吉永軍，蔣祖華+，黃詠文，劉建峰

(1.上海交通大學 機械與動力工程學院，上海 200240;2.上海外高橋造船有限公司，上海 200137)

0 引言

試航是船舶在交付使用前至關重要的環(huán)節(jié)。新船試航前，很多系統(tǒng)和設備沒有進行調(diào)試，無法保證它們處于正常工作狀態(tài)，存在大量的事故隱患[1]。在試航過程中，這些具有事故隱患的問題一旦出現(xiàn)，需要及時地找相關專家解決問題，保證船舶試航的安全性。因此，研究面向船舶試航問題的專家推薦方法，并及時、準確地推薦合適的專家來解決試航過程中的特定問題，是極為必要的。

目前，專家推薦技術已經(jīng)廣泛應用于企業(yè)組織和在線社區(qū)，包括MediaWiki平臺下知識審閱的專家推薦[2]、Q&A論壇用戶推薦系統(tǒng)[3]、學術文章審稿人查詢系統(tǒng)[4]、特定疾病醫(yī)生查詢系統(tǒng)[5]等。根據(jù)專家推薦技術種類的不同，可以將專家推薦技術分為基于知識內(nèi)容的專家推薦方法、基于社交網(wǎng)絡分析的專家推薦方法、混合專家推薦方法3類。研究早期，專家推薦技術是在企業(yè)組織內(nèi)部結(jié)構化、規(guī)范化基礎上對高質(zhì)量知識庫進行研究，大多數(shù)學者均基于知識內(nèi)容評估專家在特定領域的技術能力[6-9]，主要通過文本挖掘技術從專家關聯(lián)文檔中提取特征來定義用戶的專業(yè)能力，利用相關方法如模糊邏輯[10]和向量空間模型[11]計算用戶需求與專家技術能力的相關性，并根據(jù)相關性對專家進行排名，向目標用戶推薦最佳候選專家。隨著社交網(wǎng)絡分析技術的發(fā)展，相關研究發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡分析有助于專家推薦技術研究[12]，專家推薦技術研究的范圍從企業(yè)組織擴展到在線社區(qū)[13]。ZHANG等[14]基于Java在線論壇構建了社交網(wǎng)絡模型，提出基于社交網(wǎng)絡模型的PageRank用戶推薦算法，并驗證了該算法在知識論壇的優(yōu)越性;ALAM等[15]考慮用戶的評級和社交網(wǎng)絡分析方法，開發(fā)用戶動態(tài)信譽模型，在社區(qū)問答平臺中推薦合適的專家。但是，這些基于社交網(wǎng)絡的算法只能應用于在線社區(qū)中查找專家，無法找到特定主題的專家。近年來，專家推薦研究逐漸趨向于知識內(nèi)容、社交網(wǎng)絡信息等多方面特征信息融合研究。ZHOU等[16]設計了一個主題概率模型，將用戶之間的社交關系和主題相似性融合到統(tǒng)一框架下進行專家查找;LIU等[17]綜合考慮用戶主題相關性、聲譽、權威度進行專家查找;NESHATI等[18]綜合考慮主題相似性、新興主題、用戶行為和主題轉(zhuǎn)換4個特征，提出一個學習框架來預測在線社區(qū)未來的專家排名;XU等[19]通過用戶的專業(yè)知識和社會信息融合構成復雜的異構網(wǎng)絡，提出一種基于異構網(wǎng)絡的方法來推薦相關學者。

3類方法在企業(yè)組織和在線社區(qū)的應用中各有所長，企業(yè)組織中的專家推薦研究主要基于知識文檔相關性等方面進行專家推薦，大多數(shù)專家推薦方法適用于信息質(zhì)量高且知識層次分明的組織[19]。由于在線社區(qū)的信息質(zhì)量遠低于組織中的信息質(zhì)量，在線社區(qū)的專家推薦研究主要基于知識主題相關性、社會網(wǎng)絡結(jié)構特征等方面[2,12]。大多數(shù)專家推薦技術都依賴于知識相關性來評估專家在特定問題的專業(yè)水平[12,19,20]。

然而，船舶試航問題的專家推薦涉及不同實體(如，技術專家、問題對象、技術問題、問題情境等)以及實體之間的各種關系(如，技術專家與問題對象之間的關系、技術專家與技術問題之間的關系等)，實體之間的關系能夠反映技術人員的專家專業(yè)知識或社會關系，例如：滑油日用系統(tǒng)和主滑油泵兩個對象存在一定的關聯(lián)性，則解決滑油日用系統(tǒng)的專家具有一定的可能性來解決主滑油泵出現(xiàn)的問題。但在船舶試航問題中，這些已有的專家推薦方法難以將不同屬性以及屬性之間的各種關系整合到統(tǒng)一框架中，無法深層次地刻畫各知識屬性與技術專家之間關系，從而導致船舶試航問題中的專家推薦準確率不高，無法滿足船舶試航問題解決過程中專家查找的高精度要求。

因此，本文在綜合考慮已有專家推薦方法優(yōu)缺點的基礎上，針對船舶試航問題解決過程的特點，利用超網(wǎng)絡搭建各知識屬性與技術專家之間的關聯(lián)關系，將船舶試航問題涉及的技術專家、技術對象、專業(yè)知識等信息整合到統(tǒng)一框架中，提出一種基于技術知識超網(wǎng)絡模型的專家推薦方法，降低船舶試航問題的專家查找難度，提高專家推薦的準確率，及時、準確地推薦最合適的專家列表，解決船舶試航過程中出現(xiàn)的問題，以保證船舶試航的安全性。

1 面向船舶試航問題的技術知識超網(wǎng)絡專家推薦方法

1.1 船舶試航問題

船舶試航問題的解決過程是技術知識形成的過程。為解決船舶試航中出現(xiàn)的問題，工程師會對發(fā)生的問題信息及問題情境信息進行詳細地描述記錄；造船企業(yè)會依據(jù)試航問題中的技術對象、問題信息及問題情境信息在企業(yè)中查找相關的技術專家；在解決試航問題的技術活動中，技術專家會針對技術對象、技術問題信息以及問題情境信息進行分析，提出詳細的解決方案，并形成一則技術知識文檔存入到造船企業(yè)知識庫中。如圖1所示為從某造船企業(yè)獲取的一則技術知識文本，該文本中存在大量與試航問題相關的描述性信息，這些信息以自然語言的形式分布在技術知識文本中，如“燃油澄清艙的油不斷溢流”、“溢流至燃油泄放艙”等。此外，技術知識文本也包含大量問題解決方案的信息和一些無意義的信息。

船舶類型158K COT問題編號M3-1025關鍵字燃油澄清艙 預壓閥技術人員王傳明 楊 勇 周 海問題名稱:燃油澄清艙的油不斷溢流。簡述:試航前燃油大艙加油800 t,高度8 m,燃油澄清艙在機艙二甲板,倉高5.8 m,溢流管高度5 m。試航過程中,轉(zhuǎn)油結(jié)束后出現(xiàn)燃油澄清艙的油不斷溢流至燃油泄放艙。解決措施:將燃油輸送泵出口的閥更換為預壓閥,壓力設定略大于燃油大艙與燃油澄清艙的高度差,使得燃油澄清艙的油位只能通過輸送泵補給。相關圖紙: 修改前修改后啟示:對油艙布置要考慮使用情況,深入分析系統(tǒng)使用的功能性,試航過程中,重點關注燃柴油系統(tǒng)。

考慮技術知識文本中船舶試航問題解決過程所需的信息及先前工作[22-24]中的技術知識(TK)元素，船舶試航問題解決過程中形成的TK通常采用5個基本屬性來描述技術知識的核心特征，包括技術專家(TE)、技術對象(TO)、技術問題(TP)、問題情境(PC)、解決方案(TS)。其中：TO、TP、PC構成試航問題的詳細信息，TP、PC、TS是技術知識的核心內(nèi)容(Main Content, MC)。因此，以TK=〈TO,TP,PC,TS,TE〉的形式對TK進行結(jié)構化描述，各屬性的內(nèi)涵如下：

(1)技術對象(TO)：發(fā)生技術問題的具體對象，如燃油澄清艙；

除了這些哺乳動物之外，還有一種神奇動物多次在紐特身陷囹圄時幫上大忙。那就是外型看起來像植物的“護樹羅鍋”。在魔法世界，護樹羅鍋是一種守護樹木的動物，長著兩只褐色的小眼睛，性情平和、極其害羞，但是如果它所棲身的那棵樹受到威脅，它就會一躍而下，奮起反抗。

(2)技術問題(TP)：描述出現(xiàn)的特定技術問題；

(3)問題情境(PC)：描述技術問題所發(fā)生的具體環(huán)境、原因、過程等信息；

(4)技術方案(TS)：解決技術問題的措施、操作步驟和難點；

(5)技術專家(TE)：所有參與解決問題的技術人員。

可以看出，船舶試航問題是由技術對象、技術問題、問題情境3個屬性構成，造船企業(yè)若能夠依據(jù)技術對象、技術問題以及問題情境信息，在企業(yè)知識庫中快速、精確地查找到解決問題的技術專家，將具有很大的價值。

1.2 技術知識的規(guī)范化表征

(2)基于技術知識超網(wǎng)絡的專家推薦 提取試航問題的技術對象、技術問題和問題情境3個屬性特征，利用超網(wǎng)絡中貝葉斯(Bayesian)推理方法計算技術專家與試航問題的相關度，并向用戶推薦相關度高的技術專家，以滿足解決試航問題的專家需求。

為了避免在TP,PC,TS屬性中提取到“試航”、“現(xiàn)象”等常見但刻畫技術知識無明顯意義的詞，本文對技術知識文檔進行文本預處理，計算技術知識文本中每個詞的TF-IDF權重，保留不超過10個權重最大的名詞[21]，填入TP,PC,TS屬性中，技術專家、技術對象中的信息直接填寫到TE、TO屬性中，形成TK=〈TO,TP,PC,TS,TE〉規(guī)范化表示形式，如表1所示。

表1 抽取的技術知識

續(xù)表1

經(jīng)過技術知識的規(guī)范化表征，過濾掉大量無關信息，仍然能夠保留技術知識文本中的關鍵概念，如圖1的原始文本和表1的規(guī)范化表示結(jié)果中，燃油澄清艙、機艙、溢流管等關鍵概念仍然保留在對應的屬性中。

1.3 基于技術知識超網(wǎng)絡的專家推薦方法框架

本文提出的專家推薦方法包括技術知識超網(wǎng)絡模型構建和專家推薦兩部分，如圖2所示。

(1)技術知識超網(wǎng)絡模型構建 基于規(guī)范化表征的技術知識和計算技術問題解決過程中技術專家之間的關聯(lián)度、技術對象之間的關聯(lián)度、知識核心內(nèi)容之間的關聯(lián)度，構建專家子網(wǎng)、對象子網(wǎng)和知識子網(wǎng)；利用TO,TP,PC,TS,TE共同作用形成的超邊構建技術專家、技術對象、知識核心內(nèi)容之間的關聯(lián)關系，計算子網(wǎng)之間的超邊關聯(lián)度，從而形成技術知識的超網(wǎng)絡模型。

從企業(yè)技術部門收集相關的技術文檔，將包含技術問題、技術對象、問題情境、技術方案、技術專家屬性的文本和其他不需要的文本信息分離開，形成多屬性結(jié)構化的技術知識文本。這種技術知識文本依然存在大量無意義的信息，不便于計算機的自動處理。為過濾掉文本中對刻畫技術知識無意義的信息，便于計算技術知識超網(wǎng)絡中不同知識屬性之間的關聯(lián)性，對技術知識屬性信息進一步精煉。

2 方法的具體實現(xiàn)

2.1 技術知識超網(wǎng)絡模型構建

面向船舶試航問題的專家推薦是基于試航問題的技術對象、技術問題、問題情境3個屬性進行的技術專家推薦，而傳統(tǒng)的專家推薦方法沒有綜合考慮問題對象、技術問題、問題情境與技術專家的相關性，導致船舶試航問題中的專家推薦準確率不高。超網(wǎng)絡建模能夠描述同質(zhì)網(wǎng)絡節(jié)點之間的關聯(lián)關系和異構網(wǎng)絡節(jié)點間的映射關系[26]。因此，通過利用技術知識超網(wǎng)絡模型構建船舶試航問題解決過程中的知識屬性之間的關系，刻畫各知識屬性與技術專家之間的相關性來提高船舶試航問題中專家推薦的準確率。

技術知識超網(wǎng)絡模型構成屬性主要包括TE、TO、MC，其中MC=〈TP,PC,TS〉，各屬性之間的關系通過TE、TO、MC共同作用形成超邊進行連接。超邊(HE)表示一個技術問題解決的技術活動，即一則技術知識表示一條超邊。3種屬性構成關聯(lián)關系：在技術活動中，技術專家在處理技術對象問題的技術活動中產(chǎn)生了技術知識的核心內(nèi)容。由以上3種屬性構成技術知識超網(wǎng)絡模型的3層子網(wǎng)絡，分別是專家子網(wǎng)、對象子網(wǎng)、知識子網(wǎng)。

(2)對象子網(wǎng)No是由技術問題中各技術對象Vo及其關聯(lián)關系Eo組成的有向加權網(wǎng)絡，連接兩個節(jié)點的邊表示技術活動中解決兩個對象問題的專家之間關聯(lián)度。例如：滑油日用系統(tǒng)→主滑油泵兩個對象的關聯(lián)度為0.9，表示解決滑油日用系統(tǒng)問題的專家與解決主滑油泵問題的專家存在一定關聯(lián)性，其關聯(lián)度為0.9。換句話說，解決滑油日用系統(tǒng)的專家具有90%的可能性能夠解決主滑油泵出現(xiàn)的問題。

(3)知識子網(wǎng)Nk是由知識核心內(nèi)容Vk及其關聯(lián)關系Ek組成的無向加權網(wǎng)絡，知識核心內(nèi)容Vk是由技術知識屬性TP、PC、TS構成，其關聯(lián)關系Ek反映技術活動中產(chǎn)生兩條技術知識內(nèi)容的技術專家之間關聯(lián)性。

現(xiàn)存資料中，呂溫的文和賦并不多，但是其文體范圍很廣泛。呂溫的文學思想，深受其師古文家梁肅“文本于道”“經(jīng)世致用”等觀點的影響，又與中唐文學運動中韓愈、柳宗元提出的“文以明道”觀點緊密相連。呂溫在二十幾歲時，寫下《送薛大信歸臨晉序》一文，提出自己的文學觀點：

背景的解讀是幫助學生理解作者的寫作用意、理解作者所表達的中心思想的一項重要內(nèi)容，也是鍛煉學生文本解讀能力的關鍵。但是，從目前的教學現(xiàn)狀來看，很多學生常常忽略這一部分內(nèi)容的解讀，導致在分析作者借助文本所傳達的意思時會有所偏離。所以，為了改變這一現(xiàn)狀，也為了真正提高學生的文本解讀能力，在教學時，教師可以嘗試著讓學生借助課外資料或者是網(wǎng)絡資料來了解“背景”，進而為學生解讀能力的提高夯實基礎。

知識超網(wǎng)絡模型中3層網(wǎng)絡之間的關聯(lián)關系通過超邊HE進行連接，HE由一個技術活動中多個專家、對象、知識核心內(nèi)容構成，技術知識超網(wǎng)絡模型H=(V,E)，其中V=(Vs,Vo,Vk)，E=(Es,Eo,Ek,HE)。專家子網(wǎng)Ns=(Vs,Es)，對象子網(wǎng)No=(Vo,Eo)，知識子網(wǎng)Nk=(Vk,Ek)。

工程勘探工作是建筑工程施行之前所必須要進行的工作，但是當前相關人員大多忽視了工程勘探的重要性，僅僅在勘探的過程中做表面工作，或者在勘探的過程中忽視了對土質(zhì)的物理和化學指標的勘察，另外，在地質(zhì)勘探過程中，布孔過于稀少或者深度不夠都會造成勘探不準確的問題。

2.1.1 對象關聯(lián)度計算

對象子網(wǎng)No的構建需要評估各技術對象概念之間的關聯(lián)關系。領域本體能夠較好地描述技術對象概念之間的關系[26]，技術對象間的關聯(lián)關系Eo蘊含在本體概念關系中，通過利用對象關聯(lián)系數(shù)(ORC)和對象關聯(lián)路徑(ORP)計算對象Vo的關聯(lián)度(OCD)。

定義1對象關聯(lián)系數(shù)(ORC)。ORC反映了船舶試航過程中對象概念之間的關聯(lián)關系，其關聯(lián)關系反映解決不同對象問題的專家之間的關聯(lián)度，取值范圍是0～1。若是相同關系，則兩個技術對象概念間的關系系數(shù)為1;若完全不相關，則為0。關聯(lián)系數(shù)值越大，表明技術對象概念之間的關聯(lián)關系越高，即解決前一個對象問題的專家具有更高的可能性能夠解決另一個技術對象出現(xiàn)的問題。

根據(jù)技術專家和知識工程師調(diào)整試航問題的技術對象本體概念間的關聯(lián)關系和關聯(lián)系數(shù)，船舶試航問題的技術本體概念之間的關系包括相同關系(Same-as)、相似關系(Similar-with)、繼承關系(Kind-of)、整體與部分關系(Part-of)等，其值如表2所示。如圖3所示為“滑油日用系統(tǒng)”技術對象本體片段。

表2 對象本體間的關聯(lián)系數(shù)

OCD(滑油日用系統(tǒng)，主滑油泵)=0.9;

(1)

定義3對象關聯(lián)度(OCD)。設Oi和Oj是試航過程中的兩個對象，從Oi到Oj之間存在ω條對象關聯(lián)路徑，即可能存在ω個關聯(lián)關系系數(shù)乘積，其中最大的關聯(lián)路徑乘積稱為對象關聯(lián)度，即為Eo，

Eo(O1,On)=OCD(O1,On)=maxk=1,2…,ω

[RNumk(O1,On)]。

(2)

基于圖3“滑油日用系統(tǒng)”本體片段，計算一些對象之間的關聯(lián)度，例如：

菊芋生長高度在1～3 m不等，秋季開花，花如菊，黃色。葉子是橢圓形，多毛。根莖系統(tǒng)深埋于地下并且比較結(jié)實粗壯，葉子互生于莖的頂端，較低的葉子能夠長30 cm，長而寬，中央是花頭，5.0～7.5 cm，被莖分支下單獨生出的側(cè)花包圍。多瘤的塊莖在地下不均勻生長，其顏色有淺褐色、白色、紅色等[1]。

OCD(主滑油泵，滑油日用系統(tǒng))=0.7;

OCD(滑油系統(tǒng)，主滑油泵)=0.9×0.9=0.81;

OCD(滑油泄放系統(tǒng)，主滑油泵)=0.7×0.9×0.9=0.567。

2.1.2 知識核心內(nèi)容關聯(lián)度計算

TSSim計算兩則TK中TS屬性相似度,反映提出兩個TS的專家之間的關聯(lián)性。由于TS是概念集，可直接利用語義相似度進行屬性關聯(lián)計算。

基于技術知識網(wǎng)絡需要評估各Vk節(jié)點間的關聯(lián)強度。對兩則規(guī)范化TK的屬性TP、PC、TS進行關聯(lián)性評估，通過線性加權求和的方式得到Vk間的關聯(lián)強度。

(1)KACSim計算

由于TP,PC是概念集，可直接利用語義相似度進行屬性關聯(lián)計算。情境關聯(lián)側(cè)重于面向不同知識應用情境之間的專家關聯(lián)關系，對此，采用式(3)進行計算，即：

KAC是描述技術知識中技術方案所應用的情境，包括技術知識的技術問題(TP)和問題情境(PC)。KACSim反映了根據(jù)兩個KAC產(chǎn)生技術方案的技術專家之間存在一定的關聯(lián)關系，即解決一個KAC問題的技術專家具有一定可能性解決另一個KAC的問題。對于KACSim，存在3種假設關系，具體如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

(2)TSSim計算

知識核心內(nèi)容Vk由技術知識屬性TP、PC、TS構成，其關聯(lián)關系Ek反映了產(chǎn)生兩條技術知識內(nèi)容的技術專家之間的關聯(lián)性，其中TP、PC組成了技術知識的知識應用情境(KAC)[27]，即KAC=〈TP,PC〉。

(7)

計算式(4)～式(7)中的技術知識屬性KA(KA表示一個TP,PC,TS)的相似度，技術知識屬性KA是由一組工程概念組成的概念集，即屬性KA1={XS1,XS2,…,XSm}，屬性KA2={YS1,YS2,…,YSn}，屬性關聯(lián)度

4.技術創(chuàng)新是系統(tǒng)發(fā)展的動力。長遠來看，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、3S、自動駕駛、人工智能等新興技術的快速發(fā)展與其在城市智能交通管理中的應用，我國必須重點發(fā)展本土創(chuàng)新技術。當前，我國智能交通管理系統(tǒng)的發(fā)展仍在依賴于國際成熟系統(tǒng)，如智能交通控制系統(tǒng)，我國主要應用英國SCOOT系統(tǒng)和澳大利亞SCAT系統(tǒng)。在發(fā)展創(chuàng)新技術中，不僅要重視軟件系統(tǒng)的開發(fā)，也要重視基礎設備的開發(fā)和創(chuàng)新性應用。選準突破口進行產(chǎn)業(yè)化，形成自己的技術創(chuàng)新力量，才能保持我國智能交通產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。

但是隨著與菲莉斯戀愛關系的推進，卡夫卡對于婚姻帶來的倫理關系和肉體關系的恐懼逐漸增加。在日記中他剖析自己“恐懼結(jié)合，恐懼失落于對方”[13]117-137，用他自己的說法，除寫作之外，他幾乎恐懼一切。

Rel(KA1,KA2)=

(8)

式(8)中的工程概念語義相似度

第三，大數(shù)據(jù)保護是財產(chǎn)權利和道德權利的結(jié)合。盡管美國法一直秉承實用主義，但在數(shù)據(jù)保護的研究中，學者們也廣泛意識到道德權利的重要性。對道德權利的關照，大陸法系國家是具有法治傳統(tǒng)的。大數(shù)據(jù)領域涉及海量個人信息，這些信息往往與個人身份有關，而大數(shù)據(jù)收集、共享、使用等過程都在個人不可控的情況下隱匿進行，倘若在大數(shù)據(jù)保護中不關照道德權利，個人身份利益保護將成為無稽之談，因為大數(shù)據(jù)完全突破了傳統(tǒng)民法保護的藩籬。因此，大數(shù)據(jù)保護立法必須體現(xiàn)道德權利與財產(chǎn)權利的結(jié)合。

CSSim(XSi,YSj)=

(9)

式(9)中,采用詞語的標準化互信息(NMI)[21,28]計算技術知識文本庫D中兩個不相同且詞義不同的詞語word1和word2間的語義關聯(lián)度

NMI(word1,word2)=

(10)

式中：p(word1)表示含有詞語word1的技術知識文本在技術知識文本庫D中所占的比例;p(word1,word2)表示同時含有word1和word2的文本在文本庫D中所占比例;|D|為文本庫中文本數(shù)量。

(3)Vk之間的關聯(lián)度計算

問題設計：談談第三單元課文中讓你印象深刻的一位父親或母親；誦讀文中父母讓你動情的語句；說說這些語句讓你感動的原因。然后由學生總結(jié)細節(jié)描寫的作用（可以全面展示人物性格，使人物形象更豐滿，使作者情感流露得更真實細膩）。

(11)

對知識應用情境關聯(lián)度賦權重α，技術方案關聯(lián)度賦權重(1-α)，α∈[0,1]。α值用來區(qū)分KAC和TS的重要性，由于船舶試航問題的屬性僅包含TO和KAC，與TS無關，因此α賦值為1。

在中國傳統(tǒng)文化中，牲畜是被認為很低賤的，常用來罵人，《資治通鑒·隋文帝仁壽四年》:“上恚，抵床曰:‘畜生何足付大事!”胡三省注曰:“今人詈人猶曰畜生。言其無識無禮，若馬牛犬豕然，待畜養(yǎng)而生者也。”在眾多牲畜中，驢被認為比其他牲畜更為低賤，也常用來罵人，例如蠢驢、犟驢等。

2.1.3 超邊關聯(lián)度計算

為利用技術知識超網(wǎng)絡模型推薦相關專家，本文提出技術知識超網(wǎng)絡中兩項統(tǒng)計特征指標:

(1)節(jié)點超度dV(Vi)

ELISA實驗用來檢測MH7A細胞上清中炎癥細胞因子IL-1β和IL-6水平，具體實驗方案如下：收集處理好的MH7A細胞培養(yǎng)上清，12 000 r/min離心10 min，收集上清，按照GenStar ELISA試劑盒說明進行試驗。

(12)

(13)

2.2 面向船舶試航問題的專家推薦

2.2.1 船舶試航問題的特征信息抽取

面對船舶試航過程出現(xiàn)的問題，試航人員將試航問題按照“技術對象—技術問題—問題情境”形式進行表示，然后對試航問題文本進行分詞并計算TF-IDF權重，抽取技術問題和問題情境屬性不超過10個權重最大的名詞作為對應屬性的特征，從而過濾掉文本中對刻畫試航問題無意義的信息，而對于技術對象的內(nèi)容直接作為該問題屬性的特征信息。

2.2.2 基于技術知識超網(wǎng)絡模型的專家相關度計算

(14)

2.2.3 基于技術知識超網(wǎng)絡模型的專家推薦方法

第三個項目體現(xiàn)了醫(yī)院各部門間的良好協(xié)同性，促進了節(jié)能項目的順利開展。連續(xù)數(shù)月的數(shù)據(jù)顯示鍋爐運行時間延時之后，能源管理平臺及時分析原因，發(fā)現(xiàn)是由于供應室任務量大、加班所致，對此擬定了數(shù)條解決方案。經(jīng)過與相關部門的反復溝通，確定由總務處配合供應室進行清洗、蒸汽消毒設備增容改造，使得供應室工作流程得到優(yōu)化，工作效率獲得提高，鍋爐供汽時間縮短2小時/天，蒸汽損失減少約159立方米/月。

如何利用技術知識文本構建的超網(wǎng)絡模型準確地推薦與試航問題匹配的技術專家，是實現(xiàn)本文提出的專家推薦方法的關鍵。本文通過利用技術知識超網(wǎng)絡模型進行專家推薦，其方法流程圖如圖5所示。具體步驟如下：

圖8 為總氮的分析結(jié)果，由圖8可以看出降雨開始時總氮為0.8mg/L，為Ⅲ類水體；降雨開始4小時后污染物濃度達到峰值1.4mg/L，為Ⅳ類水體；降雨開始6小時后，由于稀釋作用，基本恢復為Ⅲ類水體。之后隨著第二次降雨峰值的出現(xiàn)，水質(zhì)有一定的惡化?？傮w而言，降雨徑流對總氮的影響較小，一天中超過Ⅲ類水質(zhì)時間約為6小時，降雨徑流對總氮的濃度變化存在一定影響，但在可接受范圍內(nèi)。

輸入：船舶試航過程中某條試航問題的技術對象O、技術問題屬性特征集合TP、問題情境屬性特征集合PC，以及船舶技術知識超網(wǎng)絡H(根據(jù)造船企業(yè)中的知識文檔庫構建)。

輸出：j個最匹配的設計專家s1,s2,…,sj。

步驟5按最終得分對技術專家降序排序，輸出排名最高j個技術專家。

3 案例分析

本文的案例分析數(shù)據(jù)來自上海某大型造船企業(yè)，為保證上述方法的推薦效果和驗證方法的有效性，在Core i7 CPU(3.6 GHz)、8 G內(nèi)存、Windows10操作系統(tǒng)的計算機配置環(huán)境下，以Python語言執(zhí)行專家推薦算法進行了兩組實驗。造船企業(yè)中資深工程師對專家推薦結(jié)果進行了評判和統(tǒng)計分析，對比分析不同參數(shù)下的專家推薦的準確率，以確定基于技術知識超網(wǎng)絡模型的專家推薦(Supernetwork-based)方法中最優(yōu)參數(shù)值(β,j)；對比分析Supernetwork-based專家推薦方法與僅考慮文本內(nèi)容相關度的專家推薦方法(Content-based)、知識相關度和專家權威度融合的專家推薦方法(REAU-based)的效果，以評估方法有效性。

3.1 實驗數(shù)據(jù)

在企業(yè)技術知識文本庫中抽取實驗所用的技術案例，按照技術知識的屬性內(nèi)容并進行規(guī)范化表征，計算技術問題解決過程中知識屬性之間的關聯(lián)度，構建用于專家推薦實驗的技術知識超網(wǎng)絡模型，以船舶試航過程中10組試航問題作為輸入進行實驗分析驗證。如表3所示為試航過程中出現(xiàn)的試航問題。

表3 試航過程中部分問題

續(xù)表3

3.2 方法有效性評估

實驗1確定Supernetwork-based算法中的最優(yōu)參數(shù)值，即閾值β值和推薦數(shù)量j值。準確率precision評估推薦結(jié)果的精確性，是衡量專家推薦性能的最常用指標之一。precision=TP/(TP+FP)，對于給定的試航問題，TP表示被正確分到這個問題的專家數(shù)量，F(xiàn)P表示被錯誤分到這個問題的專家數(shù)量。

測試本文所提方法在不同閾值β值和j值的專家推薦效果，不同閾值β值和j值專家推薦的準確率對比采用P@j(前j項結(jié)果中的準確率)在10組專家查詢實驗中專家推薦準確率的平均值。測試實驗結(jié)果如圖6所示。

在圖6的實驗中，當β值逐漸增大時，Supernetwork-based方法能夠推薦與問題更加匹配的專家;當專家推薦的準確率持續(xù)上升，Supernetwork-based方法能夠推薦與試航問題更加匹配的專家，在β=0.6時達到較高的準確率。但當β值不變時，j值過高時，很難推薦足夠數(shù)量與問題匹配的專家，從而影響用戶的體驗結(jié)果。閾值β值和推薦數(shù)量j值在某種程度上影響試航問題中的專家推薦效果，當β=0.6，j=10時，算法效果較佳。

實驗2Supernetwork-based專家推薦方法與知識相關度和專家權威度融合的專家推薦方法(REAU-based)[3]、僅考慮文檔內(nèi)容相關度的專家推薦方法(content-based)[9]的推薦效果比較。REAU-based是一種面向MediaWiki平臺的專家推薦方法，實驗過程中對該造船企業(yè)MediaWiki平臺數(shù)據(jù)進行篩選，保證與Supernetwork-based方法中的技術知識集一致，然后計算技術專家的知識水平與特定試航問題關鍵詞的相關度以及專家在專家網(wǎng)絡中的權威度并進行專家排序；Content-based是計算試航問題關鍵詞與專家創(chuàng)建的技術知識文檔主題的相關度并推薦相關度高的專家。

Supernetwork-based專家推薦方法的主要目的是提高專家推薦的準確率，因此設定Supernetwork-based專家推薦方法中問題相似度閾值β值為0.6，分別對3種專家推薦方法進行10組專家查詢實驗，選取前10位專家的準確度作為實驗結(jié)果,測試實驗結(jié)果如圖7所示。

通過實驗發(fā)現(xiàn)，技術知識超網(wǎng)絡模型的專家推薦方法推薦準確率高于其他方法。另外，在實驗過程中發(fā)現(xiàn)試航問題Q7、Q9、Q10利用Content-based方法幾乎很難準確查詢到相關專家，REAU-based方法查詢專家的準確率較低，產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是試航問題Q7、Q9、Q10在以往的試航過程中沒有或者很少發(fā)生，很難在技術知識庫中匹配到相關的技術知識文檔或主題，無法搭建技術專家與特定問題的關聯(lián)關系，使得Content-based和REAU-based方法在這一類試航問題中很難快速有效地查找到足夠數(shù)量的相關專家；而Supernetwork-based方法在這一類試航問題中依然能夠根據(jù)試航問題中的技術對象屬性對專家相關度進行計算，其推薦準確率高于其他方法的推薦準確率。因此，從圖7可以看出，Supernetwork-based方法在面向船舶試航問題的專家推薦中具有更好的推薦效果。

4 結(jié)束語

針對傳統(tǒng)專家推薦方法的不足，本文綜合考慮船舶試航問題解決過程中的信息需求及企業(yè)知識庫中技術知識文本的結(jié)構特點，提出一種基于技術知識超網(wǎng)絡模型的專家推薦方法，其特點為：①針對船舶試航問題的特殊性，利用5個屬性來描述試航問題解決過程中形成的技術知識核心特征，抽取技術知識的屬性內(nèi)容并進行規(guī)范化表征，有效避免專家推薦過程中存在大量無關信息；②采用本體構建技術和語義相似度計算方法構建技術知識超網(wǎng)絡模型，將船舶試航問題中的不同屬性以及屬性之間的各種關系整合到統(tǒng)一框架中，刻畫各知識屬性與技術專家之間關系，提高了船舶試航問題的專家推薦精確度；③通過利用超網(wǎng)絡中貝葉斯推理方法計算試航問題中問題對象與技術專家之間關聯(lián)度，有效降低船舶試航問題的專家查找難度。不失一般性，本文提出的方法也可用于其他復雜工程問題解決的專家查找，但存在一定先決條件：工程問題需要具有明確的問題對象，且在領域內(nèi)建立了較為完善的對象本體概念間的關聯(lián)關系。

因為技術專家網(wǎng)絡具有無標度和小世界特性，這可能導致某些技術實力較強的專家會在多個問題中被同時推薦，但在實際問題解決過程中技術專家很難有大量的精力同時解決多個技術問題，所以實際應用中會影響問題的解決效率。下一步，將通過不同的船舶試航場景進行方法的應用驗證，根據(jù)實際應用的場景調(diào)整超網(wǎng)絡模型結(jié)構和參數(shù)，同時設置問題難度等級、專家水平等級以及擴充專家?guī)欤贡疚奶岢龅幕诩夹g知識超網(wǎng)絡模型的專家推薦方法能夠考慮實際應用特點，更好地適應不同場景的專家推薦要求。