胡潜 李静 李梦婷
摘 要:[目的/意义]用户需求日益复杂多元,分析信息服务融合的实现模式,利用信息服务融合规则对现有服务模块进行逻辑组合,产生新的或增值的服务,能够实现信息资源集成及知识发现。[方法/过程]从信息服务融合的概念理论研究入手,形成对信息服务融合的认识。在此基础上,分析信息服务融合的内外驱动机制,有助于明確不同驱动力下的融合规律,进而推动融合组织实现模式研究。[结果/结论]信息服务融合实现模式包含基于模块重用、用户定制及自适应学习的动态信息服务融合3个层次,逐层深入,能够有效揭示信息服务融合的发展路径,为组织实现研究提供思路。
关键词:信息服务融合;用户需求;动力机制;实现模式
DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2020.02.002
〔中图分类号〕G202 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2020)02-0011-07
Research on Dynamic Mechanism and Implementation
Mode of Information Services Fusion
Hu Qian Li Jing* Li Mengting
(School of Information Management,Central China Normal University,Wuhan 430071,China)
Abstract:[Purpose/Significance]User requirements are increasingly complex and diverse,analyzing the implementation mode of information services fusion,and using the rules to logically combine existing service modules to generate new or value-added services,which is able to realize information resource integration and knowledge discovery.[Method/Process]This paper started with the conceptual theory research of information services fusion and formed an understanding of the information services fusion.On this basis,analyzing the internal and external dynamic mechanism of information services fusion help to clarify the law of fusion under different driving forces,and then promoted the research on the realization mode of the fusion organization.[Result/Conclusion]The implementation pattern included three levels:module reuse,user-customized and adaptive learning dynamic information services fusion,which was in-depth layer by layer and can effectively reveal the development path of information services fusion and provide ideas for organizational implementation research.
Key words:information services fusion;user requirements;dynamic mechanism;implementation mode
大数据时代,信息资源指数级增加,信息技术迅猛发展,用户社会背景差异化导致其需求呈现出复杂多元的特征。海量信息资源给用户带来了信息过载的问题,用户希望获取全面、精准的信息、知识,减少识别负担,对其直接利用并进行辅助决策。此外,用户需求表现也会受到所处情境的影响。然而,形式内容单一的信息服务已无法满足用户需求,信息服务融合能够结合用户的情境信息将现有的服务模块按照一定的逻辑规则进行组合,产生新的服务或增值的服务,实现资源集成与知识发现,从而满足用户需求。针对用户的复杂多元需求,信息服务模块应具有灵活、通用、动态、可拓展性强等特征,在动力机制的作用下,实现基于模块重用、用户定制以及自适应的动态信息服务融合。
1 相关研究
信息社会,信息资源爆发式增长,资源积累与利用之间的矛盾日益突显,用户需求呈现出集成化、知识化和情境化的特点,单一的信息服务难以满足用户需求,依据用户需求对信息服务的综合化组织管理有助于提升信息服务质量。国内外已取得较为丰硕的研究成果。
信息服务融合是按照一定的业务逻辑或规则将现有服务进行重组,生成新服务或产生增值的服务能力的服务组织形式[1-2]。Benslimane D等认为信息服务融合是利用标准开放接口调用相关服务或功能,并按照一定规则对其进行组合,进而实现对多源信息的优化组织[3]。国内学者基于Mashup对信息服务融合进行拓展研究,胡昌平等认为信息服务融合由信息服务集成延伸而来,强调信息资源、服务应用各成分的有机融合[4]。在信息服务融合的实现机制研究中,胡潜等将其分为3种实现机制,包括业务流程驱动、基于接口匹配和基于人工智能规划的实现机制[5]。第一种实现机制以Workflow为基础,利用已有成熟建模工具和语言对信息服务融合进行业务流程描述,如胡昌平等利用Yahoo!Pipes建模工具融合功能独立的Widget,并将其可视化,实现了个人图书馆中的资源获取及知识管理等服务的融合[6]。第二种以用户需求为导向,筛选能够满足用户对服务功能需求的融合对象,并依据相应融合规则对其重组,王向辉等采用基于广度优先的后向搜索策略解决了传统语义Web服务间功能匹配度不高的问题,构建了新的语义Web服务融合框架IOPEWSCF,并通过实验评估了其有效性[7]。第三种是利用人工智能中的规划求解策略对服务进行融合重组,Ma X L等在拓展OWL-S服务描述语言的基础上,使用情境演算,提出基于OWL-S的自动服务组织方法[8]。前者首先需要确定待融合服务和顺序,在此基础上进行服务融合;后两者基于用户需求,先发现待融合服务,再筛选相关服务单元及确定融合方案。上述成果为本文的信息服务融合研究提供了思路上的借鉴。
2 信息服务融合的动力机制
分析信息服务融合的动力机制有助于明晰信息服务融合的目标、组织实现等要求,系统论将创新驱动分为外部创新驱动和内部创新驱动[9-10],鉴于该思想,将信息服务融合的驱动力概括为外部驱动和内部驱动两方面,明确驱动力作用下的信息服务融合规律,有助于推进信息服务融合的实现。
2.1 信息服务融合的外部驱动机制
大数据环境下,数字资源海量快速增加,信息服务机构在提供信息服务时受到两方面的外部机遇与挑战。一是日益复杂多元的用户需求难以依靠单一的信息服务得到满足,需要对信息服务进行重组;二是信息技术的飞速发展为信息服务的融合实现提供了技术保障。
2.1.1 需求驱动机制
服务环境的变化使得用户需求发生改变,获取、分析用户需求是信息服务融合的前提,依据用户需求分析结果对服务模块进行融合组织。对用户需求描述进行分析得到功能需求及非功能需求,通过对服务库的搜索匹配出与之相适应的服务模块,并依据相应的服务融合规则生成新的或增值的服务,需求驱动的服务融合结果更加贴近用户期望。
图1为信息服务融合的需求驱动模型,主要包括:①需求描述与分析。获取用户需求,通过用户对需求的描述分析用户的功能需求和非功能需求,建立用户需求模型,其中用户需求描述和分析是关键。②服务选择。根据需求模型对服务库中的服务模块进行选择并描述,形成可执行的融合候选集,这一过程的关键是需求与服务模块间的映射。③融合实现。根据融合规则组织候选服务模块,并将融合结果提交给用户,用户对结果做出评价与反馈,继而可根据反馈信息进行调整。
2.1.2 技术驱动机制
信息技术的发展为服务融合实现提供了支撑,促进了信息服务组织模式的变革。利用信息技术对多种数字资源、检索工具与系统的重组,为用户提供适时、便利、开放式的信息服务。信息服务融合的关键技术可归纳为3方面:资源获取技术、融合组织技术[11]和软件协同服务技术[12]。
1)资源获取技术。根据融合内容将资源获取技术分为3种方式:①OpenAPI方式。OpenAPI的资源获取包括请求与应答两个步骤。服务提供方将资源与功能进行封装并以OpenAPI的形式对外开放,需求方以URL形式发送服务请求,服务方根据服务请求返回如XML、HTML等特定格式的资源。②Web Feed方式。是用来接收信息来源持续更新的格式标准的接口,开发人员无需花费大量时间开发传输协议和软件就可以实现内容的聚合与共享。③REST协议方式。REST是一种针对Web服务应用的设计和开发方式,实现对资源的创造、读取、更新和删除等操作。
2)融合组织技术。在获取所需资源和封装成标准的组件接口后,即可选择合适的对象进行融合组织,该过程涉及融合组织开发环境和编程语言。根据不同的服务融合模式将服务融合的编程语言分为两类:①面向浏览器端的组织语言,主要是各类脚本语言。浏览器端只需通过Ajax技术与开放资源或服务进行交互,并呈现资源或服务结果。②面向服务器端的程序语言,包括Java、PHP、Python等语言,实现服务器端的复杂功能和操作。
3)软件协同服务技术。为了完成某一特定任务,通过克服不同系统构建采用的语言、运行环境和基本模式的差异,进而实现信息服务系统间的通信和协作。常见协同技术包括:中间件技术、网格技术和SOA技术。中间件技术旨在通过在系统外部提供转换和协调功能,实现信息交换与服务共享;网格技术能够实现资源的共享与集成;SOA技术可应用于服务组合、服务协调与管理等方面。
2.2 信息服务融合的内部驱动机制
信息服务机构在信息服务融合实现过程中,既需要针对外部技术环境和用户需求的变化调节行为,又需要改善自我获得适应新环境的能力,还需要不断进行系统创新,从机构内部驱动信息服务融合的实现。
2.2.1 自适应驱动机制
信息服务机构的自适应能力是指当环境改变时,机构所具有的适应外部环境变化而调节行为的能力[13],表现为两方面,一是机构在环境和用户需求变化中的学习过程;二是机构通过学习进行变革,以适应动态环境和需求的过程。
信息服务系统中,机构的学习能力和自适应能力在为用户提供知识信息服务的过程中形成。信息服务機构需要根据动态服务融合需求,及时与用户进行交流,在不断变革的信息技术环境中,更新信息资源组织方式,为用户提供更有针对性的信息服务。此外,为了谋求长足发展,机构还需要在服务中不断提升自身的学习和自适应能力。在构建信息服务机构自适应学习模型时,可借鉴霍兰德主体行为模型。
如图2所示,自适应学习模型由两部分组成:执行系统旨在分析动态环境下的信息服务融合需求变化动向,将需求分析结果传递给学习系统,进而指导面向创新主体的服务融合组织;学习系统从创新主体需求入手,首先对问题进行识别,然后开展自适应分析,通过对环境的适应形成学习规划,进一步实施推进计划。在信息服务机构自适应学习过程中,系统主体以既定的学习规则为基础,进行规则匹配,该匹配分析过程是机构产生自适应学习行为的关键。
2.2.2 自组织驱动机制
信息服务融合系统是面向需求复杂多元的众多创新主体提供信息服务的开放系统;同时该系统具有耗散结构,需要通过持续耗散能量来维持原有状态的平衡。为了满足创新主体差别化信息需求,信息服务机构间既存在分工问题,又存在社会化发展中的竞争与合作问题,因而需要适时改变自身状态,以维持复杂环境中服务机构的有序发展。这说明,信息服务系统是远离平衡态的系统,机构间及机构与环境间的交互作用影响着机构的存在和运行,而机构的运行又以适应开放的环境为前提,这就引发了机构变革中的自组织驱动行为。
信息服务融合系统的开放性和非平衡性特征,导致信息服务机构具有通过自组织行为适应环境发展的内部需要,还可改善自我获得适应新环境的能力,从而实现系统的进化。根据自组织理论,信息服务系统演化与服务重组融合的根本原因是信息服务机构之间的竞争与合作[14]。信息服务融合系统动态有序的实现,需要以外部环境的资源和信息的流动为基础,同时,系统的开放性与价值交换的内生性决定了服务机构间竞争与合作的不可消除性。
2.2.3 系统驱动机制
信息服务系统在自适应、自组织特征的驱动下不断更新,并涌现出新的系统特征,创新变革是信息服务系统重组的系统驱动力。原始创新、集成创新和知识吸收后的创新[15-16],能够促进信息服务机构通过服务融合的方式提升服务质量。沿着驱动路径,整个系统结构得以优化,最终体现为信息服务系统的融合发展。
如图3所示,信息服务融合的系统驱动包括以下形式:1)面向原始创新的系统驱动。原始创新是依托创新主体自身资源和能力完成的根本性创新,实现难度最高但也最为重要。要实现原始创新,主体应具有较强的创造能力和技术优势,这就必然要依托于高水平的知识信息服务。本质上讲,面向原始创新的服务融合是基于信息元和知识元的融合模式,也是将知识转化为创新资源的必要过程。2)面向集成创新的系统驱动。在集成创新中,创新主体十分注重信息资源的集成利用,由此提出了知识信息整合需求。通过信息整合,将分散在各系统中的信息资源聚集起来,通过深层次转化加工,重构原有信息资源系统,实现面向创新主体的定向服务组织。信息服务提供者和创新主体之间存在交互关系,系统因此不断发生变化。这说明,有必要通过信息服务融合的方式实现资源的整合,以适应动态服务场景,实现知识信息面向创新主体的适时集中。3)面向吸收创新的系统驱动。引进消化吸收再创新是指创新主体首先对引进的知识成果进行消化吸收,在掌握核心知识的基础上,依据需求进行的创新活动,旨在超越引进成果和形成新的知识优势。为实现对此类创新活动的知识保障,要求信息服务机构面向其成果引进、技术实现、消化吸收和再创新环节提供完整的信息资源与服务,因此信息服务融合应围绕创新流程进行。
3 信息服务融合实现模式
信息服务融合实现模式受到系统开发与设计模块化思想的启发,主要分为基于模块重用、用户定制与自适应学习的服务融合3个层次。其中,基于模块重用的信息服务融合是信息服务系统模块化研发的延伸,目前最为成熟;基于用户定制的信息服务融合改变了信息服务组织机制,有助于提升信息服务机构竞争力,体现了信息服务融合的应有之意;自适应的动态服务融合代表了未来的发展方向,目前仍处于初级阶段。
3.1 基于模块重用的信息服务融合
基于模块重用的信息服务融合主要是通过对服务功能模块的重用和重组实现服务功能调用,从而提升研发效率,降低技术实现成本。本质上讲,此类服务融合是模块化研发的变种[17-18],即以基本粒度的服务单元为模块划分的标准。因此,该模式是最低层次的信息服务融合,改变了信息服务机构专门服务研发与实现机制,但并未从根本上改变信息服务组织方式,提升用户体验。实现模式主要包括服务单元模块化、标准化接口开发、服务融合规则生成、服务模块衔接粘合4个环节,如图4所示。
1)服务单元模块化。服务单元模块化中需要关注:①保障模块的独特性,模块与服务具有清晰的映射关系;②模块的粒度适中,需要具备较强的重用需求,重复使用率低的不必单独拆分出来;③模块的自治性,即具备一定的自主权,不受其他模块的影响。
2)API接口。服务单元模块间需要基于API接口实现直接交互。为降低基于模块重用的信息服务融合实现的难度与成本,需要实现服务单元模块API接口的标准化,定义输入输出的数据规范及数据交互传输模式,使模块间的数据交互有据可依。
3)服务融合规则生成。该模式下的融合规则由信息服务机构指定,其根据用户需求及资源特
征,明确所需的功能模块及模块间的关联关系,进而形成服务融合规则,指导服务融合的实现。
4)服务模块衔接粘合。在服务融合规则的指导下,信息服务机构利用API接口将相关的服务单元进行衔接,形成满足用户新型需求的服务业务。其实现往往是在研发人员的介入下完成,并非由信息服务系统自动完成,在此过程中,研发人员可能还会根据实际需要进行少量的开发工作。
由图4可知,该融合模式下得到的融合结果非常稳固,往往在较长一段时间内会持续存在;同时,就融合方式而言,该模式灵活性較差,其是根据信息服务机构预设的链条将对应的服务模块一一嵌入,并通过标准化的API接口或面向该流程专门研发的接口实现服务模块间的无缝衔接。
3.2 基于用户定制的信息服务融合
基于用户定制的信息服务融合,是指用户根据自身需求选取服务单元、服务关联关系及确定融合方式,从而实现个性化的、动态服务组织。其基本特点是:1)用户需求驱动的差异化。不同用户的个性化需求均存在差异,该模式能够根据用户需求,进行个性化的服务单元选择与融合,实现专指性和针对性的服务组织。2)动态性与临时性。该模式可能是用户针对自身的短期需求进行组织的,当用户满足需求、获得所需结果时,则可能直接释放其融合的服务单元,因此,这种服务融合产生的新服务可能是短期存在的。3)融合实现的自动化。在融合实现过程中,用户只需指定融合对象及规则,其余工作均由系统自动完成,无需人工介入。基于定制的信息服务融合实现,主要包括服务单元模块化与API接口开发、服务注册与发布、用户服务选择、融合规则生成、服务模块衔接几个环节,如图5所示。
1)服务单元模块化与API接口开发。在该模块,除了需要实现服务单元的拆分、功能实现与封装、API接口定义外,还需建立服务模块与API接口的映射关系,以便于服务融合组织环节的调用。
2)服务描述、注册与发布。在服务单元模块化的基础上,需要对服务进行描述,包括服务提供的基本功能、约束条件、输入、输出参数等,为用户发现服务奠定基础。在此基础上,需要在定制系统进行注册,并面向用户发布。
3)服务选择。用户根据自身需求指定所需的服务模块,鉴于用户可能对系统包含的模块并不清楚,因此系统需要提供分面检索、数字化咨询、聊天机器人等支持服务,帮助用户找到合适的服务模块。
4)服务融合规则生成。在明确服务模块同时,用户还需要根据需求、模块间的逻辑关系、模块的输入输出要求等,确定服务融合规则,并通过与系统的交互实现对融合实施的指导。
5)服务模块衔接粘合。根据用户选择的模块及指定的融合规则,系统需要将相关服务单元自动融合到一起,形成满足用户需求的新型服务业务,并将服务运行结果反馈给用户。
值得指出的是,并非任意服务单元组合都能够实现融合,或者并非能以任意方式融合待融合服务单元,服务融合规则既可以在服务描述、服务选择环节告知用户,也可以通过服务融合的运行来反馈。基于定制的信息服务融合具有探索性,因此如果用户对服务融合结果不满意,可以重新指定融合对象或修改融合规则,不断尝试获得最终结果。
3.3 基于自适应学习的动态服务融合
基于自适应学习的动态服务融合,是在自动识别用户需求的基础上,进行任务分解、服务单元选取与融合规则制定、融合实现,从而实现个性化的主动信息服务融合。技术实现主要包括服务单元模块化与API接口开发、服务注册与发布、用户需求感知、任务自动分解、服务选择、服务融合规则生成、服务模块衔接粘连、用户反馈干预环节,如图6所示。与基于用户定制的信息服务融合相比,其包含用户需求感知、任务自动分解与用户反馈干预3个环节。
1)用户需求感知。用户需求感知是自适应动态服务融合的基础,也是影响最终效果的关键环节。需要综合采用物理感知、虚拟感知和逻辑感知等情境感知技术[19-21]以及用户主动反馈,获取用户需求及情境信息,进而系统、全面地建立用户多维需求模型,包括知识需求、服务方式需求、终端展示需求、人机交互需求等。
2)任务自动分解。获取用户需求后,信息服务融合系统需要自动将其进行任务分解[22],得到一组存在相互约束关系的子任务集合。在此基础上,一方面需将子任务进一步分解,得到与之对应的服务单元集合;另一方面,需要根据分解后得到的服务单元间的约束关系,建立服务融合规则集合。具体实现中,既需要基于知识库为任务分解提供支持,也需要借助人工智能、机器学习技术进行新任务分解的实现及新规则的学习。
3)用户反馈干预。鉴于需求感知、任务自动分解环节可能出现的不理想情况,因此引入用户反馈干预机制改善效果。用户既可以直接调整需求感知结果,进而实现任务分解的自动调整;也可以直接对任务分解的结果,即拟选择的融合对象、服务融合规则进行操作,从而优化信息服务融合的结果。
基于自适应学习的服务融合以满足用户的即时性需求为目标,具有临时性特征,当用户需求得以满足,该临时组合也随之解散。同时,其在实现上更强调服务融合的主动性及实现的自动化,因此该模式更贴近理想态的实现模式。相应的,这种模式对信息服务融合系统的要求大大提高,不仅需要服务单元粒度够细、接口更加通用灵活,更关键的是需要能及时识别用户需求,并根据具体情境信息进行最佳融合方案的求解。
4 结 语
大数据时代,海量数据高速增长,在提供丰富资源的同时,也对用户造成了信息过载的负担,用户需求不再仅限于信息层面,还需要能够直接帮助其进行决策的知识,通过信息服务融合的方式能够为用户提供满足其需求特点的资源和服务。本文从信息服务融合的理论研究展开,分析了内外部驱动机制对信息服务融合的推进,并对基于模块重用、用户定制与自适应学习的信息服务融合递进实现模式展开具体分析,模块重用融合模式得到的融合结果稳固且长期持续,但灵活性较差;基于定制的信息服务融合方式较为灵活,用户可以根据初步融合结果更改融合对象或修改融合规则,不断探索获得最终融合结果;基于自适应学习的服务融合模式即时性较强,主要强调的是服务融合的主动性及实现的自动化,是最贴近理想态的实现模式,但该模式对系统的要求较高,3种模式各有利弊,可以根据具体情况进行选择。本文通过上述研究为信息服务融合的实现提供一定程度的引导,值得指出的是,本文尚未对信息服务融合实现模式进行具体应用领域的实证分析,笔者将在今后的研究中对其进一步深入探索。
参考文献
[1]Liu Z Z,Chu D H,Jia Z P,et al.Two-stage Approach for Reliable Dynamic Web Service Composition[J].Knowledge Based Systems,2016,97(C):123-143.
[2]Sheng Q Z,Qiao X,Vasilakos A V,et al.Web Services Composition:A Decades Overview[J].Information Sciences,2014,280:218-238.
[3]Benslimane D,Dustdar S,Sheth A.Services Mashups:The New Generation of Web Applications[J].IEEE Internet Computing,2008,12(5):13-15.
[4]胡昌平,胡潜,邓胜利.信息服務与用户(第4版)[M].武汉:武汉大学出版社,2015.
[5]胡潜,黄丽姿.信息服务的融合技术实现研究综述[J].数字图书馆论坛,2018,(11):19-25.
[6]胡昌平,严炜炜.面向科学研究的个人数字图书馆服务融合[J].中国图书馆学报,2013,39(4):93-101.
[7]王向辉,冯志勇.考虑IOPE匹配的语义Web服务组合[J].天津大学学报:自然科学与工程技术版,2017,50(9):984-996.
[8]Ma X L,Ding Y Y,Wang H X.Review of Semantic Web Service Composition Based on OWL-S[J].沈阳理工大学学报,2014,33(3):88-94.
[9]洪闯,李贺,祝琳琳.国内开放式创新研究述评与趋势展望[J].现代情报,2018,38(6):165-171,177.
[10]王贝芬.创新的内部驱动与外部驱动[J].企业管理,2015,(12):111-113.
[11]李峰,李春旺.Mashup关键技术研究[J].现代图书情报技术,2009,(1):44-49.
[12]胡昌平,张耀坤.跨系统协同信息服务及其发展[J].图书馆论坛,2010,30(6):27-33.
[13]杨卓群,金芝.面向环境与需求不确定性的系统自适应决策[J].计算机研究与发展,2018,55(5):1014-1033.
[14]陈禹.复杂适应系统理论及其应用:由来、内容与启示[J].系统辩证学学报,2001,(4):16-21.
[15]范文.利用科技查新促进自主创新工作[J].情报探索,2014,(7):75-78.
[16]郭永辉,水丹萍.军民融合战略下的航空工业集成创新的信息治理模式[J].情报理论与实践,2017,40(10):91-95.
[17]徐德智,廖晖寰,徐连君.面向模块重用的描述逻辑SHJF本地性规则研究[J].计算机科学,2015,42(1):249-252.
[18]Brodsky,Nachawati,Krishnamoorthy,et al.Factory Optima:A Web-based System for Composition and Analysis of Manufacturing Service Networks Based on a Reusable Model Repository[J].International Journal of Computer Integrated Manufacturing,2019,32(3):206-224.
[19]Colombo-Mendoza L O,Valencia-García R,Rodríguez-González A,et al.RecomMetz:A Context-aware Knowledge-based Mobile Recommender System for Movie Showtimes[J].Expert Systems with Applications,2015,42(3):1202-1222.
[20]袁静.国内外情景感知服务研究综述[J].國家图书馆学刊,2018,(3):39-47.
[21]赵柯然,王延飞.情报感知的方法探析[J].情报理论与实践,2018,41(8):11-16.
[22]陈果,朱茜凌,肖璐.任务分解视角下企业产品多源融合型竞争情报研究[J].图书情报工作,2017,61(22):127-133.
(责任编辑:孙国雷)