陳 莊，荊于勤

(重慶理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院，重慶 400054)

信息化咨詢［1］也稱為IT咨詢，是管理咨詢的一種。信息化咨詢是管理咨詢和信息化技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物［2-3］。在信息化咨詢過程中，咨詢專家需要對企業(yè)進行充分的調(diào)研和需求分析，甚至要對管理流程重新設(shè)計，將企業(yè)的核心問題歸納出來，分析企業(yè)需要怎樣的管理方和管理軟件。在企業(yè)信息化過程中，咨詢專家的作用不可低估，而且在信息系統(tǒng)交付使用后，專家還要定期進行系統(tǒng)運行效率評估。專家的參與保障了項目的順利進行和項目效益的最大化。因此，面對存儲在專家?guī)熘懈鱾€領(lǐng)域眾多的專家信息，如何選取合適的專家對項目進行咨詢，選取怎樣的專家組合才能保證咨詢工作的公正性、科學(xué)性和合理性，從而達到最佳的匹配效果是非常重要的?，F(xiàn)階段，對于專家的選擇一般是通過簡單的隨機抽取，或者應(yīng)用均衡隨機抽取模型。這種匹配方式屬于簡單的基于關(guān)鍵字的匹配，不能較好地利用專家的動態(tài)信息(如專家的領(lǐng)域成就、經(jīng)驗經(jīng)歷等信息)，不能保障項目與專家匹配的科學(xué)性。

針對這一問題，本文引入本體的概念，通過分析項目描述與專家信息，計算其語義相似度，按照相似度的大小確定項目與專家匹配與否，從而提高了項目與專家的匹配度和咨詢評審的科學(xué)性［4-9］。

1 相關(guān)方法

1.1 基于點和基于邊的語義相似度計算方法

基于本體的語義相似度計算主要有2個比較經(jīng)典的方法:基于點的計算方法(node-based approach)和基于邊的計算方法(edge-based approach)?；邳c的相似度計算方法也叫作信息容量法［4］。信息容量通過量化概念及其實例對象的權(quán)重或者出現(xiàn)的概率，反映出概念和其實例對象的語義的內(nèi)容大小。在本體樹形結(jié)構(gòu)中，一個點表示一個概念，即表示了相關(guān)的語義內(nèi)容。概念的抽象程度隨著所在層次的提高而提高，因此反映出的信息內(nèi)容隨著抽象程度的提高而減少;相反，信息內(nèi)容隨著具體程度的提高反映得越多，則層次越往下走，概念所表示的含義越細化、具體。即如果概念c1的結(jié)構(gòu)層次高于概念c2的結(jié)構(gòu)層次，則用公式表示為

因此，存在信息內(nèi)容IC(c1)＞IC(c2)。

對于任意概念節(jié)點c的信息內(nèi)容IC(c)可通過式(2)計算。

其中:freq(c)表示其出現(xiàn)頻率;N取所有頻率的最大值?；谝陨系亩x和公式，可以計算概念c1和c2的相似度，如式(3)所示。

其中Sup(c1，c2)表示概念c1和c2所有的共同的父概念的集合。同樣，對于所有的概念 c，都有Concept(c).child(i)={c1，c2}。在將文檔中的詞語概念化的過程中，會發(fā)現(xiàn)一個詞語通常對應(yīng)了幾個概念，即存在一詞多義的問題，導(dǎo)致在構(gòu)建的概念樹上雖然是同一結(jié)點，但位于樹的不同分支上。針對這一問題，在計算2個詞語之間相似度時，先找出詞語的所有概念形式，計算所有概念形式的相似度，并選擇最大值作為計算結(jié)果。

基于邊的相似度計算方法的基本思想是通過分析2個概念在本體樹中路徑的長度來計算它們之間的語義距離。2個詞語之間的相似度隨著語義距離的增加而降低，隨著語義距離的減少而增加。由于2個結(jié)點之間可能存在多條路徑且邊數(shù)不唯一，可以利用最短路徑來表示概念間的相似度，公式為

其中:sen(w)表示詞語w的所有概念的表示形式;len(c1，c2)表示2個概念之間的距離;dmax表示2個概念的層次的最大值。

1.2 改進的混合語義相似度計算方法

通過分析基于點和基于邊的2種經(jīng)典的語義相似度計算方法，并且針對信息化咨詢項目與領(lǐng)域?qū)＜移ヅ涞膯栴}，提出了需要改進的幾點:

1)雖然基于點的方法充分運用了概率統(tǒng)計和信息論的一些相關(guān)知識，而且實施起來也比較簡單，但是在計算的過程中對2點之間的距離對相似度的影響缺乏考慮。

2)對于基于邊的方法只是單純地考慮了樹結(jié)構(gòu)中結(jié)點之間的距離，即最短路徑，沒有結(jié)合一詞多義現(xiàn)象中概念出現(xiàn)頻率所傳達出的信息(出現(xiàn)的頻率越高，表示它的重要性越大)，因此相應(yīng)的相似度計算結(jié)果也會不同。

3)基于點和基于邊的方法都只是局限于對一棵數(shù)中結(jié)點的計算，而未考慮到不同樹中的2點和樹與樹之間相似度的計算。而本文要解決的匹配問題是計算項目信息和專家信息的相似度，即樹與樹之間相似度的計算。

混合語義相似度計算方法通過設(shè)置權(quán)重來表示概念點的重要性，并聯(lián)系到概念詞于本體樹中所處的區(qū)域的密集度和所在深度，將2個概念點的最短路徑邊上的權(quán)重值相加，代替簡單累計2個概念點間所擁有的邊數(shù)量，從而得到2個概念點的距離。同時，不僅計算同一棵樹中2結(jié)點的語義相似度和不同樹中2結(jié)點的語義相似度，還計算不同樹之間的語義相似度。為了便于計算相似度，先將描述項目和專家信息的非結(jié)構(gòu)文檔進行結(jié)構(gòu)化處理，即將文本文檔轉(zhuǎn)化成了概念樹的形式。每個文本文檔用一維概念向量來表示概念樹，用一維權(quán)重向量來表示相應(yīng)的權(quán)重。

例如文檔D1描述的是信息化項目的信息，D2描述的是信息化領(lǐng)域?qū)＜业男畔?，則形式化后的概念向量為分別為:D1={c11，c22，…，c1m}，D2={c21，c22，…，c2n}，其相應(yīng)的權(quán)重向量分別為:W1={w11，w12，…，w1m}，W2={w21，w22，…，w2n}。對于2個概念點c1i和c2j的父概念點C可以表示為C={ci|ci.child(x)=c1∧ci.child(y)=c2}，同時滿足c={ci|ci∈C∧min［len(ci，c1)+len(ci，c2)］}，那么，概念c1i和c2j的相似度計算公式為

其中w'1i和w'2j為2個概念點歸一化計算后的權(quán)重。進而，兩文檔的相似度計算公式為

2 項目與專家匹配過程分析

在信息化咨詢項目和領(lǐng)域?qū)＜业钠ヅ渲校枰幚?類信息:一類是項目信息，從項目需求、說明等材料中獲取，其基本信息包括項目名稱、研究屬性、申請日期等;另一類是專家信息，可通過專家所發(fā)表的論文、經(jīng)歷、榮譽等方面獲取，其基本信息包括姓名、性別、出生日期、聯(lián)系方式和單位等，還包括專家的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域、成果和經(jīng)歷等。

首先指定一個需要匹配的項目，并選擇若干個候選專家計算相似度，根據(jù)計算的結(jié)果排序。項目與專家匹配主要包括4個步驟:構(gòu)建本體模型、標注本體、計算相似度、確定匹配專家。

1)構(gòu)建本體模型。本文選定科學(xué)研究領(lǐng)域為本體的構(gòu)建領(lǐng)域，其概念源于學(xué)術(shù)研究中比較常用的詞匯和短語。選用 protégé3.4.4 版本建立本體概念模型，再將概念數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中。

2)標注本體。一些通過Web方式輸入的信息生成的是結(jié)構(gòu)化的信息，而也有一些是導(dǎo)入的非結(jié)構(gòu)化的包含專家和項目信息的文檔。首先，將這些非結(jié)構(gòu)化的信息用本體中包含的概念和表達的層次關(guān)系來描述，每一個概念結(jié)點對應(yīng)于文檔信息中的一個知識要點，然后利用語法結(jié)構(gòu)對文檔進行標注。

3)計算相似度。形式化后得到的是一個樹型知識結(jié)構(gòu)，通過本文介紹的混合語義相似度計算方法，將知識結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為知識向量，先計算項目和專家之間每一個概念之間的相似度，再計算項目概念樹和專家概念樹的相似度。

4)確定匹配專家。待選專家按所計算的相似度結(jié)果從大到小排序。例如該項目需要5位專家，就選擇排序后的前5位專家作為該項目的匹配專家。

3 實例分析

為了驗證上述方法的有效性，選取若干項目和專家組作為實驗對象。首先，由本領(lǐng)域?qū)＜蚁雀鶕?jù)個人判斷給出每個項目與候選專家的相似度S2，即對它們的相似度作一個主觀判斷評價。然后利用混合語義相似度計算方法進行相似度計算，得到S1。為了方便對比分析，將S1與S2的值相比得到擬合度F，如表1所示。

表1 相似度計算結(jié)果比較

這里需要說明的是，由于通過計算得出的值和專家給定的值不是一個數(shù)量級，所以，表里給出的是經(jīng)過歸一化后的計算結(jié)果。項目A和項目B的平均擬合度分別為82.18%和79.80%，這說明利用本文提出的方法進行項目與專家的匹配是比較合理、科學(xué)的。

4 結(jié)束語

為了保障專家咨詢工作的公正性、科學(xué)性和合理性，選取匹配的項目專家組合，本研究規(guī)避了現(xiàn)階段存在的簡單隨機抽取或者均衡隨機抽取方法的弊端，解決了基于關(guān)鍵字的專家選擇缺乏語義理解的問題。引入了本體的概念，通過分析項目描述與專家信息，計算其語義相似度，按照相似度的大小確定項目與專家匹配與否，從而為項目找到最合適的專家，提高了咨詢評審的科學(xué)性。實例分析結(jié)果表明，本文提出的計算2顆概念樹的相似度計算方法較全面地考慮了應(yīng)用特點，相比傳統(tǒng)的方法，結(jié)果更精確合理。并且，將本體的應(yīng)用引入這一領(lǐng)域，為以后專家抽取的研究提供了新思路。

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