基于本体的知识库个性化检索方法研究

杨涛　彭如香　李营那

摘要：在使用本体技术构建知识资源检索系统的研发过程中，常会遇到检索结果同检索者本身实际情况不符，以及计算机难以理解用户实际需求的问题。为此，我们提出了一种基于本体的知识库个性化检索方法，将知识服务的本体构建、服务定义的过程同用户的个性化信息有机结合起来，并在服务执行的使用用户个性化信息来优化执行结果。实践表明，该方法可以比较精确的识别用户个性化需求，简化用户输入，提升查询结果质量。

关键词： 本体； 检索； 知识服务； 个性化

中图分类号：TP311.5 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）07-1382-05

1 简介

知识服务系统作为用户使用计算机来即时获取所需的知识，其构建和使用过程是计算机技术中的一项重要研究内容，如何有效的构建知识库，建立知识之间的内在关联，并利用这些内在的关联和进一步的规则应用和知识推理，让计算机精确的对知识进行建模，从而提升知识服务的质量，是很多研究者所进行的研究方面[10]。

在这类知识服务系统的使用过程中，我们遇到的一个问题是检索结果同检索者本身实际情况不符。用户在查询所需知识时，经常会省略一些他所认为是默认事实的条件，而知识服务系统确不能在用户的查询中，识别出他所省略的条件，这时，知识服务的结果中就会包括了大量不符合用户所需的结果。另一个经常遇到的问题是计算机难以理解用户实际需求[3]。这个问题主要体现在计算机无法精确识别用户描述问题时所使用的自然语言，目前大多是通过分词后查询的方式来处理用户的查询条件，由于自然语言本身包括较多的语法、语气词汇，传统知识服务系统在处理查询条件时，要不就是按照“或”的方式处理分词结果，得到太多的无用信息，要不就是按照“与”的方式处理，从而查到很少的完全匹配的文章。

为了在不影响用户使用习惯的情况下，精确的识别用户个性化需求，简化用户输入，提升查询结果质量，我们提出了一种基于本体的知识库个性化检索方法，该方法通过本体定义知识服务描述，在系统使用过程中捕获用户个性化信息，并结合用户个性化信息来执行知识服务。

本文剩余结构如下：第2节是相关研究，分析基于本体的知识服务方法及其所存在的问题。第3节给出了基于本体的知识库构建过程和相对应的个性化检索方法。第4节中介绍了基于此方法的原型系统的设计，以及基于原型系统的实践和结果分析。文章最后部分是总结，提出了方法存在的问题和将来的研究方向。

2 相关研究

2.1 基于本体的知识服务

在知识服务系统中，本体（Ontology）往往作为知识基础存在，是对特定领域的显示概念化，并提供了对该领域普遍和共享的知识理解[1]。使用本体构建知识服务时，首要的工作是要确定本体描述语言，目前应用最广泛的是由W3C规定的OWL语言。

确定好使用OWL来描述和构建知识服务的领域本体后，知识服务系统还需要大量的文本、网页、图片、音视频信息等资源来将知识可视化的展示给用户。在知识服务系统中，本体和资源的关联是通过本体标注来完成。本体标注就是用本体中的概念或概念片段，关联到具体资源上，当确定用户所需要的知识包含某本体时，就可以通过本体标注，查找到与其相关联的资源，并将这些资源展示给客户。

目前的基于本体的知识系统研究中，大多数都是使用这种基于本体的方法来进行知识和资源的检索[8]，但这种方法的存在检索结果同检索者本身实际情况不符，以及计算机难以理解用户实际需求的问题。

2.2 个性化检索

个性化检索是一种基于用户的信息使用偏好及用户特定的需求，来向用户提供满足其需求的信息内容和系统功能的服务[2]。

个性化检索主要应用于三个领域。一是在网页浏览中的应用[11]，网站提供者通过记录用户的浏览历史，对这些浏览历史使用数据挖掘技术[7]，来向用户推荐他们可能感兴趣的网页。二是在在线学习领域中的应用[4]，在学习过程中精确的记录每个人已掌握的和尚未掌握的知识，动态生成和调整用户的学习方案。三是在图书馆领域中的应用[5]，图书馆借阅系统通过用户的借阅历史，可以分析用户的借阅兴趣，来用户推荐符合其兴趣的书籍。

同常规的个性化信息收集方式需要记录大量浏览历史，匹配速度相对较慢相比，利用本体知识来简化资源浏览历史，并利用本体优化个性化信息的匹配过程，大大降低个性化信息匹配的难度和检索速度[6]。

3 基于本体的知识库个性化检索方法

3.1 知识服务系统组成

基于本体的知识服务系统是由领域模型、用户模型和个性化信息组成。领域模型是整个基于本体的知识服务系统的基础，通过不断调整和优化模型，并结合用户个性化信息所需的知识结构，我们可以得到整个系统的领域模型。用户模型则是在领域模型的基础上，抽象出来用于刻画用户个性化需求的本体模型，用于对具体用户个性化信息的存储和使用。

具体用户个性化信息包括3部分内容，如图1所示。首先系统可以自动获取到的用户的时间、地域、使用环境属性。其次是用户操作系统的历史记录，主要包括用户的检索历史和访问历史。最后是用户通过订阅所实现的知识偏好定制信息，该部分主要包括在本系统中，用户所关心的主要问题，如土壤特征，产量特征等。

在确定了领域模型和用户模型后，我们就可以通过获取用户个性化信息来填充用户模型，再通过基于用户特征的个性化检索方法，优化用户使用知识服务的体验和准确性。

3.2 知识服务的定义和使用

3.2.1 知识服务定义

具体知识服务系统构建的第一步是创建知识服务。我们定义一个知识服务系统是由如下四部分组成：

概念集合：指知识服务系统所涉及到的领域中知识的描述。

关系集合：指知识服务系统中所有知识之间的内部关系。

概念配置关系：指知识服务系统中的所有概念和关系，在特定的个性化条件下的可用性。

具体知识服务：描述具体的知识服务场景，包括若干概念和关系，以及使用该知识服务的前置条件和后置条件。

在没有使用个性化特征辅助进行检索的情况下，对用户输入比较简略的问题，结果数量较多，其主要原因是用户开始的查询中对他所了解的一些默认的信息没有完整的输入。在用户不断将其所需的问题和条件细化后，查询结果的质量会逐步变得精确。而在有个性化信息辅助的环境下，即时用户输入信息不够完整，其查询结果质量相对没用使用个性化特征的情况下，有较大幅度的提升。

通过上面的实验我们看到，通过使用基于个性化特征的知识服务，将知识库中的知识同具体的用户特征进行了关联，在无需用户刻意输入所有需求条件的情况下，能取得比常规查询更好的结果。

5 问题和未来研究

本文针对目前知识服务系统存在的问题，提出了一个基于本体的知识库个性化检索的方法，通过本体定义知识服务描述，在系统使用过程中捕获用户个性化信息，并结合用户个性化信息来执行知识服务。作者还完成了一套使用该方法的原型系统，实践表明在知识服务系统中使用本方法，可以降低用户描述用户问题的难度，增强系统的用户体验。

我们今后将在如下两个方面对本方法开着进一步研究。

1）利用脚本技术，简化知识服务的创建过程。

2）增强用户交互能力，根据用户知识选择结果对知识服务进行自动化调整。

参考文献：

[1] Ajmani，Stut.An ontology based personalized garment recommendation system[C].Web Intelligence （WI） and Intelligent Agent Technologies （IAT）， 2013 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on. Vol. 3. IEEE， 2013.

[2] Berkovsky S， Kuflik T， Ricci F.Mediation of user models for enhanced personalization in recommender systems[C].User Modeling and User-Adapted Interaction， 2008，18（3）： 245-286.

[3] Dolog P.Relaxing RDF queries based on user and domain preferences[J].Journal of Intelligent Information Systems. 2008，33-3：239-260.

[4] Essalmi，Fathi， L. Jemni Ben Ayed， Mohamed Jemni. An ontology based approach for selection of appropriate E-learning personalization strategy[C].Advanced Learning Technologies （ICALT），2010 IEEE 10th International Conference on. IEEE， 2010.

[5] García E.An architecture for making recommendations to courseware authors using association rule mining and collaborative filtering. User Modeling and User-Adapted Interaction[J]. 2009，19（1-2）：99-132.

[6] Gomez-Perez J M，Corcho O.Problem-Solving Methods for Understanding Process Executions[J].Computing in Science & Engineering， 2008，10（3）：47-52.

[7] Katakis I.An adaptive personalized news dissemination system[J].Journal of Intelligent Information Systems. 2009，32（2）：192-212.

[8] Kouroupetroglou C，M Salampasis， A Manitsaris.Browsing shortcuts as a means to improve information seeking of blind people in the WWW[C].Universal Access in the Information Society，2007， 6（3）： 273-283.

[9] Marques， Caio Miguel， Jo?o Von Zuben，Ivan Rizzo Guilherme.FTMOntology： an ontology to fill the semantic gap between music， mood， personality， and human physiology.On the Move to Meaningful Internet Systems： OTM 2011 Workshops. Springer Berlin Heidelberg， 2011.

[10] Mentzas，Gregoris，Kostas Kafentzis， PanosGeorgolios. Knowledge services on the semantic web.Communications of the ACM 2007，50： 53-58.

[11] Stamou S，A Ntoulas.Search personalization through query and page topical analysis. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2009，19 （1-2）：5-33，

[12] Tao Yang.Ontology-based Active Repository System[J].Information Technology Journal 2013，12.

概念配置关系：指知识服务系统中的所有概念和关系，在特定的个性化条件下的可用性。

具体知识服务：描述具体的知识服务场景，包括若干概念和关系，以及使用该知识服务的前置条件和后置条件。

在没有使用个性化特征辅助进行检索的情况下，对用户输入比较简略的问题，结果数量较多，其主要原因是用户开始的查询中对他所了解的一些默认的信息没有完整的输入。在用户不断将其所需的问题和条件细化后，查询结果的质量会逐步变得精确。而在有个性化信息辅助的环境下，即时用户输入信息不够完整，其查询结果质量相对没用使用个性化特征的情况下，有较大幅度的提升。

通过上面的实验我们看到，通过使用基于个性化特征的知识服务，将知识库中的知识同具体的用户特征进行了关联，在无需用户刻意输入所有需求条件的情况下，能取得比常规查询更好的结果。

5 问题和未来研究

本文针对目前知识服务系统存在的问题，提出了一个基于本体的知识库个性化检索的方法，通过本体定义知识服务描述，在系统使用过程中捕获用户个性化信息，并结合用户个性化信息来执行知识服务。作者还完成了一套使用该方法的原型系统，实践表明在知识服务系统中使用本方法，可以降低用户描述用户问题的难度，增强系统的用户体验。

我们今后将在如下两个方面对本方法开着进一步研究。

1）利用脚本技术，简化知识服务的创建过程。

2）增强用户交互能力，根据用户知识选择结果对知识服务进行自动化调整。

参考文献：

[1] Ajmani，Stut.An ontology based personalized garment recommendation system[C].Web Intelligence （WI） and Intelligent Agent Technologies （IAT）， 2013 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on. Vol. 3. IEEE， 2013.

[2] Berkovsky S， Kuflik T， Ricci F.Mediation of user models for enhanced personalization in recommender systems[C].User Modeling and User-Adapted Interaction， 2008，18（3）： 245-286.

[3] Dolog P.Relaxing RDF queries based on user and domain preferences[J].Journal of Intelligent Information Systems. 2008，33-3：239-260.

[4] Essalmi，Fathi， L. Jemni Ben Ayed， Mohamed Jemni. An ontology based approach for selection of appropriate E-learning personalization strategy[C].Advanced Learning Technologies （ICALT），2010 IEEE 10th International Conference on. IEEE， 2010.

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[6] Gomez-Perez J M，Corcho O.Problem-Solving Methods for Understanding Process Executions[J].Computing in Science & Engineering， 2008，10（3）：47-52.

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[9] Marques， Caio Miguel， Jo?o Von Zuben，Ivan Rizzo Guilherme.FTMOntology： an ontology to fill the semantic gap between music， mood， personality， and human physiology.On the Move to Meaningful Internet Systems： OTM 2011 Workshops. Springer Berlin Heidelberg， 2011.

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[11] Stamou S，A Ntoulas.Search personalization through query and page topical analysis. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2009，19 （1-2）：5-33，

[12] Tao Yang.Ontology-based Active Repository System[J].Information Technology Journal 2013，12.

概念配置关系：指知识服务系统中的所有概念和关系，在特定的个性化条件下的可用性。

具体知识服务：描述具体的知识服务场景，包括若干概念和关系，以及使用该知识服务的前置条件和后置条件。

在没有使用个性化特征辅助进行检索的情况下，对用户输入比较简略的问题，结果数量较多，其主要原因是用户开始的查询中对他所了解的一些默认的信息没有完整的输入。在用户不断将其所需的问题和条件细化后，查询结果的质量会逐步变得精确。而在有个性化信息辅助的环境下，即时用户输入信息不够完整，其查询结果质量相对没用使用个性化特征的情况下，有较大幅度的提升。

通过上面的实验我们看到，通过使用基于个性化特征的知识服务，将知识库中的知识同具体的用户特征进行了关联，在无需用户刻意输入所有需求条件的情况下，能取得比常规查询更好的结果。

5 问题和未来研究

本文针对目前知识服务系统存在的问题，提出了一个基于本体的知识库个性化检索的方法，通过本体定义知识服务描述，在系统使用过程中捕获用户个性化信息，并结合用户个性化信息来执行知识服务。作者还完成了一套使用该方法的原型系统，实践表明在知识服务系统中使用本方法，可以降低用户描述用户问题的难度，增强系统的用户体验。

我们今后将在如下两个方面对本方法开着进一步研究。

1）利用脚本技术，简化知识服务的创建过程。

2）增强用户交互能力，根据用户知识选择结果对知识服务进行自动化调整。

参考文献：

[1] Ajmani，Stut.An ontology based personalized garment recommendation system[C].Web Intelligence （WI） and Intelligent Agent Technologies （IAT）， 2013 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on. Vol. 3. IEEE， 2013.

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[4] Essalmi，Fathi， L. Jemni Ben Ayed， Mohamed Jemni. An ontology based approach for selection of appropriate E-learning personalization strategy[C].Advanced Learning Technologies （ICALT），2010 IEEE 10th International Conference on. IEEE， 2010.

[5] García E.An architecture for making recommendations to courseware authors using association rule mining and collaborative filtering. User Modeling and User-Adapted Interaction[J]. 2009，19（1-2）：99-132.

[6] Gomez-Perez J M，Corcho O.Problem-Solving Methods for Understanding Process Executions[J].Computing in Science & Engineering， 2008，10（3）：47-52.

[7] Katakis I.An adaptive personalized news dissemination system[J].Journal of Intelligent Information Systems. 2009，32（2）：192-212.

[8] Kouroupetroglou C，M Salampasis， A Manitsaris.Browsing shortcuts as a means to improve information seeking of blind people in the WWW[C].Universal Access in the Information Society，2007， 6（3）： 273-283.

[9] Marques， Caio Miguel， Jo?o Von Zuben，Ivan Rizzo Guilherme.FTMOntology： an ontology to fill the semantic gap between music， mood， personality， and human physiology.On the Move to Meaningful Internet Systems： OTM 2011 Workshops. Springer Berlin Heidelberg， 2011.

[10] Mentzas，Gregoris，Kostas Kafentzis， PanosGeorgolios. Knowledge services on the semantic web.Communications of the ACM 2007，50： 53-58.

[11] Stamou S，A Ntoulas.Search personalization through query and page topical analysis. User Modeling and User-Adapted Interaction. 2009，19 （1-2）：5-33，

[12] Tao Yang.Ontology-based Active Repository System[J].Information Technology Journal 2013，12.