高校知識本體的構建及應用研究

袁小艷+唐青松+賀建英

摘 要： 為了實現高校知識的復用和共享，開發了高校知識本體。根據高校知識對領域本體的要求，提出高校知識本體的建模開發方法，闡述高校知識本體的基本特性和聯系，建立高校知識本體的概念分類和部分公理，使用本體開發工具Protege4.0實現了本體，并利用本體實現教師資源個人知識匹配的智能化。通過實例驗證了該方法的可行性和科學性。

關鍵詞： 高校知識本體； 知識匹配； 知識復用； 知識共享

中圖分類號： TN911?34； TP312 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）16?0058?04

Construction of university knowledge ontology and its application research

YUAN Xiao?yan， TANG Qing?song， HE Jian?ying

（College of computer， Sichuan University of Arts and Science， Dazhou 635002， China）

Abstract： In order to realize the knowledge reuse and sharing in universities， the university knowledge ontology was developed. According to the demand of domain ontology of university knowledge， the modeling development method of university knowledge ontology is put forward. The basic relations and characteristics of universities knowledge ontology are described. The concept classification and partial justice of the university knowledge ontology were determined. The ontology was realized by means of ontology development tool Protege4.0. The intelligent personal knowledge matching of the teachers was achieved by the ontology. The feasibility and scientificity of this method is verified with examples.

Keywords： university knowledge ontology； knowledge matching； knowledge reuse； knowledge sharing

當前是知識經濟時代，知識是國家的命脈，高校是國家知識儲備的一支中堅力量，其知識資源的建設與發展，是國家知識的重要組成部分，高校知識資源的好壞決定著高校教育發展的優劣。由于高校知識的類型多元化、各種交叉信息使得各種知識分散混亂，讓高校知識的管理成為一項巨大的任務。本體是一種描述知識系統的概念模型建模工具，它賦予了信息、知識以語義，具有良好的概念層次和對邏輯推理的支持，將本體引入高校知識管理中，對知識進行有效管理，對提高高校知識的共享和重用有重要意義。

1 本體理論

近年來，本體論已經被廣泛用于知識工程、人工智能和信息技術等方面，它是對共享概念模型的明確、形式化的規范說明。對知識工程領域本體的研究主要是研究知識的獲取、規范和重用、可靠性等。高校知識本體是高校知識領域內的公共詞匯，是廣大用戶共同認可的詞匯，它提供了語義互操作基礎，能使概念層次化、隱含概念清晰化，利用本體能夠有效地、系統地對高校知識概念進行描述。

本體是一個六元組：O={N，Re，Ch，T，A，E}。其中：N和Re是兩個不相交的集合，N中的元素稱為概念，Re中的元素稱為關系；Ch表示概念層次，即概念間的分類關系；T表示概念間的非分類關系；A表示本體公理；E表示本體實例。由此可知，本體應該具有概念類、關系類、函數、公理和實例，其中概念可以形成一個分類層次，并通過關系、函數、公理來表達概念之間的關聯和約束。

2 高校知識本體的分析和建模

根據高校知識本體的特點和構建本體的方法，提出了一種適合高校知識本體的建模開發方法，該方法有以下三個階段：

2.1 確定本體的應用領域、目的與范圍

列舉能力問題是確定本體范圍的一個有效方法，并且，還可以作為最終本體的評價標準，本體的需求、層次都可以通過這些問題反映出來，例如一個部門是否有一些多余的課程需要講授，該課程隸屬于高校知識領域的哪個層次，誰有時間、有能力進行該課程的教學。

2.2 建立高校知識本體間的基本特征與聯系

高校知識本體的基本特征有對稱性（SYMM）、傳遞性（TRANS）、逆轉性（REVERS），基本聯系有概念間的繼承聯系（is?a）、整體與部分的聯系（kind?of）、相似聯系（resemble?of）和屬性聯系（attribute?of），概念與實例間的聯系（instance?of）。這些聯系有如下幾個基本公理：

公理1： is?a聯系具有傳遞性，不具有對稱性。

公理2： kind?of聯系具有傳遞性，不具有對稱性。

公理3： resemble?of聯系不具有傳遞性，但其具有對稱性。

2.3 創建高校知識本體的概念類別

創建高校知識本體概念類別主要是為了確定高校知識本體的主要相關概念，對其按類別匯總并建立相應的層次結構。

建立高校知識本體的領域術語詞典是該階段的第一步，定義高校知識本體領域的術語，并確定其語義和形式是該步驟的目的，術語定義所需的知識來源可以是多樣的，如書本、手冊、表格、網絡和專家等[1]。把領域詞典中的術語歸納成幾個主要類別，而且確定其層次結構是該階段的第二步。本文將高校知識本體總結為6個類別： 個人知識、人員、教學、科研、過程和檔案，其類別如圖1所示。

圖1 高校知識本體類別圖

（1） 個人知識本體。個人知識本體用來描述學生和教師個人的知識。學生的個人知識包括專業知識、興趣知識、哲學知識、私密知識、社交禮儀、人際關系、學習團隊和自我管理知識，教師個人知識和學生個人知識的分類差不多，少了學習團隊知識，多了培訓知識，專業知識包括教學、科研和競賽等知識，教學又包括課程、教學法和學科教學，學科教學主要是指心理學、教育學和各種教學經驗。個人知識本體概念類結構如圖2所示。

（2） 人員本體。人員本體主要描述高校人員的基本類別和特點。人員可以分為學生、教師，人員本體概念類結構如圖3所示。

圖3 人員本體概念類結構

（3） 教學知識本體。教學知識本體主要描述教學中涉及到的概念和特點，它包括教學計劃、教學大綱、教學管理、教學資源、教學改革、教學評價和教學團隊知識，教學知識本體概念結構如圖4所示。

（4） 科研知識本體。科研知識本體主要描述科研所涉及的各種概念和特點，它包括科研項目、科研管理、科研團隊、科研成果、學術機構和科研學者，科研知識本體概念類結構如圖5所示。

（5） 檔案本體。檔案本體描述高校中的各種檔案及其屬性，它包括黨群檔案、行政檔案、教學類檔案、各系部檔案和其他檔案，檔案本體概念類結構見圖6。

圖4 教學知識本體概念類結構

圖5 科研知識本體概念類結構

圖6 檔案本體概念類結構

（6） 過程本體。過程本體主要描述高校管理知識的各種過程，它包括教學過程、學習過程、項目管理過程、培訓過程、績效管理過程、論文指導過程、招生就業過程和招聘過程，過程本體概念類結構如圖7所示。

2.4 創建高校知識本體的公理

高校知識本體的公理在各種概念及其類別、概念基本聯系和特征建立之后就可以定義。除了前面介紹的一些公理外，高校知識本體的公理還包含頂層類之間和各個類的公理。

（1） 頂層類公理。例如，只要是學生（Stu）就不可能是教師（Teacher），只要是教師就不可能是學生，如下：

[Stu?Teacher=?]

（2） 各個類的公理。例如，如果一個教師t參加過一個培訓T，而這個培訓又用到過知識K，則該人員擁有知識K，如下：

（?T∈Train）（?K∈Knowledge）required for（K，T） ∧（?t∈Teacher）works for（t，T）?has（K，t）

3 高校知識本體實現

Protege4.0是基于Java的本體開發工具，具有OWL本體語言和可視化插件，本體結構在其中以樹形的層次結構顯示，用戶增加或編輯類、子類、屬性和實例等可以通過點擊相應的項目來實現[1]，而不需要了解具體的本體表示語言。本文構建的高校知識本體模型見圖8。

圖7 過程本體概念類結構

圖8 高校知識本體模型

4 本體在高校知識管理中的匹配應用

人員知識匹配問題在高校知識管理中處處可見，例如，人員的協作、專家的查詢或是人員的調度等。高校中的知識分為顯性知識和隱性知識，明顯客觀、能夠用語言及文字來表達的知識是顯性知識，而主觀的、難以用語言及文字來表達知識是隱性知識。鑒于本體具有語義關聯性與易于推理性，為了提高知識的匹配效率，本文將本體應用于人員管理對知識需求的匹配。

定義1：人員知識向量Ps為：Ps=（b1，b2，…，bK），其中bk是人員具有的第k項知識，k=1，2，…，K。

定義2：課程知識需求向量為：Pr=（h1，h2，…，hK），其中hk是人員具有的第k項知識，k=1，2，…，K。

各項知識在同一門課程的重要性不同，同樣，同一項知識在不同課程中的要求也不同，因此知識對課程的權重矩陣A為：

[A=a1 0 … 00 a2 … 0? ? ? ?0 0 … ak]

式中ak是第k項知識對課程的權重系數。

匹配度計算函數如下：

[Mc（Ps，Pr）=PsA（Pd）TPrA（Pd）T]

本文采用的匹配規則有如下兩條：

（1） 顯性知識匹配規則：如果課程某項知識的要求高于教師所具有的該項知識的等級，計算時取教師的實際知識等級，相反，則取課程所要求的值。

（2） 隱性知識推理規則：如果課程所要求的知識在教師知識本體里找不到，則查找教師的授課歷史記錄。如果教師的授課記錄里找不到該項知識，則該項知識的屬性值為無；如果有一項，則該項知識的等級是初級；如果有兩項及其以上，則將其設為中級。

匹配示例如下所述：假設要分配一位合適的教師給某課程，表1中顯示了該課程對教師的各項知識屬性及其屬性值和權重的要求。假設教師的檢索結果中存在教師Rose，其知識信息如表2所示。

表1 課程知識需求參數

本文里每個知識等級被賦予了以下分值：4是高級，3是中高級，2是中級，1是初級。

該項課程的知識需求向量Pr可以由此得到：

[Pr=2，1，2，2，2]

知識對課程的權重矩陣A也可以得到：

[A=2000001000002000002000002]

Rose的知識里缺少一項知識：項目經驗，項目經驗在權重矩陣里顯示是一項比較重要的知識，因此相關的知識信息將會在Rose的教學歷史記錄里進行查找。Rose曾經參加過北大青鳥的JSP教師培訓課程，培訓中曾經做過某企業管理系統。應用本體的隱性知識等級推理規則，Rose參加過北大青鳥的JSP教師培訓課程，培訓中曾經做過某企業管理系統，做這個系統需要掌握項目經驗，而且Rose是教師。由此可以得出結論：Rose有一定的項目經驗，因此根據隱性知識推理規則，其在“項目經驗”項的等級由“無”改為“初級”。

表2 Rose的知識信息

在“前驅知識2”項中，課程知識需求參數的知識等級低于Rose的知識等級，根據顯性知識匹配規則，“前驅知識2”項的等級由“中級”改為“初級”，這樣就得到了Rose的知識向量Ps為：

[Ps=2，1，2，2，2]

根據匹配度計算函數[Mc（Ps，Pr）]為： [Mc（Ps，Pr）=2933=0.879]

而沒有本體推導機制時，Ps′為：

[Ps′=2，2，2，2，0]

則[Mc′（Ps′，Pr）]為：

[Mc′（Ps′，Pr）=Ps′A（Pd）TPrA（Pd）T=2633=0.788]

可見，人員知識有推理時的匹配結果比沒有推理時更好，人員知識的維護與完善得到了本體推理機制的智能支持。

5 結 語

高校知識多而雜，而且多種知識混合在一起，必須要進行管理。高校知識的管理需要用到本體，本文研究了高校知識本體的建模問題，提出高校知識本體的建模方法，并建立了高校知識的本體模型，進一步研究了本體在高校知識管理中人員知識的應用，提出了人員知識匹配的方法，并通過實例驗證了該方法的可行性和有效性。

參考文獻

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[7] DING Y， FOO S. Ontology research and development， part 2： A review of ontology mapping and evolving [J]. Journal of Information Science， 2002， 28（52）： 122?134.

匹配示例如下所述：假設要分配一位合適的教師給某課程，表1中顯示了該課程對教師的各項知識屬性及其屬性值和權重的要求。假設教師的檢索結果中存在教師Rose，其知識信息如表2所示。

表1 課程知識需求參數

本文里每個知識等級被賦予了以下分值：4是高級，3是中高級，2是中級，1是初級。

該項課程的知識需求向量Pr可以由此得到：

[Pr=2，1，2，2，2]

知識對課程的權重矩陣A也可以得到：

[A=2000001000002000002000002]

Rose的知識里缺少一項知識：項目經驗，項目經驗在權重矩陣里顯示是一項比較重要的知識，因此相關的知識信息將會在Rose的教學歷史記錄里進行查找。Rose曾經參加過北大青鳥的JSP教師培訓課程，培訓中曾經做過某企業管理系統。應用本體的隱性知識等級推理規則，Rose參加過北大青鳥的JSP教師培訓課程，培訓中曾經做過某企業管理系統，做這個系統需要掌握項目經驗，而且Rose是教師。由此可以得出結論：Rose有一定的項目經驗，因此根據隱性知識推理規則，其在“項目經驗”項的等級由“無”改為“初級”。

表2 Rose的知識信息

在“前驅知識2”項中，課程知識需求參數的知識等級低于Rose的知識等級，根據顯性知識匹配規則，“前驅知識2”項的等級由“中級”改為“初級”，這樣就得到了Rose的知識向量Ps為：

[Ps=2，1，2，2，2]

根據匹配度計算函數[Mc（Ps，Pr）]為： [Mc（Ps，Pr）=2933=0.879]

而沒有本體推導機制時，Ps′為：

[Ps′=2，2，2，2，0]

則[Mc′（Ps′，Pr）]為：

[Mc′（Ps′，Pr）=Ps′A（Pd）TPrA（Pd）T=2633=0.788]

可見，人員知識有推理時的匹配結果比沒有推理時更好，人員知識的維護與完善得到了本體推理機制的智能支持。

5 結 語

高校知識多而雜，而且多種知識混合在一起，必須要進行管理。高校知識的管理需要用到本體，本文研究了高校知識本體的建模問題，提出高校知識本體的建模方法，并建立了高校知識的本體模型，進一步研究了本體在高校知識管理中人員知識的應用，提出了人員知識匹配的方法，并通過實例驗證了該方法的可行性和有效性。

參考文獻

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匹配示例如下所述：假設要分配一位合適的教師給某課程，表1中顯示了該課程對教師的各項知識屬性及其屬性值和權重的要求。假設教師的檢索結果中存在教師Rose，其知識信息如表2所示。

表1 課程知識需求參數

本文里每個知識等級被賦予了以下分值：4是高級，3是中高級，2是中級，1是初級。

該項課程的知識需求向量Pr可以由此得到：

[Pr=2，1，2，2，2]

知識對課程的權重矩陣A也可以得到：

[A=2000001000002000002000002]

Rose的知識里缺少一項知識：項目經驗，項目經驗在權重矩陣里顯示是一項比較重要的知識，因此相關的知識信息將會在Rose的教學歷史記錄里進行查找。Rose曾經參加過北大青鳥的JSP教師培訓課程，培訓中曾經做過某企業管理系統。應用本體的隱性知識等級推理規則，Rose參加過北大青鳥的JSP教師培訓課程，培訓中曾經做過某企業管理系統，做這個系統需要掌握項目經驗，而且Rose是教師。由此可以得出結論：Rose有一定的項目經驗，因此根據隱性知識推理規則，其在“項目經驗”項的等級由“無”改為“初級”。

表2 Rose的知識信息

在“前驅知識2”項中，課程知識需求參數的知識等級低于Rose的知識等級，根據顯性知識匹配規則，“前驅知識2”項的等級由“中級”改為“初級”，這樣就得到了Rose的知識向量Ps為：

[Ps=2，1，2，2，2]

根據匹配度計算函數[Mc（Ps，Pr）]為： [Mc（Ps，Pr）=2933=0.879]

而沒有本體推導機制時，Ps′為：

[Ps′=2，2，2，2，0]

則[Mc′（Ps′，Pr）]為：

[Mc′（Ps′，Pr）=Ps′A（Pd）TPrA（Pd）T=2633=0.788]

可見，人員知識有推理時的匹配結果比沒有推理時更好，人員知識的維護與完善得到了本體推理機制的智能支持。

5 結 語

高校知識多而雜，而且多種知識混合在一起，必須要進行管理。高校知識的管理需要用到本體，本文研究了高校知識本體的建模問題，提出高校知識本體的建模方法，并建立了高校知識的本體模型，進一步研究了本體在高校知識管理中人員知識的應用，提出了人員知識匹配的方法，并通過實例驗證了該方法的可行性和有效性。

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