲取問題的一種方案。針對(duì)案例推薦在語義信息利用方面的不足，本文引入了本體技術(shù)，構(gòu)建了海工裝備案例本體，讓海工裝備案例中的隱性知識(shí)在推薦過程中發(fā)揮作用，有效地改善了案例推薦效果。實(shí)驗(yàn)表明，基于本體的海工裝備案例推薦方法優(yōu)于傳統(tǒng)基于內(nèi)容的推薦方法，能有效提高案例推薦的準(zhǔn)確率和召回率，為傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)信息利用提供了一種新思路。

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（責(zé)任編輯：孫 娟）