崔 晨，吳揚(yáng)揚(yáng)

(華僑大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，福建 廈門(mén) 361021)

隨著數(shù)字技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多樣、異質(zhì)化的特點(diǎn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)已不適合對(duì)多樣異質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效統(tǒng)一管理，因此，F(xiàn)ranklin、Halevy和 Maier等人提出了數(shù)據(jù)空間[1]的概念。數(shù)據(jù)空間是數(shù)據(jù)和其關(guān)系的集合，系統(tǒng)需要從數(shù)據(jù)源中發(fā)現(xiàn)并抽取出有用的數(shù)據(jù)關(guān)系，以豐富其自身。而且，數(shù)據(jù)空間演化的目的是為了更好的滿足主體需求，數(shù)據(jù)空間必須能夠理解不同類型及來(lái)源的數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，更好地對(duì)相關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)做出處理，為主體提供更好的服務(wù)[2]。

但現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)關(guān)系的定義、范疇、如何發(fā)現(xiàn)關(guān)系還未定義。因此，幫助系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系成為重要研究方向。用戶日常活動(dòng)中隱含了本地?cái)?shù)據(jù)的獨(dú)特分類見(jiàn)解。從用戶日常活動(dòng)中發(fā)現(xiàn)關(guān)系成為數(shù)據(jù)空間數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)的途徑之一。本文參考活動(dòng)理論[3]系統(tǒng)對(duì)用戶日?；顒?dòng)的分析方法，設(shè)計(jì)了自動(dòng)記錄、分析、提取出數(shù)據(jù)關(guān)系的系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用日志收集用戶活動(dòng)信息，利用語(yǔ)義、時(shí)間、切換相關(guān)度等計(jì)算活動(dòng)間的關(guān)系。將用戶活動(dòng)信息間的關(guān)系轉(zhuǎn)換為用戶意識(shí)中對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系的理解。而且，由于用戶的需求和對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系的理解會(huì)隨時(shí)間變化，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的使用情況更新數(shù)據(jù)關(guān)系，以更好滿足用戶需求。

1 相關(guān)工作

數(shù)據(jù)空間成為數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。參考文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了Roomba系統(tǒng)，利用多用戶的反饋尋找數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。系統(tǒng)需要多用戶評(píng)判生成候選匹配并生產(chǎn)有益的關(guān)系模式。系統(tǒng)依此關(guān)系模式進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)系的演化。但這種模式是廣譜適用的，并不適用某個(gè)主體的偏好和習(xí)慣，有其局限性。

[5]認(rèn)為用戶文件的分布和排列中，隱含了用戶對(duì)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的理解。利用對(duì)文件的類型、命名規(guī)則、結(jié)構(gòu)分析后所得到的關(guān)系，自動(dòng)將相關(guān)數(shù)據(jù)分類并加入數(shù)據(jù)空間。但其成立初期需要用戶手工標(biāo)注常用的數(shù)據(jù)，且缺乏后期對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系的調(diào)整與優(yōu)化。

參考文獻(xiàn)[6]將用戶查詢時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)空間的交互作為數(shù)據(jù)空間演化的來(lái)源。該系統(tǒng)自動(dòng)為數(shù)據(jù)資源建立資源摘要，并在初始簡(jiǎn)單查詢時(shí)，利用關(guān)鍵字與摘要的匹配，逐漸豐富關(guān)鍵字與資源間的關(guān)聯(lián)。但該系統(tǒng)對(duì)用戶除了搜索外的其他交互活動(dòng)利用有限。

參考文獻(xiàn)[7]首次提出了在數(shù)據(jù)空間中進(jìn)行用戶任務(wù)挖掘的概念，作者定義其任務(wù)為一定數(shù)量文件的集合。與本文類似，該方法收集分析用戶活動(dòng)，但該系統(tǒng)僅利用窗口的時(shí)序關(guān)聯(lián)，而沒(méi)有利用語(yǔ)義、切換等發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系。

2 基于活動(dòng)理論的活動(dòng)模型

維果斯基提出的“文化-歷史心理學(xué)”思想是活動(dòng)理論的源泉。目標(biāo)導(dǎo)向原則是活動(dòng)理論的核心。它認(rèn)為人類活動(dòng)受到廣泛的客體群體影響，既包括自然領(lǐng)域，也包括社會(huì)文化領(lǐng)域，因此以維果斯基的三元關(guān)系模型為基礎(chǔ)，為活動(dòng)建模：

計(jì)算機(jī)上，個(gè)體代表計(jì)算機(jī)用戶，目標(biāo)代表所操作的對(duì)象，工具代表所使用的軟件。此模型代表用戶通過(guò)計(jì)算機(jī)達(dá)到某種目的而進(jìn)行活動(dòng)。本文擴(kuò)充了此模型，增加了活動(dòng)發(fā)生時(shí)間和用戶操作，因此表示為：

其中user為用戶，time代表活動(dòng)發(fā)生的時(shí)間，tool代表處理軟件，operation代表用戶操作(如粘貼、復(fù)制、切換等)，goal代表用戶的操作目標(biāo)。

3 活動(dòng)信息的保存與處理

3.1 活動(dòng)信息的保存

本文將用戶日常活動(dòng)的窗口標(biāo)題信息作為活動(dòng)信息的代表。下面為活動(dòng)信息記錄樣例：

2010/7 /11 11 ：29：33 具有自適應(yīng)鄰域探測(cè)機(jī)制的簡(jiǎn)化PSO算法修改稿20100711(用戶上次保存的)[兼容模式]-Microsoft Word

2010/7 /11 11 ：29：39 中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào) A.Journal of Image and Graphics(2010年5期)-萬(wàn)方數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)-世界之窗3.3

3.2 活動(dòng)信息的處理

活動(dòng)信息處理是數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)的前提。借鑒了相關(guān)工作，本文以活動(dòng)語(yǔ)義、交互、切換、時(shí)間度量活動(dòng)是否相關(guān)。

3.2.1 語(yǔ)義相關(guān)度

活動(dòng)窗口的相關(guān)性表現(xiàn)為活動(dòng)標(biāo)題內(nèi)容的相似性。本文采用改進(jìn)了的向量空間模型 (VSM)為對(duì)象模型。VSM中，第i個(gè)對(duì)象的矢量模型如下：

其中，Wik在傳統(tǒng)方法中為關(guān)鍵詞頻度，但本文將Wik改為關(guān)鍵詞語(yǔ)義相似度之和。計(jì)算方法如下：

設(shè) Wik為關(guān)鍵詞 Tk中對(duì)象 Activityi中的權(quán)重，D(Ti1，Ti2，……TiN)為 Activityi的特征詞組。 Seman(Ti1，Tk)表示關(guān)鍵詞Tk與特征詞Ti1的語(yǔ)義相似度。則：

語(yǔ)義相似度利用的中英文WordNet的詞語(yǔ)相似度計(jì)算軟件[8]。Tk表示活動(dòng)窗口標(biāo)題中的關(guān)鍵字；Vi表示第i個(gè)活動(dòng)窗口標(biāo)題的向量空間。通過(guò)向量?jī)?nèi)積計(jì)算活動(dòng)窗口標(biāo)題相似度，方式如下：

由此定義規(guī)則1：

規(guī)則1表示：若相似度大于某閾值，則語(yǔ)義相關(guān)，相關(guān)度為 RelationV(Activityi，Activityj)。

3.2.2 內(nèi)容交互相關(guān)

傳統(tǒng)活動(dòng)分析系統(tǒng)把內(nèi)容交互作為活動(dòng)相關(guān)的重要特征。隨著博客、即時(shí)聊天的興起，用戶的活動(dòng)大多變?yōu)樾畔@取與交流，粘貼復(fù)制的代表性作用降低。

因此定義規(guī)則2：

規(guī)則2表示：如果檢測(cè)兩活動(dòng)窗口有內(nèi)容交互，則內(nèi)容交互相關(guān)，相關(guān)度為0.05.

3.2.3 切換相關(guān)

多任務(wù)操作更符合用戶的使用習(xí)慣，窗口切換關(guān)系也是活動(dòng)相似度的重要度量。設(shè)切換關(guān)聯(lián)度為SR，Activityi與 Activityj的總頻度分別為 F1和 F2，且：

規(guī)則3表示：兩個(gè)活動(dòng)互相切換的次數(shù)超過(guò)某閾值則切換相關(guān)，相關(guān)度為SR。

3.2.4 時(shí)間相關(guān)

相關(guān)活動(dòng)有其時(shí)效性，若發(fā)生時(shí)間接近，則推斷兩個(gè)活動(dòng)是相關(guān)的。較長(zhǎng)的間隔看作活動(dòng)斷點(diǎn)。假設(shè)系統(tǒng)共有 N斷點(diǎn)，時(shí)間相關(guān)度為 TR，Activityi與 Activityj的總頻度分別為T(mén)1和T2。若 Together(k)=1(1

因此定義規(guī)則4：

規(guī)則4表示兩個(gè)活動(dòng)在同斷點(diǎn)內(nèi)出現(xiàn)次數(shù)超過(guò)某閾值，則時(shí)間相關(guān)，相關(guān)度為T(mén)R。

3.2.5 活動(dòng)相關(guān)性總公式

設(shè)活動(dòng)相關(guān)值為AS，綜上給出AS表達(dá)式：

其中：q、w、e、r表示各規(guī)則系數(shù)，系數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)。AS大于閾值的保存在活動(dòng)相關(guān)文檔中。

4 數(shù)據(jù)關(guān)系的提取

4.1 關(guān)系提取

提取數(shù)據(jù)關(guān)系，首先要處理活動(dòng)相關(guān)文檔。其中數(shù)據(jù)文件窗口和網(wǎng)頁(yè)窗口信息存在一定結(jié)構(gòu)。依據(jù)結(jié)構(gòu)，本文設(shè)計(jì)了基于規(guī)則的提取算法，將活動(dòng)關(guān)系文檔中可識(shí)別信息提取為數(shù)據(jù)關(guān)系(本地文件或網(wǎng)頁(yè))。下面以活動(dòng)文檔為例：

具有自適應(yīng)鄰域探測(cè)機(jī)制的簡(jiǎn)化PSO算法修改稿20100711[兼容模式]-Microsoft Word

從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)空間，從服務(wù)于企業(yè)到服務(wù)于大眾-Adobe Reader

以上軟件信息常出現(xiàn)在 “- ”后，例如“Microsoft Word”，系統(tǒng)依據(jù)軟件信息生成文件類型。示例中文件類型為“.doc”和“.pdf”。系統(tǒng)依據(jù)文件類型作相應(yīng)的處理，去除無(wú)關(guān)信息，生成完整文件名如下：

具有自適應(yīng)鄰域探測(cè)機(jī)制的簡(jiǎn)化PSO算法修改稿20100711.doc

從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)空間，從服務(wù)于企業(yè)到服務(wù)于大眾.pdf

提取是有損過(guò)程，有損原因如下：(1)活動(dòng)相關(guān)文檔所保存的活動(dòng)關(guān)系對(duì)中，有一項(xiàng)以上為雜項(xiàng)或不明信息，提取算法無(wú)法識(shí)別。(2)若軟件信息不常見(jiàn)，提取算法將忽略此關(guān)系對(duì)。

4.2 關(guān)系確認(rèn)與更新

數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)上有其生命周期。上述提取的數(shù)據(jù)關(guān)系需要確定，并刪除無(wú)效關(guān)系。處理步驟如下：(1)系統(tǒng)維護(hù)本地文件列表，比對(duì)數(shù)據(jù)是否被刪除。若不存在則刪除。(2)將有效的數(shù)據(jù)關(guān)系保存為數(shù)據(jù)相關(guān)文檔。

數(shù)據(jù)空間中數(shù)據(jù)關(guān)系不斷變化，因此，下一次計(jì)算出的數(shù)據(jù)相關(guān)文檔與舊文檔合并，并依據(jù)新關(guān)系權(quán)重大、舊關(guān)系權(quán)重小的原則，對(duì)數(shù)據(jù)相關(guān)文檔進(jìn)行更新，突出用戶數(shù)據(jù)關(guān)系的新變化。

5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)論

實(shí)驗(yàn)1 用戶評(píng)判數(shù)據(jù)相關(guān)文檔的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)2將數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)子系統(tǒng)整合數(shù)據(jù)空間，邀請(qǐng)用戶進(jìn)行相關(guān)搜索，并依照關(guān)系的有用程度及相關(guān)搜索體驗(yàn)為子系統(tǒng)打分。

5.1 數(shù)據(jù)間關(guān)系評(píng)測(cè)

實(shí)驗(yàn)挑選了5位實(shí)驗(yàn)室研究人員，他們習(xí)慣于在電腦上完成日常工作。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的收集、分析后，完成數(shù)據(jù)間關(guān)系的評(píng)測(cè)。表1為分析后各用戶相關(guān)信息統(tǒng)計(jì)情況。

表1 用戶信息統(tǒng)計(jì)

用戶2數(shù)據(jù)相關(guān)文檔提取率較高的原因是其活動(dòng)記錄大多是網(wǎng)頁(yè)瀏覽活動(dòng)，減少了因本地文件刪除等造成的數(shù)據(jù)關(guān)系流失。用戶3活動(dòng)相關(guān)文檔數(shù)量較少，且包含大量即時(shí)通信窗口，提取率偏低。

評(píng)測(cè)顯示用戶對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系基本滿意。用戶2與用戶3的準(zhǔn)確率和召回率偏低的原因與其數(shù)據(jù)相關(guān)提取率有關(guān)，而且其活動(dòng)中訪問(wèn)本地?cái)?shù)據(jù)較少，影響了系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系的能力。

5.2 數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)與相關(guān)搜索評(píng)估

將數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)現(xiàn)子系統(tǒng)嵌入到課題組的初步數(shù)據(jù)空間模型中，利用已發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行用戶體驗(yàn)評(píng)估。圖1是數(shù)據(jù)空間系統(tǒng)的界面圖。

圖1 數(shù)據(jù)空間界面

其中，A區(qū)為已導(dǎo)入數(shù)據(jù)列表，B區(qū)顯示已索引的搜索結(jié)果，C區(qū)顯示與B區(qū)結(jié)果相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。當(dāng)鍵入查詢關(guān)鍵字后，B區(qū)顯示已索引數(shù)據(jù)信息。且傳遞已索引數(shù)據(jù)信息到后臺(tái)系統(tǒng)準(zhǔn)備C區(qū)與D區(qū)的數(shù)據(jù)相關(guān)信息。當(dāng)用戶認(rèn)為某項(xiàng)數(shù)據(jù)關(guān)系對(duì)自己有用時(shí)，可使用“加入數(shù)據(jù)空間”將關(guān)系和數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)空間，數(shù)據(jù)空間系統(tǒng)將相應(yīng)數(shù)據(jù)關(guān)系對(duì)進(jìn)行集成與分析。

試驗(yàn)階段，請(qǐng)用戶在數(shù)據(jù)空間中進(jìn)行多次搜索，每次搜索用戶評(píng)判C區(qū)以及D區(qū)的活動(dòng)數(shù)據(jù)關(guān)系的幫助。按照多次搜索的滿意度0-5打分。如表2所示。

用戶1由于本地?cái)?shù)據(jù)多，抽取率適中，相關(guān)搜索時(shí)，返回較多的有用信息；用戶2數(shù)據(jù)相關(guān)文檔抽取率高原因是：其活動(dòng)相關(guān)文檔主要由網(wǎng)頁(yè)瀏覽活動(dòng)關(guān)系組成，在關(guān)系確認(rèn)中損失極小，同時(shí)本地信息少，搜索時(shí)較少獲得本地?cái)?shù)據(jù)關(guān)系幫助；用戶3其活動(dòng)記錄數(shù)較少，且較多即時(shí)聊天、設(shè)置等信息，提取了較有限的數(shù)據(jù)相關(guān)信息。由于關(guān)系過(guò)少，對(duì)用戶相關(guān)搜索時(shí)的支持也偏少；用戶4和用戶5的數(shù)據(jù)相關(guān)提取率適中，且本地?cái)?shù)據(jù)較多，因此可以提供較多的幫助供用戶使用，取得了較好的效果。

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