蔣 勛，卞藝杰

（河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210098）

基于本體的多Agent電子市場研究

蔣 勛，卞藝杰

（河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210098）

電子市場是電子商務(wù)模式的發(fā)展方向。本體是語義Web的基礎(chǔ)。文章建立了基于本體的多Agent電子市場模型，提出了商務(wù)領(lǐng)域語義相似度的計(jì)算方法，從而解決了多Agent間自動(dòng)匹配異構(gòu)信息的問題。

本體；電子市場；多代理；語義Web；相似度

一、引言

語義Web使計(jì)算機(jī)能夠 “理解”Web信息，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)之間的智能交互[1]。本體是語義Web的基礎(chǔ)，它作為一種領(lǐng)域知識(shí)概念化和模型化的方法，可以用來描述計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的語義信息。目前本體已經(jīng)成為語義Web中知識(shí)表示的標(biāo)準(zhǔn)。

應(yīng)用Agent技術(shù)，消費(fèi)者可以將交易信息告知特定的Agent并授權(quán)它移動(dòng)到交易場所，比如電子市場中，自主地代表用戶與商家Agent進(jìn)行談判并完成交易，在交易結(jié)束后返回結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)了智能化和自動(dòng)化交易，使得消費(fèi)者免于進(jìn)行煩瑣的商品搜索、瀏覽、比較、選擇和談判等環(huán)節(jié)，節(jié)省了消費(fèi)者的時(shí)間和精力，并且大大降低了網(wǎng)上數(shù)據(jù)傳輸量，節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)帶寬的負(fù)擔(dān)[2]。

二、基于本體的多Agent電子市場模型

1.電子市場中的異構(gòu)問題

首先，電子市場中各參與方所提供的相同商品具有不同名稱。例如，對(duì)計(jì)算機(jī)銷售業(yè)務(wù)，企業(yè)甲稱為computer、企業(yè)乙稱為laptop、企業(yè)丙稱為notebook。其次，對(duì)同一名稱商品實(shí)際也可能具有不同的意義。再次，即使商品語義不相關(guān)，但在商務(wù)活動(dòng)中卻密切相關(guān)，如computer、keyboard與monitor，monitor作為computer的輸出設(shè)備，keyboard作為computer的輸入設(shè)備，三者具有相關(guān)性。通過本文提出基于本體的商務(wù)語義相似度算法提高 keyboard與monitor對(duì)于computer的語義相似度，反映出三者的重要聯(lián)系[3]。因此在傳統(tǒng)基于Agent的電子商務(wù)體系中有必要引入一種商務(wù)語義相似度的算法，利用本體映射的方式進(jìn)行商品的自動(dòng)匹配，可以有效解決異構(gòu)問題[2]。

2.多Agent概念模型

多Agent系統(tǒng)可理解為是由一系列可解決的問題Agent組成[4]的系統(tǒng)。

其中：Si∈Φ，Φ表示問題的集合。O表示問題的最佳解決方案，它因開發(fā)者、用戶、使用Agent的環(huán)境不同而不同。SA由相互協(xié)作的Agent Ai組成，Ai∈{A1，A2，…，An}。

A的定義如下：

ATTR，EXEC和STRA分別表示Agent的屬性、執(zhí)行和策略。ATTR描述Agent靜態(tài)組織結(jié)構(gòu)；EXEC是Agent的代碼段；STRA是Agent的策略集是一組行為描述，包括Agent的遷移、通信、協(xié)作、安全和學(xué)習(xí)等策略。每個(gè)策略包含Agent名、協(xié)商主題、重要度和方案等元素。Agent屬性依次由名稱、位置、角色(職能)、目標(biāo)和資源組成，Agent的自治、協(xié)作及推理能力由目標(biāo)驅(qū)動(dòng)。Agent的執(zhí)行由引起代碼執(zhí)行的條件con，代碼prg和終止條件hal組成。

Agent A的職能Rol可表示為一個(gè)集合

如果Airolr，表示第i個(gè)Agent的第r個(gè)職能，則Agent A的目標(biāo)GolA是相互協(xié)作Agent所承擔(dān)的職能的集合：

其中：GolA表示Agent之間可能存在的相互關(guān)系集。業(yè)務(wù)過程BPR_mdl由一組相關(guān)目標(biāo)的Agent完成，則

說明一個(gè)業(yè)務(wù)過程有若干職能的多Agent協(xié)作完成。

3.基于多Agent電子市場交易過程

基于多Agent電子市場可分為管理Agent、信息Agent、用戶Agent、服務(wù)Agent。管理Agent主要作用是制定各Agent間交互的基本的知識(shí)模型、協(xié)作模型、交互協(xié)議并制定市場規(guī)則，是Agent活動(dòng)的核心。信息Agent主要作用是將買方要采購的產(chǎn)品信息通過接口（企業(yè)用戶Agent）傳給各個(gè)企業(yè)應(yīng)用，由企業(yè)應(yīng)用將查詢結(jié)果返回給電子市場。用戶Agent包買方Agent與賣方Agent，主要作用是完成買方和賣方的注冊(cè)與管理，同時(shí)代表部分買方或賣方企業(yè)的行為，它對(duì)應(yīng)著電子市場的成員管理。服務(wù)Agent主要作用是監(jiān)視電子市場的運(yùn)營情況，如參與方企業(yè)的合同履行情況、付款情況，評(píng)估企業(yè)信譽(yù)。交易Agent提供各種交易服務(wù)，比如提供各種協(xié)商方式、拍賣方式、管理交易合同等功能，它提供電子市場功能體系中個(gè)性化服務(wù)的交易服務(wù)，同時(shí)也會(huì)與企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)工作流的無縫集成[5]。具體流程：（1）買方將采購信息及相關(guān)的屬性委托買方Agent；（2）買方Agent將采購信息傳遞給信息Agent；（3）信息Agent將其傳給各個(gè)賣方Agents；（4）賣方Agent再將這些信息傳遞給賣方企業(yè)應(yīng)用；（5）賣方企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行自身的查詢并將查詢結(jié)果回復(fù)給賣方Agent；（6）賣方Agent將結(jié)果送到信息Agent；（7）信息Agent將結(jié)果傳給買方A-gent；（8）買方Agent將信息傳給買方企業(yè)；（9）企業(yè)方對(duì)候選對(duì)象進(jìn)行語義篩選并通知賣方 Agent；（10）買方和賣方Agent通過交易Agent進(jìn)行協(xié)商；（11）協(xié)商成功后返回買方和賣方Agent。其后就是雙方企業(yè)通過自己的應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行交易。

三、基于本體的商務(wù)語義相似度算法與信息匹配

1.語義相似度計(jì)算

在計(jì)算頁面與查詢問句間的相似度時(shí)，每張頁面都與相應(yīng)的語義特征向量聯(lián)系在一起，用來表示頁面和語義概念間的關(guān)聯(lián)程度。每張頁面可以和多個(gè)概念相連，而每個(gè)概念也可以連著多張頁面形成了多對(duì)多的關(guān)系。本文提出了一種計(jì)算詞間語義相似度的方法，該方法考慮了鏈接密度、鏈接強(qiáng)度、鏈接的類型和節(jié)點(diǎn)的深度四個(gè)因素。

首先考慮鏈接強(qiáng)度因數(shù)，子鏈接的強(qiáng)度同父概念下子概念出現(xiàn)的條件概率成比例

根據(jù)信息理論的觀點(diǎn)，定義鏈接強(qiáng)度（Link Strength，LS）為：

L（c，p）和T（c，p）分別代表了鏈接的類型因子，即基本關(guān)系和擴(kuò)展關(guān)系。在計(jì)算概念間語義相似度的過程中，由于概念實(shí)體間路徑的權(quán)重反映的是概念實(shí)體之間關(guān)系的重要程度，而實(shí)體間重要程度并不一致，因此概念實(shí)體間路徑的權(quán)重也應(yīng)不一樣才能反映實(shí)際情況。使用的L（c，p）和T（c，p）采用經(jīng)驗(yàn)參數(shù)的形式，各關(guān)系對(duì)于的關(guān)系因子值見表1。

表1 鏈接的類型因子取值

考慮在各概念實(shí)體節(jié)點(diǎn)的深度，鏈接類型和鏈接強(qiáng)度后，子概念c和父概念p的鏈接權(quán)重公式如公式（3）

且α+β+ε+η+τ=1，其中S(p)是父概念節(jié)點(diǎn)p中子概念節(jié)點(diǎn)的鏈接數(shù)；d(p)代表父概念節(jié)點(diǎn)p中的長度；詞之間的語義相似度計(jì)算公式：

其中c1=sen(w1)，c2=sen(w2)，Set(c1，c2)為c1到c2的最短路徑上的所有概念節(jié)點(diǎn)集合。lcs(c，p)是子、父關(guān)系的概念層次結(jié)構(gòu)中相似度代表值最大化，即概念節(jié)點(diǎn)是包含c和p的結(jié)合中的最小上界。通過該公式，可以很容易地計(jì)算出網(wǎng)頁語義特征向量與查詢語義特征向量之間的相似度。

2.語義信息匹配

通過公式（4）最終得到語義相似度，考慮到個(gè)別用戶的主觀錯(cuò)誤會(huì)產(chǎn)生的影響，本文給出一種加權(quán)算法來實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)和更新語義Web，具體思路是從Agent的查詢和反饋交互中自動(dòng)學(xué)習(xí) “網(wǎng)頁-概念”。獲取語義特征向量的學(xué)習(xí)算法具體步驟如下：

步驟1：記錄用戶Agent的查詢，并記錄相關(guān)反饋中所標(biāo)記的相關(guān)和無關(guān)頁面。

步驟2：對(duì)于每個(gè)相關(guān)的頁面Di，檢查是否存在概念節(jié)點(diǎn)Cj與Di相互關(guān)聯(lián)。若存在相關(guān)性，則建立它和Dj之間的關(guān)聯(lián)鏈接，并設(shè)初始權(quán)重為1。

步驟3：對(duì)于每個(gè)不相關(guān)的頁面Di，檢查是否存在概念節(jié)點(diǎn)Cj與Di相互關(guān)聯(lián)。如果存在這樣的概念節(jié)點(diǎn)Cj，則刪除此鏈接。

四、結(jié)論與展望

本文將具備商務(wù)領(lǐng)域本體的Agent引入電子市場的業(yè)務(wù)處理過程，提出了多Agent在計(jì)算語義相似度后自動(dòng)學(xué)習(xí)“網(wǎng)頁—概念”。降低電子市場中交易成本，提升供應(yīng)鏈協(xié)作功能。在本文中，忽略了本體所能提供的許多有用的關(guān)系，如概念間的包含關(guān)系、概念間的不相交關(guān)系、個(gè)體與概念間的成員關(guān)系等，對(duì)于如何在較復(fù)雜的關(guān)系下實(shí)現(xiàn)更有效的信息檢索與匹配、如何在較強(qiáng)的描述邏輯下保證推理的效率等問題有待于進(jìn)一步研究。

[1]唐杰，梁邦勇，李涓子，王克宏.語義Web中的本體自動(dòng)映射[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2006，11(11)：1956-1974.

[2]陳冬林，聶規(guī)劃，劉平峰.基于本體的B2B電子商務(wù)MAS模型及商品匹配算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2007，43(10)：199-201.

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[5]曹大軍，徐良賢.基于Agent的電子市場體系設(shè)計(jì)及其實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程，2002，28(3)：24-26.

On Multi-Agent Electronic Market Based on Ontology

JIANG Xun,BIAN Yi-jie,
(Business School,Hehai University,Nanjing 210098,China)

E-market is the development orientation of E-commerce.Ontology is the basis of semantic Web.The Multi-Agent electronic marketplace model based on ontology,and a novel business domain semantic similarity algorithm is presented,which resolves the problems of the heterogeneity of information for auto matching among multi-agents.

ontology;electronic market;multi-agent;semantic Web;similarity

F713.36

A

1671-4806（2010）04-0024-03

[編輯：湯發(fā)俊]

2010-04-20

蔣勛（1980- ），男，江蘇無錫人，博士研究生，研究方向?yàn)檎Z義網(wǎng)、智能電子商務(wù)；卞藝杰（1964- ），男，江蘇南通人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楣芾硇畔⑾到y(tǒng)與電子商務(wù)。