姜?jiǎng)P曦

（河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京，210098）

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展往往依賴于知識(shí)創(chuàng)新，知識(shí)創(chuàng)新的前提是有一個(gè)完美的知識(shí)共享和傳播平臺(tái)，機(jī)構(gòu)知識(shí)庫應(yīng)運(yùn)而生。機(jī)構(gòu)知識(shí)庫 （Institutional Repository, IR）就是一種基于機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)和服務(wù)，用以收集、組織、存儲(chǔ)、分享本機(jī)構(gòu)的知識(shí)資產(chǎn)。

基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型的專家推薦系統(tǒng)就是要通過構(gòu)建專家之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，分析用戶與專家之間的最短距離，并構(gòu)建相應(yīng)的推薦指標(biāo)，來滿足用戶的多樣化需求。

1 專家推薦系統(tǒng)指標(biāo)體系與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

通過以上的分析，針對(duì)傳統(tǒng)專家推薦系統(tǒng)的不足，在繼續(xù)選擇常用的專家推薦技術(shù)，比如基于內(nèi)容的推薦等，作為推薦的基礎(chǔ)，除此之外，本文構(gòu)建的系統(tǒng)具有更強(qiáng)的目的性，更全面的信息，以及以社會(huì)關(guān)系和專家作為推薦的依據(jù)，使用戶更容易聯(lián)系到適合自己的專家。

1.1 機(jī)構(gòu)知識(shí)庫中專家推薦指標(biāo)體系構(gòu)建

首先，本文中用到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫包括，專家的Tag、專家文檔的Tag、專家自我描述信息、專家文檔信息。

專家的匹配是推薦的基礎(chǔ)，本系統(tǒng)中，擬用“相關(guān)性”來作為專家匹配的度量，采用基于內(nèi)容的推薦技術(shù)，并結(jié)合重名消歧算法，解決專家姓名非完全匹配和專家重名帶來的錯(cuò)誤，取出相關(guān)性最高的N個(gè)專家作為推薦的備選。本文在進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)，借鑒了傳統(tǒng)的計(jì)算方法，套用傳統(tǒng)的公式，進(jìn)行了特征向量與輸入信息的相似度計(jì)算，得到所匹配的Tag的關(guān)聯(lián)Tag,以此擴(kuò)充所需要查詢的Tag。

但是，傳統(tǒng)的計(jì)算方法，在計(jì)算文本特征項(xiàng)權(quán)重的時(shí)候，有不足之處——沒有考慮詞條位置對(duì)權(quán)重的影響。針對(duì)這個(gè)不足，本文在計(jì)算文本特征項(xiàng)權(quán)值時(shí)，改進(jìn)了原有的計(jì)算公式，得到新的文本特征項(xiàng)權(quán)值計(jì)算公式如下：

上面已經(jīng)得到匹配的專家信息，進(jìn)一步進(jìn)行專家推薦時(shí)，主要是計(jì)算匹配專家的質(zhì)量指標(biāo)：權(quán)威程度、互補(bǔ)程度、活躍程度，還有結(jié)構(gòu)指標(biāo)：位置特征、可達(dá)性、親疏程度。這邊的研究比較成熟，比如親疏程度用六度空間理論可以分析，所以本文就不再多說。

1.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

首先，基于師生關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)模型和基于同事關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)模型，都很簡單，因?yàn)榫蛢煞N情況，要不有這層關(guān)系，要不就沒有，所以對(duì)這兩個(gè)關(guān)系的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的設(shè)置是：有這層關(guān)系，對(duì)應(yīng)位置上矩陣元素值為1；沒有關(guān)系，則值為0。

其次，基于合作關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)模型，在對(duì)專家之間的合作關(guān)系強(qiáng)度值進(jìn)行量化處理時(shí)，本文采用了論文貢獻(xiàn)因子合成法。假設(shè)每位專家對(duì)論文的貢獻(xiàn)都是相同的，那么兩位專家合作完成一篇論文的關(guān)系強(qiáng)度小于兩位專家合作完成多篇論文的關(guān)系強(qiáng)度，并且兩位專家合作完成一篇論文的關(guān)系強(qiáng)度大于多位專家合作完成一篇論文的關(guān)系強(qiáng)度?；谝陨系囊粋€(gè)假設(shè)，可以得到兩個(gè)專家之間的合作關(guān)系強(qiáng)度計(jì)算公式：

最后，基于多重關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)模型，多重關(guān)系包括上述的三類關(guān)系，此網(wǎng)絡(luò)模型的作用就是輔助專家推薦中的專家序列的形成，在通過相似度計(jì)算得到匹配專家集后，再按照專家的多重關(guān)系，將其他與某一位專家相關(guān)的專家的相似度分值按照某一設(shè)定規(guī)則傳遞給該專家，從而改變?cè)搶＜业南嗨贫戎?，?duì)專家序列重新排序，最終使真正與該學(xué)科領(lǐng)域高度相關(guān)的專家排在前面。在處理這三種關(guān)系的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值時(shí)，要充分考慮三個(gè)關(guān)系的權(quán)重分配，還需要注意，在合并時(shí)，三個(gè)關(guān)系的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值必須處于同一數(shù)量級(jí)，計(jì)算公式如下：

2 專家推薦系統(tǒng)的構(gòu)建

在上一章，本文已經(jīng)對(duì)專家推薦系統(tǒng)構(gòu)建的目的和方案進(jìn)行了說明，并依據(jù)專家推薦系統(tǒng)推薦專家的流程構(gòu)建了專家推薦系統(tǒng)的指標(biāo)體系和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們對(duì)專家推薦系統(tǒng)的原型系統(tǒng)進(jìn)行了總體設(shè)計(jì)。首先，根據(jù)Web應(yīng)用程序的特點(diǎn)，將專家推薦系統(tǒng)分為三層結(jié)構(gòu)：用戶界面層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層。其次，為滿足系統(tǒng)對(duì)可擴(kuò)展性、可移植性和安全性等方面的要求，本系統(tǒng)采用J2EE構(gòu)架的核心思想，即MVC設(shè)計(jì)模式，將系統(tǒng)分為視圖、模型和控制器3個(gè)核心模塊，每個(gè)模塊的功能及系統(tǒng)的工作流程見圖4-1

圖4-1

在以上敘述的基礎(chǔ)上，下面可以設(shè)計(jì)出如下原型系統(tǒng)的功能模塊：

這個(gè)原型系統(tǒng)中，核心模塊為專家推薦模塊和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模塊。專家推薦模塊主要實(shí)現(xiàn)基于分類的專家推薦，基于主體的專家推薦，專家關(guān)系查找，專家信息查找這四個(gè)功能；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模塊，這個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)是基于Applet與Servlet技術(shù)的。Applet程序是一個(gè)經(jīng)過編譯的Java程序 ，它運(yùn)行于客戶端的網(wǎng)頁之中，一般情況下以GUI的形式展現(xiàn)出來，能過完成接收用戶輸入、圖形顯示、聲音演奏等工作。Servlet是與Applet相對(duì)應(yīng)的技術(shù)，只不過它運(yùn)行在服務(wù)器端，本文將兩者結(jié)合，采用Http協(xié)議的通信方式，實(shí)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)。實(shí)現(xiàn)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括以下四個(gè)方面：通用類庫、數(shù)據(jù)處理類庫、JUNG社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖類庫以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)控制類庫。其中,JUNG社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖類庫 ，負(fù)責(zé)接收到數(shù)據(jù)進(jìn)行視圖映射、視覺轉(zhuǎn)化和視覺渲染，并實(shí)現(xiàn)最終社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖形的繪制。

到這里，我們可以說基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型的專家推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)工作已經(jīng)完成，下面是按照設(shè)計(jì)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)語言來實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)，所以下面就不再做過多的敘述。

3 總結(jié)與展望

針對(duì)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫構(gòu)建過程中存在的問題，特別是隱性知識(shí)共享這個(gè)瓶頸問題，本文提出了基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型的專家推薦系統(tǒng)的構(gòu)建，重點(diǎn)研究了專家推薦指標(biāo)體系的構(gòu)建和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型的簡歷，這為專家推薦原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，奠定了基礎(chǔ)。希望本文的研究成果對(duì)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫的研究能有所幫助。

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