王棒鈞

關(guān)鍵詞：知識(shí)圖譜;Web服務(wù)推薦技術(shù);物品協(xié)同推薦;GN計(jì)算方法

知識(shí)圖譜下的Web服務(wù)推薦技術(shù)實(shí)質(zhì)上是為了能夠快速、有效地解決網(wǎng)頁問題而出現(xiàn)，其核心思想是通過特殊技術(shù)，將用戶與物品之間建立的聯(lián)系進(jìn)行深入挖掘，從而獲取有效信息，以實(shí)現(xiàn)用戶畫像的準(zhǔn)確描述，并將其感興趣的信息和數(shù)據(jù)有效推送，以此滿足用戶的使用需求[1]。

1概述

1.1知識(shí)圖譜

知識(shí)圖譜基礎(chǔ)概論是由互聯(lián)網(wǎng)公司提出來的，其主要的目的和功能是優(yōu)化搜索引擎，以關(guān)系數(shù)據(jù)知識(shí)庫為基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、確定性的關(guān)聯(lián)與檢索，從而提升搜索服務(wù)質(zhì)量，提高平臺(tái)探索結(jié)果關(guān)聯(lián)性、可解釋性。為了豐富知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)探索結(jié)構(gòu)，技術(shù)人員要進(jìn)行全面分析，合理利用知識(shí)圖譜，結(jié)合知識(shí)圖譜實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)，將搜索內(nèi)容作為真實(shí)實(shí)體結(jié)構(gòu)，構(gòu)建一個(gè)完整、真實(shí)的知識(shí)系統(tǒng)性組織。

在知識(shí)圖譜中，“反映現(xiàn)實(shí)世界的概念或者是具體事物的形式”一般是通過節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)形式，即將知識(shí)、信息建立成一個(gè)實(shí)體結(jié)構(gòu)。在知識(shí)庫的基礎(chǔ)上，將不同種類的知識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行完善，從而形成知識(shí)圖譜。并且，為了反映實(shí)體間的關(guān)聯(lián)，需要進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)識(shí)，將實(shí)體結(jié)構(gòu)、關(guān)系等組合形成知識(shí)圖譜中的基礎(chǔ)單位，確保實(shí)體與實(shí)體之間相關(guān)屬性，豐富了知識(shí)圖譜節(jié)點(diǎn)內(nèi)容。比如，當(dāng)用戶在平臺(tái)結(jié)構(gòu)上關(guān)注了B平臺(tái)，就可以利用組合平臺(tái)組合標(biāo)識(shí)-A關(guān)注為B。由于此知識(shí)圖譜通過組合形式針對(duì)現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體以及內(nèi)部關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)識(shí)，所以就本質(zhì)上而言，知識(shí)圖譜是結(jié)構(gòu)化語義知識(shí)庫。

1.2Web服務(wù)推薦

Web服務(wù)推薦在實(shí)施過程中，其目的是有效解決用戶服務(wù)的現(xiàn)實(shí)問題，使其成為服務(wù)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究的重點(diǎn)內(nèi)容，而現(xiàn)代Web服務(wù)推薦發(fā)展中，知識(shí)圖譜的引進(jìn)與應(yīng)用就有著重要意義。同時(shí)，在Web服務(wù)推薦的過程中，借助服務(wù)注冊治理平臺(tái)可以獲取服務(wù)詳細(xì)信息、用戶詳細(xì)信息以及用戶調(diào)查等相關(guān)數(shù)據(jù)，從而結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及模型自身重點(diǎn)建立有關(guān)推薦模型，進(jìn)而有效提升用戶服務(wù)質(zhì)量。當(dāng)前，在Web服務(wù)推薦技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，其系統(tǒng)需要使用專業(yè)技術(shù)在用戶協(xié)同推薦、物品協(xié)同推薦的基礎(chǔ)上為用戶提供準(zhǔn)確服務(wù)。

1.2.1用戶協(xié)同推薦

用戶協(xié)同推薦就是在用戶協(xié)同推薦規(guī)律和原則下，首先找到相近偏好的鄰居，利用目標(biāo)用戶鄰居對(duì)物品的評(píng)價(jià)進(jìn)行全面預(yù)測，隨后根據(jù)預(yù)測評(píng)分的實(shí)際順序進(jìn)行推送，并建立用于協(xié)同過濾推薦用戶行為表，為后續(xù)的用戶服務(wù)提供數(shù)據(jù)參考。

1.2.2物品協(xié)同推薦

物品協(xié)同推薦是以物品協(xié)同過濾為重點(diǎn)，對(duì)物品的相似性進(jìn)行詳細(xì)分析，物品協(xié)同過濾計(jì)算方式同樣需要依靠用戶行為表格，通過用戶基礎(chǔ)行為表格，詳細(xì)計(jì)算出物品之間的相似度，隨后根據(jù)服務(wù)評(píng)分開展信息預(yù)測，以此為用戶提供針對(duì)性的推薦服務(wù)。

2基于知識(shí)圖譜視域的Web服務(wù)推薦技術(shù)的算法架構(gòu)

2.1圖聚類算法

圖聚類算法是一種將數(shù)據(jù)與信息以分組形式進(jìn)行的計(jì)算方式。其計(jì)算原理是將一個(gè)初始數(shù)據(jù)結(jié)合之后進(jìn)行連續(xù)分類，最后得到不同子集，確保相同子集中不同元素之間具有較高相似度，在對(duì)知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)進(jìn)行區(qū)域劃分后的實(shí)際計(jì)算中，需要采用的計(jì)算方法包含GN計(jì)算法、標(biāo)簽傳播計(jì)算法以及Fastunfolding計(jì)算法[2]。因此，圖聚類算法從本質(zhì)上來看是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)具有緊密節(jié)點(diǎn)的聚合類計(jì)算方法。

2.1.1CN計(jì)算法

CN計(jì)算法作為典型的分裂結(jié)構(gòu)計(jì)算模式，在實(shí)施環(huán)節(jié)上需要根據(jù)社區(qū)內(nèi)部高聚合以及不同社區(qū)之間的低聚合特點(diǎn)進(jìn)行綜合分析，由于該計(jì)算方法能夠有效去除連接不同社區(qū)的邊緣線，使不同社區(qū)之間更加聚合，所以該計(jì)算方法針對(duì)邊緣判斷主要通過邊緣所產(chǎn)生介質(zhì)數(shù)量完成。

利用CN計(jì)算法開展信息計(jì)算時(shí)，邊緣介質(zhì)數(shù)是一個(gè)固定參數(shù)，主要為節(jié)點(diǎn)兩邊最短距離所需要經(jīng)過頻率次數(shù)，所以如果兩個(gè)社區(qū)需要通過某一條邊緣結(jié)構(gòu)進(jìn)行相互連接，則兩個(gè)社區(qū)之間的節(jié)點(diǎn)最短路線通過邊緣次數(shù)和頻率會(huì)不斷增加。因此，在實(shí)際開展信息和參數(shù)計(jì)算時(shí)，應(yīng)根據(jù)邊緣介數(shù)的核心定義，確保經(jīng)過此邊緣參數(shù)更大，CN計(jì)算法就是以這種計(jì)算原理，對(duì)刪除邊緣參數(shù)不斷重復(fù)操作，直至社區(qū)滿足劃分需求。

2.1.2標(biāo)簽傳播計(jì)算法

標(biāo)簽傳播計(jì)算法從本質(zhì)上來看是一種典型從下至上的社區(qū)分類計(jì)算方法，標(biāo)簽傳播計(jì)算方法的分類核心思想則是節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽標(biāo)注，直接取決于相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，所以利用此計(jì)算法時(shí)，需針對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)當(dāng)下節(jié)點(diǎn)所有連接屬性標(biāo)簽，將具備節(jié)點(diǎn)數(shù)量最多的標(biāo)簽賦予當(dāng)下節(jié)點(diǎn)，利用標(biāo)簽傳播計(jì)算法，首先需要為每一個(gè)節(jié)點(diǎn)建立初始化的標(biāo)簽;其次，實(shí)現(xiàn)傳播。并且，在每一次的更新迭代中傳播思想，并不斷發(fā)展，最終使得在標(biāo)簽不斷傳播過程中，將一些具備共同社區(qū)的標(biāo)簽階段劃分在相同社區(qū)環(huán)境中。

2.1.3Fast unfolding計(jì)算法

關(guān)于使用圖聚類算法，無論是分裂型CN計(jì)算法，還是凝聚性標(biāo)簽傳播計(jì)算法，都沒有一個(gè)量化的指標(biāo)針對(duì)社區(qū)劃分質(zhì)量開展優(yōu)化與衡量。換言之，社區(qū)無論是運(yùn)算到什么程度都會(huì)被認(rèn)定為最佳結(jié)果。比如，以CN計(jì)算法作為實(shí)際案例，通過從上至下的社會(huì)分裂開展劃分，其分裂終止條件無法開展最優(yōu)化的項(xiàng)目設(shè)定，所以社區(qū)劃分質(zhì)量需要根據(jù)基礎(chǔ)條件設(shè)定出不同類型的較大波動(dòng)。

使用標(biāo)簽傳播計(jì)算法時(shí)，更新迭代次數(shù)與頻率同樣無法被有效設(shè)定，由于圖譜存在異常節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)標(biāo)簽震動(dòng)等情況，無法得到高質(zhì)量、高水平的社區(qū)劃分，所以模塊化概念被廣泛使用。

Fast unfolding計(jì)算法主要通過模塊進(jìn)行社區(qū)劃分，判斷出社區(qū)發(fā)現(xiàn)計(jì)算方法，一般來說，將模塊化最大程度社區(qū)劃分作為最優(yōu)的區(qū)域。Fast unfolding計(jì)算法在實(shí)施過程中，首先將社區(qū)內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)初始化不同社區(qū)管理區(qū)域中，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)開展詳細(xì)劃分，將計(jì)算階段與相鄰節(jié)點(diǎn)劃分至相同社區(qū)環(huán)境中，以此作為基礎(chǔ)條件。計(jì)算劃分之后的模塊與沒劃分的模塊數(shù)據(jù)，如果兩者之間差值為正值，則表示模塊增加，如果差值為負(fù)值，則視為錯(cuò)誤參數(shù)需要放棄。Fastunfolding計(jì)算法如圖1所示。

2.2基于知識(shí)圖譜的算法框架

從本質(zhì)上來看，知識(shí)圖譜計(jì)算方式框架制定是對(duì)專業(yè)知識(shí)的抽象管理，所以框架主要使用本體知識(shí)模型建立方式，將本體概念建立在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層上，其中知識(shí)圖譜的本體結(jié)構(gòu)是知識(shí)庫的概念模板，通過本體數(shù)據(jù)所形成的知識(shí)庫，不僅自身結(jié)構(gòu)層次劃分清晰，并且所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與信息冗余度較小。計(jì)算方式框架向量圖如圖2所示。

綜上可知，本體所描述的語言作為知識(shí)圖譜的算法框架基礎(chǔ)語言模式，是框架語言的一種寬泛表示，讓用戶為框架編寫清晰、表面化的概念描述。針對(duì)此現(xiàn)狀，本體語言通常具有語言清晰、含義清晰以及便利性優(yōu)勢和特點(diǎn)，能夠按照標(biāo)記語法進(jìn)行種類劃分。

3Web服務(wù)知識(shí)圖譜的構(gòu)建分析

3.1數(shù)據(jù)采集

在Web服務(wù)知識(shí)圖譜構(gòu)建過程中，若要保證圖譜構(gòu)建合理性，首先須對(duì)知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信息全面收集[3]，如利用程序軟件針對(duì)Web服務(wù)網(wǎng)站中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面收集和分析時(shí)，會(huì)借助Programmable Web。由于Programmable Web網(wǎng)站是全球范圍內(nèi)網(wǎng)站的主要服務(wù)平臺(tái)，由此，不少互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都需要通過該網(wǎng)站發(fā)布相應(yīng)的服務(wù)，這樣才能夠?qū)崿F(xiàn)用戶使用的便利性。

Programmable Web網(wǎng)站在實(shí)際建設(shè)環(huán)節(jié)上還發(fā)布了大量網(wǎng)頁API以及APP等，并且數(shù)據(jù)收集方面還包含世界地圖、城市旅游以及自然天氣等大量實(shí)時(shí)信息。由于該網(wǎng)站的服務(wù)數(shù)據(jù)與信息主要通過網(wǎng)頁管理模式所呈現(xiàn)，并且大多數(shù)屬于半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，所以對(duì)其進(jìn)行使用時(shí)需要利用專業(yè)技術(shù)針對(duì)網(wǎng)頁中的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和信息予以全面抽取，獲得大量與服務(wù)相關(guān)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，并將相關(guān)數(shù)據(jù)初步存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

3.2Web服務(wù)知識(shí)圖譜的可視化

在知識(shí)圖譜下的Web服務(wù)推薦技術(shù)實(shí)施過程中，圖譜中的知識(shí)通過大量信息聯(lián)系在一起，因此當(dāng)平臺(tái)數(shù)據(jù)被頻繁查詢和更新時(shí)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫處理會(huì)產(chǎn)生許多信息連接查詢，造成平臺(tái)性能問題。為此，使用圖庫能夠?qū)?shù)據(jù)儲(chǔ)存與提取方式合理規(guī)劃，使圖譜數(shù)據(jù)庫在使用環(huán)境下較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來說具有更高性能，同時(shí)在圖譜數(shù)據(jù)庫中以更加直觀的圖形展現(xiàn)。由此可見，圖譜數(shù)據(jù)庫在建設(shè)過程中能夠針對(duì)平臺(tái)進(jìn)行圖譜可視化操作。

本次研究主要使用譜圖數(shù)據(jù)庫進(jìn)行Web服務(wù)，以確保圖譜數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和可視化操作。NE04J是一種基于圖譜的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫，現(xiàn)階段該數(shù)據(jù)庫應(yīng)用范圍比較廣，尤其在數(shù)據(jù)搜索或者推薦等領(lǐng)域中被廣泛使用，如電商平臺(tái)以及沃爾瑪?shù)却笮统芯褂迷撈脚_(tái)。除此之外，NE04J平臺(tái)上的節(jié)點(diǎn)可以與其他任何節(jié)點(diǎn)構(gòu)建出連接關(guān)系，并且以每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為基礎(chǔ)條件設(shè)置多個(gè)屬性，其中每一個(gè)關(guān)系必須具有開始節(jié)點(diǎn)或者結(jié)束節(jié)點(diǎn)，以有效構(gòu)成一個(gè)系統(tǒng)小組。現(xiàn)階段，譜圖數(shù)據(jù)庫種類較為復(fù)雜，除了NE04J平臺(tái)以外，同樣有其他類型的平臺(tái)結(jié)構(gòu)，但是NE04J平臺(tái)在實(shí)施過程中，無論是信息儲(chǔ)存還是查詢都需要使用圖形結(jié)構(gòu)開展參數(shù)計(jì)算，該平臺(tái)在數(shù)據(jù)庫儲(chǔ)存時(shí)，即使沒有使用譜圖結(jié)構(gòu)，各個(gè)階層同樣利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)和信息儲(chǔ)存。由此可見，NE04J平臺(tái)管理效率更高。

知識(shí)圖譜的實(shí)際情況與關(guān)系在平臺(tái)上主要以節(jié)點(diǎn)與邊緣呈現(xiàn)，確保實(shí)體的信息與數(shù)據(jù)能夠直接儲(chǔ)存在節(jié)點(diǎn)中，在信息查詢時(shí)能十分直觀清晰地觀察到各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的使用屬性。在Web服務(wù)推薦技術(shù)應(yīng)用中，知識(shí)圖譜中單個(gè)節(jié)點(diǎn)質(zhì)保函的實(shí)體基礎(chǔ)屬性信息與數(shù)據(jù)并不能包含之間的關(guān)系，如Mashup FollowFly關(guān)聯(lián)了三個(gè)服務(wù)——YouTube，F(xiàn)acebook和Twitter。顯然，借助知識(shí)圖譜可以較好地表示這種聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)信息與數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性確定。

4總結(jié)

互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展讓網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的類型逐漸增多，功能也更加復(fù)雜，為了解決傳統(tǒng)開發(fā)模式中面臨的問題，面向服務(wù)架構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生。隨著面向服務(wù)架構(gòu)的逐漸成熟，互聯(lián)網(wǎng)中大量的Web服務(wù)涌現(xiàn)出來，需要不斷加強(qiáng)對(duì)知識(shí)圖譜下的Web服務(wù)推薦技術(shù)的研究，以推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展。