王 寧，路國(guó)粹，郭 瑋

（大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，遼寧 大連 116024）

0 引 言

突發(fā)事件應(yīng)急決策是在信息不完備、時(shí)間空間限制和巨大心理壓力條件下的決策［1］，快速準(zhǔn)確地掌握事件所處的狀態(tài)和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，可減輕突發(fā)事件造成的危害［2］.然而，突發(fā)事件產(chǎn)生的突發(fā)性和演化的快速性，使得通過(guò)獲取事件演化實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息來(lái)掌握事件發(fā)展態(tài)勢(shì)的方法不能很好地滿足應(yīng)急管理及時(shí)性要求.因此，如何在事件發(fā)展的過(guò)程中快速掌握事件的態(tài)勢(shì)，揭示事件推理規(guī)則與事件演化態(tài)勢(shì)之間的關(guān)系，成為事件演化推演和應(yīng)急決策的基礎(chǔ)問(wèn)題.

突發(fā)事件問(wèn)題域的態(tài)勢(shì)，是指事件在當(dāng)前問(wèn)題域內(nèi)的事物狀態(tài)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì).當(dāng)前對(duì)突發(fā)事件問(wèn)題域態(tài)勢(shì)的研究主要從情景演化［3－4］和網(wǎng)絡(luò)演化［5－7］的角度開(kāi)展.文獻(xiàn)［4］從動(dòng)態(tài)視角將突發(fā)事件看成是由初始情景、中間情景和結(jié)束情景構(gòu)成的，提出情景重構(gòu)，即根據(jù)部分已知事件實(shí)時(shí)信息和歷史信息模擬構(gòu)造事件情景要素，從而重新構(gòu)造事件中一系列情景發(fā)生的順序和邏輯關(guān)系.文獻(xiàn)［5］將突發(fā)事件演化劃分為點(diǎn)式演化模式、鏈?zhǔn)窖莼Ｊ?、網(wǎng)絡(luò)演化模式和超網(wǎng)絡(luò)演化模式4種.其中，網(wǎng)絡(luò)演化模式作為一種突發(fā)事件應(yīng)急知識(shí)的圖形化組織方法，可增強(qiáng)事件應(yīng)急的人為干預(yù)能力，提高事件應(yīng)對(duì)的效率［6］.文獻(xiàn)［2］將突發(fā)事件情景的演化看成是由情景、處置目標(biāo)、處置措施、事件自身的演化構(gòu)成的，并將事件應(yīng)急決策中情景演化表示成以情景為節(jié)點(diǎn)、處置措施是否實(shí)現(xiàn)處置目標(biāo)為邊的網(wǎng)絡(luò).文獻(xiàn)［7］基于Bayes推理提出災(zāi)害演化網(wǎng)絡(luò)模型，該模型根據(jù)新獲取的信息對(duì)演化網(wǎng)絡(luò)中的活動(dòng)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正形成新的演化思路.由上述分析可知，近年來(lái)的相關(guān)研究使用情景和演化網(wǎng)絡(luò)兩種方式對(duì)事件發(fā)展?fàn)顟B(tài)和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行表示，但在演化網(wǎng)絡(luò)對(duì)事件的表示中，忽略了推理規(guī)則作為事件演化內(nèi)在邏輯對(duì)事件發(fā)展態(tài)勢(shì)的影響，使得演化網(wǎng)絡(luò)更傾向于子事件間的演化，缺乏對(duì)子事件本身的描述.

針對(duì)已有突發(fā)事件態(tài)勢(shì)研究中缺乏推理規(guī)則的不足，本文提出一種基于推理規(guī)則的突發(fā)事件問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法.從事物知識(shí)組織的角度出發(fā)，使用基于知識(shí)元的事物知識(shí)表示方法對(duì)突發(fā)事件中的事物知識(shí)和推理規(guī)則進(jìn)行組織，將推理規(guī)則轉(zhuǎn)化成最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)形式，連接推理規(guī)則最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而構(gòu)建以突發(fā)事件中目標(biāo)問(wèn)題為導(dǎo)向的問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)，基于特征網(wǎng)絡(luò)對(duì)突發(fā)事件發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析，并實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)問(wèn)題的分解，為突發(fā)事件的推演分析及決策支持提供支撐.

1 突發(fā)事件問(wèn)題域的知識(shí)組織

突發(fā)事件的問(wèn)題域（problem domain）是指為了解決事件中的某個(gè)目標(biāo)問(wèn)題而形成的知識(shí)集合，包括事物知識(shí)、事件知識(shí)、推理規(guī)則和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等信息.從事件演化的角度，可將事件的演化看作不同問(wèn)題域之間的演變.為更高效地組織事件問(wèn)題域中的知識(shí)，采用文獻(xiàn)［8］提出的基于知識(shí)元的事物知識(shí)表示方法：

式中：Km為對(duì)象知識(shí)元，是對(duì)事物的概念、屬性狀態(tài)集、映射關(guān)系集的宏觀描述；Ka為屬性知識(shí)元，是對(duì)事物屬性的可測(cè)特征、測(cè)度量綱集、時(shí)變函數(shù)的微觀描述；Kr為關(guān)系知識(shí)元，是對(duì)事物屬性間關(guān)系的輸入輸出屬性集、具體映射函數(shù)的微觀描述［9］.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)基于此種表示方法，對(duì)諸如地震、泥石流等自然災(zāi)害事件的知識(shí)進(jìn)行整理.目前，在團(tuán)隊(duì)知識(shí)庫(kù)中記錄對(duì)象知識(shí)元1 486個(gè)、屬性知識(shí)元28 625個(gè)、關(guān)系知識(shí)元873個(gè).

事物知識(shí)元模型從概念、屬性、關(guān)系3個(gè)角度對(duì)事物的共性知識(shí)進(jìn)行組織，是對(duì)事物共性知識(shí)的靜態(tài)描述，在此基礎(chǔ)上為事物共性知識(shí)加入層次關(guān)系，形成問(wèn)題域的對(duì)象－屬性－關(guān)系層次模型，如圖1所示.

圖1 突發(fā)事件問(wèn)題域的對(duì)象－屬性－關(guān)系層次模型Fig.1 The object－attribute－relation hierarchical model of emergency problem domain

其中，對(duì)象層描述問(wèn)題域中的對(duì)象知識(shí)元，是對(duì)問(wèn)題域中同類事物共同特征的知識(shí)化描述，對(duì)應(yīng)對(duì)象知識(shí)元模型；屬性層是對(duì)象知識(shí)元的屬性集合的描述，是對(duì)象實(shí)例化后對(duì)具體事物的狀態(tài)描述，對(duì)應(yīng)屬性知識(shí)元模型；關(guān)系層是對(duì)事物屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的描述，對(duì)應(yīng)關(guān)系知識(shí)元模型.由問(wèn)題域的對(duì)象－屬性－關(guān)系層次模型可知，問(wèn)題域目標(biāo)問(wèn)題的解決依賴于事物知識(shí)間的關(guān)系，關(guān)系層成為事件問(wèn)題域知識(shí)推理的核心.

關(guān)系層的推理規(guī)則可使用關(guān)系知識(shí)元Kr表示，其中AIr是輸入屬性集，AOr是輸出屬性集，fr是廣義映射函數(shù).fr既可以是可計(jì)算的函數(shù)，也可以是If…Then的形式化規(guī)則，二者統(tǒng)稱為推理規(guī)則，所有推理規(guī)則構(gòu)成事件問(wèn)題域的規(guī)則集合R＝｛r1，r2，…，rn｝.推理規(guī)則是指能夠?yàn)槭录莼评硖峁┻壿嬛С值囊?guī)則，由問(wèn)題域的對(duì)象－屬性－關(guān)系層次模型可得到式（3）推理規(guī)則fr的基本結(jié)構(gòu)（fundamental structure）：

在突發(fā)事件演化推演中，推理規(guī)則一般是由領(lǐng)域?qū)＜一驊?yīng)急管理部門在事件發(fā)生前建立的，它包括事件發(fā)展過(guò)程中客觀事物與事件本身的知識(shí)和規(guī)則.本文將從方法的角度討論突發(fā)事件問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，故假設(shè)事件的推理規(guī)則庫(kù)已經(jīng)是建立且完備的.

2 問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

2.1 問(wèn)題域的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)

定義1 推理規(guī)則的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)（the briefest structure）由兩個(gè)屬性構(gòu)成，屬性之間為單一關(guān)系，記為

其中vi和vj為客觀事物的屬性，rk表示問(wèn)題域的第k個(gè)最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)的權(quán)值wrk＝1，相同最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)的權(quán)值可以相加.一對(duì)屬性之間的單一關(guān)系包括兩種情形：一種是屬性間的輸入輸出關(guān)系，是從函數(shù)運(yùn)算的角度確定屬性間的單一關(guān)系；一種是輸入屬性間的偏序關(guān)系，是從屬性間的更優(yōu)關(guān)系來(lái)確定單一關(guān)系.

定義2 在式（5）中，如果屬性vi不是單個(gè)屬性，而是一個(gè)屬性集合，稱屬性集合∪vi和屬性vj構(gòu)成的單一關(guān)系為半最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu).

半最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)是推理規(guī)則向最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)過(guò)渡的中間形態(tài)，是一種臨時(shí)表示方式.

將推理規(guī)則的ri從基本結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，根據(jù)AIr和AOr中屬性個(gè)數(shù)，可分為以下4種類型.

（1）一對(duì)一型轉(zhuǎn)換

當(dāng)AIr和AOr中屬性個(gè)數(shù)都為1時(shí)，稱基本結(jié)構(gòu)AOr＝ffr（AIr）向最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)vi＝rbk（vj）的轉(zhuǎn)換為一對(duì)一型轉(zhuǎn)換.這種類型的轉(zhuǎn)換與最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)形式上相似，可直接將一對(duì)一的基本結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為一個(gè)最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu).一對(duì)一型轉(zhuǎn)換適用于單自變量的可計(jì)算規(guī)則、單因子的產(chǎn)生式規(guī)則、多因子或連接的產(chǎn)生式規(guī)則從基本結(jié)構(gòu)向最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換.

（2）一對(duì)多型轉(zhuǎn)換

當(dāng)AIr中屬性個(gè)數(shù)為1，而AOr中屬性個(gè)數(shù)大于1時(shí)，稱基本結(jié)構(gòu)AOr＝ffr（AIr）向最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)vi＝rbk（vj）的轉(zhuǎn)換為一對(duì)多型轉(zhuǎn)換.在AOr中，多個(gè)屬性都是經(jīng)過(guò)ffr計(jì)算得到的，多個(gè)輸出屬性間并不存在輸入輸出關(guān)系.因此，可認(rèn)為一對(duì)多型規(guī)則是由多個(gè)一對(duì)一型規(guī)則組合而成的，在將推理規(guī)則轉(zhuǎn)換為最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)時(shí)，可將一對(duì)多型分解為多個(gè)一對(duì)一型.

（3）多對(duì)一型轉(zhuǎn)換

當(dāng)AIr中屬性個(gè)數(shù)大于1，而AOr中屬性個(gè)數(shù)為1時(shí)，稱基本結(jié)構(gòu)AOr＝ffr（AIr）向最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)vi＝rbk（vj）的轉(zhuǎn)換為多對(duì)一型轉(zhuǎn)換.多個(gè)輸入屬性共同作用得到一個(gè)輸出屬性，顯然多個(gè)輸入屬性在對(duì)輸出屬性的作用中存在影響力的差異，可在AIr中選擇一個(gè)對(duì)ffr最具影響力的屬性vi與輸出屬性構(gòu)成一個(gè)最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu).對(duì)于剩余屬性集｛AIr－vi｝中的多個(gè)屬性，可與最具影響力的屬性vi分別建立偏序關(guān)系，如圖2所示.

圖2 多對(duì)一映射的轉(zhuǎn)換Fig.2 The conversion of many－to－one

如在某問(wèn)題域中將ffr具體形式化為s＝we·e＋wp·p＋wq·q（we＜wp＜wq），其中s表示需求指數(shù)，e、p、q分別表示經(jīng)濟(jì)指數(shù)、人口指數(shù)和災(zāi)害指數(shù)，we、wp和wq表示這3 個(gè)變量的系數(shù).首先，分別對(duì)e、p、q求s的偏導(dǎo)得

選擇對(duì)s影響最大的輸入屬性，與輸出屬性構(gòu)成一個(gè)Kqr關(guān)系最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)：s＝r1b（q），wr1b＝1.對(duì)于剩余屬性集｛ArI－vi｝，分別建立與屬性q之間的偏序關(guān)系，即q＝r2b（p），q＝r3b（e），wr2b＝1，wr3b＝1.

多對(duì)一型轉(zhuǎn)換可用于多自變量的可計(jì)算規(guī)則、關(guān)系運(yùn)算符連接的產(chǎn)生式規(guī)則、多因子并連接的產(chǎn)生式規(guī)則基本結(jié)構(gòu)向最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換.

（4）多對(duì)多型轉(zhuǎn)換

當(dāng)AIr和AOr中屬性個(gè)數(shù)都大于1時(shí)，稱基本結(jié)構(gòu)AOr＝ffr（AIr）向最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)vi＝rbk（vj）的轉(zhuǎn)換為多對(duì)多型轉(zhuǎn)換.同樣，可以按照AOr中的多個(gè)屬性將基本結(jié)構(gòu)分解為多個(gè)多對(duì)一型的半最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，然后按照多對(duì)一型轉(zhuǎn)換方法得到最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu).

2.2 突發(fā)事件問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)

定義3 問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)（feature network）是以推理規(guī)則中客觀事物的屬性為節(jié)點(diǎn)、推理規(guī)則中屬性間最簡(jiǎn)關(guān)系為有向邊的網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)描述屬性集之間的邏輯關(guān)系，建立起事件在當(dāng)前問(wèn)題域下的內(nèi)在邏輯關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)題域下事件態(tài)勢(shì)的描述.問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)可記為

式中：Nf表示特征網(wǎng)絡(luò)，V為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)集合，表示基于屬性知識(shí)元Ka結(jié)構(gòu)描述的事物屬性的集合，E為網(wǎng)絡(luò)邊的集合表示基于關(guān)系知識(shí)元Kr結(jié)構(gòu)描述的事物屬性間輸入輸出關(guān)系的集合表示基于關(guān)系知識(shí)元Kr結(jié)構(gòu)描述的輸入屬性間偏序關(guān)系的集合.因此，構(gòu)建問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)應(yīng)遵循以下準(zhǔn)則：

（1）網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)集合V由推理規(guī)則集合R中的輸入屬性集AIr和輸出屬性集AOr組成.

（2）網(wǎng)絡(luò)的邊集合E由問(wèn)題域的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)組成，網(wǎng)絡(luò)的邊通過(guò)屬性節(jié)點(diǎn)依次連接.

（3）相同最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)的權(quán)值可相加.

（4）對(duì)于無(wú)法接入特征網(wǎng)絡(luò)的孤立最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，設(shè)定其表示的推理規(guī)則對(duì)事件問(wèn)題域的推理無(wú)意義，在構(gòu)建特征網(wǎng)絡(luò)時(shí)忽略此最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu).

在上述準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上，通過(guò)事物屬性節(jié)點(diǎn)依次連接問(wèn)題域中的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，可得到事件問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò).

3 實(shí)例分析

以地震事件后的救災(zāi)物資調(diào)度問(wèn)題為例，驗(yàn)證本文提出的突發(fā)事件特征網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法的可行性.救災(zāi)物資調(diào)度問(wèn)題是地震之后的首要問(wèn)題，已有學(xué)者對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行深入的研究.一般的，從物資組成的角度，可將震后物資調(diào)度問(wèn)題域抽象為包括儲(chǔ)備中心、擔(dān)架、帳篷、救濟(jì)糧食、受災(zāi)地區(qū)和受災(zāi)指揮人員的應(yīng)急管理場(chǎng)景［10－11］.

首先，識(shí)別問(wèn)題域中的事物知識(shí)，并將推理規(guī)則表示成規(guī)則基本結(jié)構(gòu)形式.針對(duì)震后物資調(diào)度問(wèn)題域，從本團(tuán)隊(duì)已經(jīng)建立的知識(shí)庫(kù)中，提取相關(guān)的地震事件的對(duì)象知識(shí)元、屬性知識(shí)元和關(guān)系知識(shí)元，可得到震后物資調(diào)度問(wèn)題域的對(duì)象－屬性－關(guān)系層次模型，如圖3所示.該問(wèn)題域的層次模型包括：

對(duì)象層＝｛儲(chǔ)備中心，擔(dān)架，帳篷，救濟(jì)糧食，受災(zāi)地區(qū)，受災(zāi)指揮人員｝

屬性層＝｛GDP，人口數(shù)量，…，人口密度｝

關(guān)系層＝｛r1，…，r12｝

圖3 震后物資調(diào)度問(wèn)題域的對(duì)象－屬性－關(guān)系層次模型Fig.3 The object－attribute－relation hierarchical model of problem domain of material dispatch after earthquake

在關(guān)系層中，把推理規(guī)則集合R表示成規(guī)則的基本結(jié)構(gòu)，整理得到12條基本結(jié)構(gòu).例如r5的基本結(jié)構(gòu)為

帳篷需求量＝ffr（帳篷總需求量，需求指數(shù)）

然后，將規(guī)則的基本結(jié)構(gòu)集合中的每條推理規(guī)則轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，整理得到規(guī)則的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)30條.

最后，依次連接所有規(guī)則最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)的屬性節(jié)點(diǎn)，得到震后物資調(diào)度問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)，如圖4所示.該特征網(wǎng)絡(luò)由27個(gè)事物屬性節(jié)點(diǎn)和30條有向邊構(gòu)成.

分析震后物資調(diào)度問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)可得［12－13］：特征網(wǎng)絡(luò)的平均度為2.2，即平均每個(gè)事物屬性與兩條推理規(guī)則相關(guān)，表明該問(wèn)題域的推理路徑串行特點(diǎn)突出；特征網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑長(zhǎng)度為3.292，即從一個(gè)事物屬性節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)事物屬性節(jié)點(diǎn)之間平均需要經(jīng)過(guò)3條規(guī)則的推理；特征網(wǎng)絡(luò)的平均聚集系數(shù)為0.044 0（隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)為0.000 2），表明問(wèn)題域內(nèi)的事物屬性之間具有較高的關(guān)聯(lián)性，內(nèi)聚程度較高.對(duì)網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果表明，震后物資調(diào)度問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)具有平均度較小、平均路徑較短、聚集系數(shù)較大的特點(diǎn)，說(shuō)明事件在當(dāng)前問(wèn)題域下的發(fā)展呈現(xiàn)串行特點(diǎn)，即事件發(fā)展的邏輯比較單一，相應(yīng)事件的處理思路也清晰.對(duì)于震后物資調(diào)度問(wèn)題域，可從災(zāi)害指數(shù)、擔(dān)架需求量、帳篷需求量、糧食需求量、人口密度、災(zāi)后保全率幾個(gè)事物屬性，快速掌握事件的主要態(tài)勢(shì)，由此科學(xué)制訂目標(biāo)問(wèn)題應(yīng)對(duì)的方案.

進(jìn)一步，對(duì)震后物資調(diào)度問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊化分析，如圖5所示，可知該特征網(wǎng)絡(luò)被劃分為災(zāi)后保全率、人口指數(shù)、擔(dān)架總需求量、人口密度和災(zāi)害指數(shù)5個(gè)子模塊.表明震后物資調(diào)度問(wèn)題應(yīng)以災(zāi)后保全率為目標(biāo)，以災(zāi)害指數(shù)、人口指數(shù)、人口密度為參考，以提供合適數(shù)量的擔(dān)架為手段.從事件推演的角度可知，滿足震后擔(dān)架的需求量將會(huì)使事件向好的方向發(fā)展.

圖5 震后物資調(diào)度問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)的模塊化圖Fig.5 The modular diagram of problem domain feature network of material dispatch after earthquake

由此可以看出，由推理規(guī)則的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)組成的問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)，可以完成對(duì)突發(fā)事件態(tài)勢(shì)的描述.同時(shí)，還可以對(duì)特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊劃分，每個(gè)子模塊對(duì)應(yīng)問(wèn)題域中的一個(gè)子問(wèn)題，因此目標(biāo)問(wèn)題的解決可分解為若干子問(wèn)題，為事件應(yīng)急決策提供新的思路.此外，構(gòu)建的問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)還可以運(yùn)用到識(shí)別事件關(guān)鍵事物要素、規(guī)則的組合調(diào)用、規(guī)則推演等環(huán)節(jié)，為突發(fā)事件的演化推演和事件應(yīng)對(duì)提供支持.

4 結(jié) 語(yǔ)

本文通過(guò)將推演規(guī)則由基本結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，連接最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)集合構(gòu)建突發(fā)事件問(wèn)題域的特征網(wǎng)絡(luò)，提出了一種基于推理規(guī)則的事件問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)模型.該模型突出了規(guī)則作為事件演化內(nèi)在邏輯的重要性，可用于對(duì)問(wèn)題域的事件發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行描述，從而可為基于規(guī)則的突發(fā)事件演化推演提供支持.提出的問(wèn)題域特征網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法，是建立在推理規(guī)則的最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上的，但在一些嚴(yán)重缺失事件推理規(guī)則的事件中該方法具有使用的局限性.因此，如何在規(guī)則部分缺失的情況下提高特征網(wǎng)絡(luò)描述事件的準(zhǔn)確性，是后續(xù)研究工作的內(nèi)容.

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