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基于CommonKADS的圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)知識(shí)建模研究

2015-09-11 13:48:33連利河雷小朋
電腦知識(shí)與技術(shù) 2015年17期
關(guān)鍵詞:知識(shí)管理

連利河++雷小朋

摘要:圖書館個(gè)性化信息推薦服務(wù)已經(jīng)成為數(shù)字圖書館的重要組成部分,該文結(jié)合知識(shí)管理的相關(guān)理論,使用CommonKADS知識(shí)工程建模方法,構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)了一套較為完整的圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)知識(shí)模型。

關(guān)鍵詞:推薦;知識(shí)管理;CommonKADS

中圖分類號(hào):TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2015)17-0200-02

知識(shí)工程是一種建?;顒?dòng),可以對(duì)知識(shí)的幾個(gè)重要方面進(jìn)行描述[1]。對(duì)于應(yīng)用系統(tǒng)可以采用多種方法構(gòu)建,本文主要使用CommonKADS方法構(gòu)建系統(tǒng)模型。

1 CommonKADS 方法

CommonKADS方法是一種提供整個(gè)應(yīng)用模型的知識(shí)工程方法,它強(qiáng)調(diào)知識(shí)的動(dòng)態(tài)屬性[2-3]。在進(jìn)行知識(shí)建模過(guò)程中,首先要考慮知識(shí)的概念結(jié)構(gòu)把編程細(xì)節(jié)放在之后。CommonKADS提供一組模型套件來(lái)進(jìn)行知識(shí)分析與開(kāi)發(fā),包括組織模型、任務(wù)模型、主體模型、知識(shí)模型、通信模型和設(shè)計(jì)模型[1]。

2 圖書館個(gè)性化推薦服務(wù)

個(gè)性化服務(wù)要求根據(jù)不同用戶的信息需求,提供不同的服務(wù)內(nèi)容,推薦系統(tǒng)要求從圖書館提供的眾多資源中找到不同用戶所需要的文獻(xiàn)信息。個(gè)性化推薦系統(tǒng),是將推薦信息作為輸出的系統(tǒng),它包括輸入功能模塊、推薦方法模塊和輸出功能模塊[4]。

關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦是基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦方法,通過(guò)挖掘相應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系結(jié)合用戶需求進(jìn)行推薦。特點(diǎn)是能發(fā)掘出用戶新興趣,但關(guān)聯(lián)規(guī)則抽取比較困難和耗時(shí)。

3 系統(tǒng)模型

個(gè)性化推薦系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),使用層次化的知識(shí)建模方法,它可以提高應(yīng)用系統(tǒng)的重用性和可擴(kuò)展性。在系統(tǒng)建模過(guò)程中,可以使用數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能等軟件工程的各種技術(shù)和方法,還可以通過(guò)和其他建模方面混合使用來(lái)提高系統(tǒng)的性能。個(gè)性化推薦系統(tǒng)建模按照CommonKADS方法,首先分析組織模型、任務(wù)模型、主體模型,然后建立推薦系統(tǒng)的知識(shí)模型。

(1)組織模型

組織模型主要用來(lái)分析系統(tǒng)組織架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)目標(biāo),系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的問(wèn)題,對(duì)是否實(shí)現(xiàn)知識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行可行性研究,它使用工作表來(lái)描述。

組織模型以O(shè)M-1工作表來(lái)描述組織語(yǔ)境、任務(wù)、外部因素、解決方案等內(nèi)容。圖書館個(gè)性推薦系統(tǒng)的組織語(yǔ)境,如下表所示:

(2)任務(wù)模型

CommonKADS任務(wù)模型可以在組織任務(wù)和系統(tǒng)任務(wù)之間建立聯(lián)系,明確任務(wù)功能。任務(wù)模型中的一些方面,是對(duì)組織進(jìn)行考慮的。任務(wù)模型中的信息借助工作表TM-1說(shuō)明,TM-1可以看作是OM-3工作表中數(shù)據(jù)的進(jìn)一步精細(xì)。

(3)知識(shí)模型

知識(shí)模型包括系統(tǒng)中的各類知識(shí)和結(jié)構(gòu),不同的知識(shí)在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)不同的應(yīng)用。知識(shí)模型的創(chuàng)建分為三個(gè)部分,分別是領(lǐng)域知識(shí)、推理知識(shí)和任務(wù)知識(shí)。

結(jié)合任務(wù)模板構(gòu)建個(gè)性化推薦系統(tǒng)推理結(jié)構(gòu)圖,如圖1所示:

任務(wù)知識(shí),用于描述系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),以及如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的解決策略。任務(wù)知識(shí)可以采用層次方式來(lái)描述,對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的任務(wù)進(jìn)行分解,把目標(biāo)任務(wù)分解為一系列小任務(wù)。

頂層任務(wù)命名為recommend-case。把分組看成一個(gè)任務(wù)對(duì)它們進(jìn)行詳細(xì)描述。

TASK recommend -case;

DOMANI-NAME:RECOMMEND -INFORMATION - TO - USER;

GOAL: “Recommend appropriate information to the readers .” ;

ROLES:

INPUT: Requirements -information ;

Resources :“books and journals”;

OUTPUT: “Effective information”;

END TASK recommend -case;

TASK-METHOD recommend -method;

REALIZES: recommend ;

DECOMPOSITION:

INFERENCES:generate,select-sub,sort;

ROLES:

INTERMEDIATE

hard-requirements:

sort-requirements:

possible-recommends-results:

valid-recommends-results:

CONTROL-STRUCTURE:

operationalize

generate (requirements

—> possible-recommendation -results)

select-sub ( possible-recommendation -structures + defined-requirements + constraint

—>valid-recommendation -results)

sort (valid-recommendation -structures +

user-preferences + Analysis needs

—>individual-recommendation-results)

END TASK-METHOD recommend -method;

領(lǐng)域知識(shí),用于描述應(yīng)用領(lǐng)域中的知識(shí)對(duì)象和靜態(tài)信息。在圖書館的個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)中,用戶與資源是兩個(gè)核心對(duì)象。根據(jù)推薦系統(tǒng)推理結(jié)構(gòu)圖建立領(lǐng)域信息。推薦系統(tǒng)包括用戶信息、需求信息、推薦方法、可提供的資源等內(nèi)容。

4 結(jié)束語(yǔ)

數(shù)字圖書館如何為讀者提供最有效的信息,一直是個(gè)性化服務(wù)的研究重點(diǎn),通過(guò)使用不同的開(kāi)發(fā)工具已經(jīng)建立了許多系統(tǒng)模型,本文從知識(shí)工程的角度來(lái)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能,通過(guò)采用CommonKADS方法對(duì)圖書館的個(gè)性化服務(wù)進(jìn)行建模,構(gòu)建知識(shí)系統(tǒng)模型更好地為讀者服務(wù)。

參考文獻(xiàn):

[1] Guus Schreiber.知識(shí)工程和知識(shí)管理[M]. 史忠植, 梁永全.譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003。

[2] 黃世國(guó),王秀麗. 基于CommonKADS遙感圖像土地分類知識(shí)系統(tǒng)[J]. 重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2006(04):376-379.

[3] 趙鴻斌.CommonKADS方法支持下的網(wǎng)絡(luò)外語(yǔ)教學(xué)系統(tǒng)探討[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2007(7):70-72.

[4] 黃曉斌.數(shù)字圖書館推薦系統(tǒng)研究[J].情報(bào)資料工作,2005(4):53-56.

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