IR中基于社會網絡模型的專家推薦系統構建分析

姜凱曦

（河海大學商學院，江蘇 南京，210098）

科學技術的發展往往依賴于知識創新，知識創新的前提是有一個完美的知識共享和傳播平臺，機構知識庫應運而生。機構知識庫 （Institutional Repository, IR）就是一種基于機構的系統和服務，用以收集、組織、存儲、分享本機構的知識資產。

基于社會網絡模型的專家推薦系統就是要通過構建專家之間的關系網絡圖，分析用戶與專家之間的最短距離，并構建相應的推薦指標，來滿足用戶的多樣化需求。

1 專家推薦系統指標體系與社會網絡模型構建

通過以上的分析，針對傳統專家推薦系統的不足，在繼續選擇常用的專家推薦技術，比如基于內容的推薦等，作為推薦的基礎，除此之外，本文構建的系統具有更強的目的性，更全面的信息，以及以社會關系和專家作為推薦的依據，使用戶更容易聯系到適合自己的專家。

1.1 機構知識庫中專家推薦指標體系構建

首先，本文中用到的基礎數據庫包括，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，本系統中，擬用“相關性”來作為專家匹配的度量，采用基于內容的推薦技術，并結合重名消歧算法，解決專家姓名非完全匹配和專家重名帶來的錯誤，取出相關性最高的N個專家作為推薦的備選。本文在進行相似度計算時，借鑒了傳統的計算方法，套用傳統的公式，進行了特征向量與輸入信息的相似度計算，得到所匹配的Tag的關聯Tag,以此擴充所需要查詢的Tag。

但是，傳統的計算方法，在計算文本特征項權重的時候，有不足之處——沒有考慮詞條位置對權重的影響。針對這個不足，本文在計算文本特征項權值時，改進了原有的計算公式，得到新的文本特征項權值計算公式如下：

上面已經得到匹配的專家信息，進一步進行專家推薦時，主要是計算匹配專家的質量指標：權威程度、互補程度、活躍程度，還有結構指標：位置特征、可達性、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 社會網絡模型的構建

首先，基于師生關系的網絡模型和基于同事關系的網絡模型，都很簡單，因為就兩種情況，要不有這層關系，要不就沒有，所以對這兩個關系的關聯強度的設置是：有這層關系，對應位置上矩陣元素值為1；沒有關系，則值為0。

其次，基于合作關系的網絡模型，在對專家之間的合作關系強度值進行量化處理時，本文采用了論文貢獻因子合成法。假設每位專家對論文的貢獻都是相同的，那么兩位專家合作完成一篇論文的關系強度小于兩位專家合作完成多篇論文的關系強度，并且兩位專家合作完成一篇論文的關系強度大于多位專家合作完成一篇論文的關系強度。基于以上的一個假設，可以得到兩個專家之間的合作關系強度計算公式：

最后，基于多重關系的網絡模型，多重關系包括上述的三類關系，此網絡模型的作用就是輔助專家推薦中的專家序列的形成，在通過相似度計算得到匹配專家集后，再按照專家的多重關系，將其他與某一位專家相關的專家的相似度分值按照某一設定規則傳遞給該專家，從而改變該專家的相似度值，對專家序列重新排序，最終使真正與該學科領域高度相關的專家排在前面。在處理這三種關系的關聯強度值時，要充分考慮三個關系的權重分配，還需要注意，在合并時，三個關系的關聯強度值必須處于同一數量級，計算公式如下：

2 專家推薦系統的構建

在上一章，本文已經對專家推薦系統構建的目的和方案進行了說明，并依據專家推薦系統推薦專家的流程構建了專家推薦系統的指標體系和社會網絡，在這個基礎上，我們對專家推薦系統的原型系統進行了總體設計。首先，根據Web應用程序的特點，將專家推薦系統分為三層結構：用戶界面層、業務邏輯層和數據訪問層。其次，為滿足系統對可擴展性、可移植性和安全性等方面的要求，本系統采用J2EE構架的核心思想，即MVC設計模式，將系統分為視圖、模型和控制器3個核心模塊，每個模塊的功能及系統的工作流程見圖4-1

圖4-1

在以上敘述的基礎上，下面可以設計出如下原型系統的功能模塊：

這個原型系統中，核心模塊為專家推薦模塊和社會網絡模塊。專家推薦模塊主要實現基于分類的專家推薦，基于主體的專家推薦，專家關系查找，專家信息查找這四個功能；社會網絡模塊，這個模塊的實現是基于Applet與Servlet技術的。Applet程序是一個經過編譯的Java程序 ，它運行于客戶端的網頁之中，一般情況下以GUI的形式展現出來，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相對應的技術，只不過它運行在服務器端，本文將兩者結合，采用Http協議的通信方式，實現社會網絡的動態結構。實現的社會網絡結構包括以下四個方面：通用類庫、數據處理類庫、JUNG社會網絡圖類庫以及社會網絡控制類庫。其中,JUNG社會網絡圖類庫 ，負責接收到數據進行視圖映射、視覺轉化和視覺渲染，并實現最終社會關系網絡圖形的繪制。

到這里，我們可以說基于社會網絡模型的專家推薦系統的基礎工作已經完成，下面是按照設計，運用計算機語言來實現這個系統，所以下面就不再做過多的敘述。

3 總結與展望

針對機構知識庫構建過程中存在的問題，特別是隱性知識共享這個瓶頸問題，本文提出了基于社會網絡模型的專家推薦系統的構建，重點研究了專家推薦指標體系的構建和社會網絡模型的簡歷，這為專家推薦原型系統的設計與實現，奠定了基礎。希望本文的研究成果對機構知識庫的研究能有所幫助。

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