高校知识本体的构建及应用研究

袁小艳+唐青松+贺建英

摘 要： 为了实现高校知识的复用和共享，开发了高校知识本体。根据高校知识对领域本体的要求，提出高校知识本体的建模开发方法，阐述高校知识本体的基本特性和联系，建立高校知识本体的概念分类和部分公理，使用本体开发工具Protege4.0实现了本体，并利用本体实现教师资源个人知识匹配的智能化。通过实例验证了该方法的可行性和科学性。

关键词： 高校知识本体； 知识匹配； 知识复用； 知识共享

中图分类号： TN911?34； TP312 文献标识码： A 文章编号： 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

当前是知识经济时代，知识是国家的命脉，高校是国家知识储备的一支中坚力量，其知识资源的建设与发展，是国家知识的重要组成部分，高校知识资源的好坏决定着高校教育发展的优劣。由于高校知识的类型多元化、各种交叉信息使得各种知识分散混乱，让高校知识的管理成为一项巨大的任务。本体是一种描述知识系统的概念模型建模工具，它赋予了信息、知识以语义，具有良好的概念层次和对逻辑推理的支持，将本体引入高校知识管理中，对知识进行有效管理，对提高高校知识的共享和重用有重要意义。

1 本体理论

近年来，本体论已经被广泛用于知识工程、人工智能和信息技术等方面，它是对共享概念模型的明确、形式化的规范说明。对知识工程领域本体的研究主要是研究知识的获取、规范和重用、可靠性等。高校知识本体是高校知识领域内的公共词汇，是广大用户共同认可的词汇，它提供了语义互操作基础，能使概念层次化、隐含概念清晰化，利用本体能够有效地、系统地对高校知识概念进行描述。

本体是一个六元组：O={N，Re，Ch，T，A，E}。其中：N和Re是两个不相交的集合，N中的元素称为概念，Re中的元素称为关系；Ch表示概念层次，即概念间的分类关系；T表示概念间的非分类关系；A表示本体公理；E表示本体实例。由此可知，本体应该具有概念类、关系类、函数、公理和实例，其中概念可以形成一个分类层次，并通过关系、函数、公理来表达概念之间的关联和约束。

2 高校知识本体的分析和建模

根据高校知识本体的特点和构建本体的方法，提出了一种适合高校知识本体的建模开发方法，该方法有以下三个阶段：

2.1 确定本体的应用领域、目的与范围

列举能力问题是确定本体范围的一个有效方法，并且，还可以作为最终本体的评价标准，本体的需求、层次都可以通过这些问题反映出来，例如一个部门是否有一些多余的课程需要讲授，该课程隶属于高校知识领域的哪个层次，谁有时间、有能力进行该课程的教学。

2.2 建立高校知识本体间的基本特征与联系

高校知识本体的基本特征有对称性（SYMM）、传递性（TRANS）、逆转性（REVERS），基本联系有概念间的继承联系（is?a）、整体与部分的联系（kind?of）、相似联系（resemble?of）和属性联系（attribute?of），概念与实例间的联系（instance?of）。这些联系有如下几个基本公理：

公理1： is?a联系具有传递性，不具有对称性。

公理2： kind?of联系具有传递性，不具有对称性。

公理3： resemble?of联系不具有传递性，但其具有对称性。

2.3 创建高校知识本体的概念类别

创建高校知识本体概念类别主要是为了确定高校知识本体的主要相关概念，对其按类别汇总并建立相应的层次结构。

建立高校知识本体的领域术语词典是该阶段的第一步，定义高校知识本体领域的术语，并确定其语义和形式是该步骤的目的，术语定义所需的知识来源可以是多样的，如书本、手册、表格、网络和专家等[1]。把领域词典中的术语归纳成几个主要类别，而且确定其层次结构是该阶段的第二步。本文将高校知识本体总结为6个类别： 个人知识、人员、教学、科研、过程和档案，其类别如图1所示。

图1 高校知识本体类别图

（1） 个人知识本体。个人知识本体用来描述学生和教师个人的知识。学生的个人知识包括专业知识、兴趣知识、哲学知识、私密知识、社交礼仪、人际关系、学习团队和自我管理知识，教师个人知识和学生个人知识的分类差不多，少了学习团队知识，多了培训知识，专业知识包括教学、科研和竞赛等知识，教学又包括课程、教学法和学科教学，学科教学主要是指心理学、教育学和各种教学经验。个人知识本体概念类结构如图2所示。

（2） 人员本体。人员本体主要描述高校人员的基本类别和特点。人员可以分为学生、教师，人员本体概念类结构如图3所示。

图3 人员本体概念类结构

（3） 教学知识本体。教学知识本体主要描述教学中涉及到的概念和特点，它包括教学计划、教学大纲、教学管理、教学资源、教学改革、教学评价和教学团队知识，教学知识本体概念结构如图4所示。

（4） 科研知识本体。科研知识本体主要描述科研所涉及的各种概念和特点，它包括科研项目、科研管理、科研团队、科研成果、学术机构和科研学者，科研知识本体概念类结构如图5所示。

（5） 档案本体。档案本体描述高校中的各种档案及其属性，它包括党群档案、行政档案、教学类档案、各系部档案和其他档案，档案本体概念类结构见图6。

图4 教学知识本体概念类结构

图5 科研知识本体概念类结构

图6 档案本体概念类结构

（6） 过程本体。过程本体主要描述高校管理知识的各种过程，它包括教学过程、学习过程、项目管理过程、培训过程、绩效管理过程、论文指导过程、招生就业过程和招聘过程，过程本体概念类结构如图7所示。

2.4 创建高校知识本体的公理

高校知识本体的公理在各种概念及其类别、概念基本联系和特征建立之后就可以定义。除了前面介绍的一些公理外，高校知识本体的公理还包含顶层类之间和各个类的公理。

（1） 顶层类公理。例如，只要是学生（Stu）就不可能是教师（Teacher），只要是教师就不可能是学生，如下：

[Stu?Teacher=?]

（2） 各个类的公理。例如，如果一个教师t参加过一个培训T，而这个培训又用到过知识K，则该人员拥有知识K，如下：

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

3 高校知识本体实现

Protege4.0是基于Java的本体开发工具，具有OWL本体语言和可视化插件，本体结构在其中以树形的层次结构显示，用户增加或编辑类、子类、属性和实例等可以通过点击相应的项目来实现[1]，而不需要了解具体的本体表示语言。本文构建的高校知识本体模型见图8。

图7 过程本体概念类结构

图8 高校知识本体模型

4 本体在高校知识管理中的匹配应用

人员知识匹配问题在高校知识管理中处处可见，例如，人员的协作、专家的查询或是人员的调度等。高校中的知识分为显性知识和隐性知识，明显客观、能够用语言及文字来表达的知识是显性知识，而主观的、难以用语言及文字来表达知识是隐性知识。鉴于本体具有语义关联性与易于推理性，为了提高知识的匹配效率，本文将本体应用于人员管理对知识需求的匹配。

定义1：人员知识向量Ps为：Ps=（b1，b2，…，bK），其中bk是人员具有的第k项知识，k=1，2，…，K。

定义2：课程知识需求向量为：Pr=（h1，h2，…，hK），其中hk是人员具有的第k项知识，k=1，2，…，K。

各项知识在同一门课程的重要性不同，同样，同一项知识在不同课程中的要求也不同，因此知识对课程的权重矩阵A为：

[A=a1 0 … 00 a2 … 0? ? ? ?0 0 … ak]

式中ak是第k项知识对课程的权重系数。

匹配度计算函数如下：

[Mc（Ps，Pr）=PsA（Pd）TPrA（Pd）T]

本文采用的匹配规则有如下两条：

（1） 显性知识匹配规则：如果课程某项知识的要求高于教师所具有的该项知识的等级，计算时取教师的实际知识等级，相反，则取课程所要求的值。

（2） 隐性知识推理规则：如果课程所要求的知识在教师知识本体里找不到，则查找教师的授课历史记录。如果教师的授课记录里找不到该项知识，则该项知识的属性值为无；如果有一项，则该项知识的等级是初级；如果有两项及其以上，则将其设为中级。

匹配示例如下所述：假设要分配一位合适的教师给某课程，表1中显示了该课程对教师的各项知识属性及其属性值和权重的要求。假设教师的检索结果中存在教师Rose，其知识信息如表2所示。

表1 课程知识需求参数

本文里每个知识等级被赋予了以下分值：4是高级，3是中高级，2是中级，1是初级。

该项课程的知识需求向量Pr可以由此得到：

[Pr=2，1，2，2，2]

知识对课程的权重矩阵A也可以得到：

[A=2000001000002000002000002]

Rose的知识里缺少一项知识：项目经验，项目经验在权重矩阵里显示是一项比较重要的知识，因此相关的知识信息将会在Rose的教学历史记录里进行查找。Rose曾经参加过北大青鸟的JSP教师培训课程，培训中曾经做过某企业管理系统。应用本体的隐性知识等级推理规则，Rose参加过北大青鸟的JSP教师培训课程，培训中曾经做过某企业管理系统，做这个系统需要掌握项目经验，而且Rose是教师。由此可以得出结论：Rose有一定的项目经验，因此根据隐性知识推理规则，其在“项目经验”项的等级由“无”改为“初级”。

表2 Rose的知识信息

在“前驱知识2”项中，课程知识需求参数的知识等级低于Rose的知识等级，根据显性知识匹配规则，“前驱知识2”项的等级由“中级”改为“初级”，这样就得到了Rose的知识向量Ps为：

[Ps=2，1，2，2，2]

根据匹配度计算函数[Mc（Ps，Pr）]为： [Mc（Ps，Pr）=2933=0.879]

而没有本体推导机制时，Ps′为：

[Ps′=2，2，2，2，0]

则[Mc′（Ps′，Pr）]为：

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

可见，人员知识有推理时的匹配结果比没有推理时更好，人员知识的维护与完善得到了本体推理机制的智能支持。

5 结 语

高校知识多而杂，而且多种知识混合在一起，必须要进行管理。高校知识的管理需要用到本体，本文研究了高校知识本体的建模问题，提出高校知识本体的建模方法，并建立了高校知识的本体模型，进一步研究了本体在高校知识管理中人员知识的应用，提出了人员知识匹配的方法，并通过实例验证了该方法的可行性和有效性。

参考文献

[1] 郭彩芬，董志，万长东.汽车MRO知识本体构建与应用研究[J].现代制造工程，2013（7）：33?37.

[2] 王立政.基于本体的知识检索模型优化研究[D].长春：吉林大学，2011.

[3] 覃晓，孔提英，龙珑，等.高校基建档案知识的本体构建研究[J].广西大学学报：自然科学版，2012，37（6）：1238?1243.

[4] 杨悦时.面向语义Web的高校专业课程资源库检索系统的设计与实现[D].成都：电子科技大学，2011.

[5] 孙颖，倪天权，刘亮亮.本体在高校信息资源管理系统中的应用[J].科学技术与工程，2008（8）：2075?2080.

[6] 谢明凤，孙新.基于本体知识管理的远程个性化网络学习系统模型研究[J].中国电化教育，2012（11）：47?53.

[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：假设要分配一位合适的教师给某课程，表1中显示了该课程对教师的各项知识属性及其属性值和权重的要求。假设教师的检索结果中存在教师Rose，其知识信息如表2所示。

表1 课程知识需求参数

本文里每个知识等级被赋予了以下分值：4是高级，3是中高级，2是中级，1是初级。

该项课程的知识需求向量Pr可以由此得到：

[Pr=2，1，2，2，2]

知识对课程的权重矩阵A也可以得到：

[A=2000001000002000002000002]

Rose的知识里缺少一项知识：项目经验，项目经验在权重矩阵里显示是一项比较重要的知识，因此相关的知识信息将会在Rose的教学历史记录里进行查找。Rose曾经参加过北大青鸟的JSP教师培训课程，培训中曾经做过某企业管理系统。应用本体的隐性知识等级推理规则，Rose参加过北大青鸟的JSP教师培训课程，培训中曾经做过某企业管理系统，做这个系统需要掌握项目经验，而且Rose是教师。由此可以得出结论：Rose有一定的项目经验，因此根据隐性知识推理规则，其在“项目经验”项的等级由“无”改为“初级”。

表2 Rose的知识信息

在“前驱知识2”项中，课程知识需求参数的知识等级低于Rose的知识等级，根据显性知识匹配规则，“前驱知识2”项的等级由“中级”改为“初级”，这样就得到了Rose的知识向量Ps为：

[Ps=2，1，2，2，2]

根据匹配度计算函数[Mc（Ps，Pr）]为： [Mc（Ps，Pr）=2933=0.879]

而没有本体推导机制时，Ps′为：

[Ps′=2，2，2，2，0]

则[Mc′（Ps′，Pr）]为：

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

可见，人员知识有推理时的匹配结果比没有推理时更好，人员知识的维护与完善得到了本体推理机制的智能支持。

5 结 语

高校知识多而杂，而且多种知识混合在一起，必须要进行管理。高校知识的管理需要用到本体，本文研究了高校知识本体的建模问题，提出高校知识本体的建模方法，并建立了高校知识的本体模型，进一步研究了本体在高校知识管理中人员知识的应用，提出了人员知识匹配的方法，并通过实例验证了该方法的可行性和有效性。

参考文献

[1] 郭彩芬，董志，万长东.汽车MRO知识本体构建与应用研究[J].现代制造工程，2013（7）：33?37.

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[3] 覃晓，孔提英，龙珑，等.高校基建档案知识的本体构建研究[J].广西大学学报：自然科学版，2012，37（6）：1238?1243.

[4] 杨悦时.面向语义Web的高校专业课程资源库检索系统的设计与实现[D].成都：电子科技大学，2011.

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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：假设要分配一位合适的教师给某课程，表1中显示了该课程对教师的各项知识属性及其属性值和权重的要求。假设教师的检索结果中存在教师Rose，其知识信息如表2所示。

表1 课程知识需求参数

本文里每个知识等级被赋予了以下分值：4是高级，3是中高级，2是中级，1是初级。

该项课程的知识需求向量Pr可以由此得到：

[Pr=2，1，2，2，2]

知识对课程的权重矩阵A也可以得到：

[A=2000001000002000002000002]

Rose的知识里缺少一项知识：项目经验，项目经验在权重矩阵里显示是一项比较重要的知识，因此相关的知识信息将会在Rose的教学历史记录里进行查找。Rose曾经参加过北大青鸟的JSP教师培训课程，培训中曾经做过某企业管理系统。应用本体的隐性知识等级推理规则，Rose参加过北大青鸟的JSP教师培训课程，培训中曾经做过某企业管理系统，做这个系统需要掌握项目经验，而且Rose是教师。由此可以得出结论：Rose有一定的项目经验，因此根据隐性知识推理规则，其在“项目经验”项的等级由“无”改为“初级”。

表2 Rose的知识信息

在“前驱知识2”项中，课程知识需求参数的知识等级低于Rose的知识等级，根据显性知识匹配规则，“前驱知识2”项的等级由“中级”改为“初级”，这样就得到了Rose的知识向量Ps为：

[Ps=2，1，2，2，2]

根据匹配度计算函数[Mc（Ps，Pr）]为： [Mc（Ps，Pr）=2933=0.879]

而没有本体推导机制时，Ps′为：

[Ps′=2，2，2，2，0]

则[Mc′（Ps′，Pr）]为：

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

可见，人员知识有推理时的匹配结果比没有推理时更好，人员知识的维护与完善得到了本体推理机制的智能支持。

5 结 语

高校知识多而杂，而且多种知识混合在一起，必须要进行管理。高校知识的管理需要用到本体，本文研究了高校知识本体的建模问题，提出高校知识本体的建模方法，并建立了高校知识的本体模型，进一步研究了本体在高校知识管理中人员知识的应用，提出了人员知识匹配的方法，并通过实例验证了该方法的可行性和有效性。

参考文献

[1] 郭彩芬，董志，万长东.汽车MRO知识本体构建与应用研究[J].现代制造工程，2013（7）：33?37.

[2] 王立政.基于本体的知识检索模型优化研究[D].长春：吉林大学，2011.

[3] 覃晓，孔提英，龙珑，等.高校基建档案知识的本体构建研究[J].广西大学学报：自然科学版，2012，37（6）：1238?1243.

[4] 杨悦时.面向语义Web的高校专业课程资源库检索系统的设计与实现[D].成都：电子科技大学，2011.

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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.