CN106844652A - 一种基于知识地图的产品知识导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于知识地图的产品知识导航方法，该方法能够为产品设计人员提供精准的知识导航和潜在的知识挖掘。该方法分为两个阶段（如图2所示），即：基于本体的知识地图的构建和根据知识节点关联权重的知识匹配导航方法。本方法能够从知识库中生成具有关联关系的可视化知识地图，采用加权相似度的计算方法，大幅度去除知识库中存在的噪音数据，突出产品设计知识导航的精准性。

Description

一种基于知识地图的产品知识导航方法

技术领域

本发明是关于一种知识导航技术，且特别是关于一种基于知识地图的产品知识导航方法。

背景技术

在产品研发设计过程中，由于产品不断迭代更新，会产生大量的知识、经验和技巧，如何高效的利用产品设计过程的经验和知识，实现新产品开发的高效和创新，从而缩短企业设计开发的周期，成为多样化的产品设计的研究热点，现在产品开发过程中大多使用关键词搜索或者关联搜索，不能很好的展示知识的上下文关系，且一定程度上用户的知识重用体验不好。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于知识地图的产品知识导航方法，针对用户在产品设计过程中知识重用的体验程度不佳，构建知识地图展示各知识节点之间的关联关系，可以为用户在产品设计时，提供相关设计的相关度较高的知识单元，使产品开发周期大大降低。充分发挥经验和知识的作用。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于知识地图的产品知识导航方法，包括知识地图构建阶段和知识导航阶段；其中，知识地图构建阶段利用本体知识建模方法建立产品知识模型，为知识地图的构建做好知识关联准备；知识导航阶段是利用知识关联度，并根据关联阈值确定知识阶段的关联相似度单元，为用户提供包含关联度较高的知识节点链条，并根据知识链条的相关程度排序，为用户推荐知识。

所述知识地图构建阶段的具体步骤如下：

1-1)知识表示：将产品设计知识用本体技术进行建模；

采用本体模型对知识进行建模，所有的知识都被表示成本体中的概念，知识之间的关联表示成本体中的概念集合，形式如下所示：

O＝{C,R} (1)

其中O是知识本体，C是知识概念的集合，R知识概念关系的集合。

1-2)根据本体建立的概念和实例，映射到知识地图的知识节点；

通过本体将产品知识表示，抽象出知识概念和实例，概念关系R包含属性，属性可以是基本类型，也可以是实例。为了避免知识孤岛的存在，采用广度优先遍历将知识概念和实例映射到知识地图的知识节点，完成知识地图的构建。

知识地图构建完成后，进入知识导航阶段，通过构建好的知识地图，利用知识节点关联关系挖掘符合用户的知识单元，知识单元包含匹配程度高的知识链条。具体步骤如下：

2-1)计算知识节点相似度：

知识节点的相似度是体现知识之间的关联程度，相似度越高代表知识的关联程度越高，相似度值是[0,1]区间的实数，值越大，相似度值越大。两个概念相同则概念相似度为1，如果两个概念的语义距离无穷大的话，则相似度为0，记为Sim1(A,B)。

2-2)计算知识节点相关度：

概念相关度指的是概念间存在的组合关系，如果概念之间存在属性关系(Attribute of)、父子类或概念关系(Kind of)、聚集关系或者整体和部分关系(Part of)以及类和实例关系(Instance of)。则知识节点的相关度为1，否则为0，记为Sim2(A,B)。

2-3)计算出知识节点综合关联权重：

知识节点的综合关联权重是通过知识节点的相似度和相关度加权计算而来，计算公式如下所示：

Sim(A,B)＝aSim1(A,B)+bSim2(A，B) (2)

其中，a和b的值根据具体领域和产品知识特点而定。

2-4)根据知识节点的关联权重确定知识节点组合，形成知识单元，完成导航：

首先定位用户的知识初始节点，定位用户的知识初始节点通过关键字匹配，然后深度优先遍历知识地图并计算知识节点的相似度，知识节点的相似度乘积小于指定的阈值时，则停止遍历，得到一条知识链，知识链组成知识单元，即向用户推送的知识，完成知识导航。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

(1)通过本体建模的方式进行知识建模，有利于知识重用：本体是领域内重要实体、属性、过程及其相互关系形式化描述的基础。知识扩展：构造基于知识的系统时，用已有的本体作为起点和基础来指导知识的获取，可以提高其速度和可靠性。规范描述：本体分析有助于确定IT系统(如知识库)的需求和规范。(2)通过知识地图，不仅可以揭示知识的位置和知识间的关系，帮助用户快速查找其所需要的知识节点，还可以将与该知识节点相关的其他知识节点也呈现在用户面前。(3)通过计算知识节点之间关联权重，精确定位用户需要的知识点，并能挖掘用户需要的潜在知识点。

附图说明

图1是知识节点和知识本体的映射示意图。

图2是本发明系统的知识导航的工作示意图。

图3是产品设计知识本体模型示意图

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的介绍。

本发明提出了一种基于知识地图的产品知识导航方法，该方法能够对不熟悉领域知识的用户进行导航。为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图2所示，本发明实施例的基于知识地图的产品知识导航方法，包括如下步骤：

步骤一、整理产品设计中以往的知识和经验，并用protégé工具进行本体建模，定义出知识概念和关系。

步骤二、通过广度优先遍历算法，把知识本体中的概念和实例映射到知识地图的节点当中，构建知识地图模型。

步骤三、根据步骤一中的产品设计知识本体模型中的层次结构树的语义距离，计算知识节点之间的相似度，如图3所示，节点代表产品设计知识的概念或者实例，实线是概念和实例的Kind of和Instance of关系，虚线代表Attribute of和Part of关系，p代表知识节点属性集合，相似度的计算是指实线链接的概念或者实例之间的相似度，即Sim1(A,B)。

步骤四、根据步骤一中的产品设计知识本体模型中的属性依赖关系，即图3中的虚线链接的节点，计算知识节点之间的相关度Sim2(A,B)，即如果有虚线链接，则相关度值Sim2(A,B)定义为1。

步骤五、计算知识节点的综合关联权重，完成知识导航。

在步骤五中，首先匹配知识起点，如图1中的K4，将知识节点K4压入栈stack1中，并计算知识节点K4满足关联权重的知识节点K2和K7，并将知识节点K4加入结果集Result中，同时将K2和K7加入中，重复知识节点K4的过程，直到栈stack1中为空。

步骤六、将结果集Result中知识节点通过知识地图的方式呈现出来，完成产品设计知识导航。

Claims (3)

1.一种基于知识地图的产品知识导航方法，其特征在于，包括知识地图构建阶段和知识导航阶段；其中，知识地图构建阶段利用本体知识建模方法建立产品知识模型，为知识地图的构建做好知识关联准备；知识导航阶段是利用知识关联度，并根据关联阈值确定知识阶段的关联相似度单元，为用户提供包含关联度较高的知识节点链条，并根据知识链条的相关程度排序，为用户推荐知识。

2.根据权利要求1所述的基于知识地图的产品知识导航方法，其特征在于，所述知识地图构建阶段的具体步骤如下：

1-1)知识表示：将产品设计知识用本体技术进行建模；

采用本体模型对知识进行建模，所有的知识都被表示成本体中的概念，知识之间的关联表示成本体中的概念集合，形式如下所示：

O＝{C,R}

其中O是知识本体，C是知识概念的集合，R是知识概念关系的集合；

1-2)根据本体建立的概念和实例，映射到知识地图的知识节点；

通过本体将产品知识表示，抽象出知识概念和实例，概念关系R包含属性，属性是基本类型或是实例；为了避免知识孤岛的存在，采用广度优先遍历将知识概念和实例映射到知识地图的知识节点，完成知识地图的构建。

3.根据权利要求1所述的基于知识地图的产品知识导航方法，其特征在于，知识地图构建完成后，进入知识导航阶段，通过构建好的知识地图，利用知识节点关联关系挖掘符合用户的知识单元，知识单元包含匹配程度高的知识链条，具体步骤如下：

2-1)计算知识节点相似度：

知识节点的相似度是体现知识之间的关联程度，相似度越高代表知识的关联程度越高，相似度值是[0,1]区间的实数，值越大，相似度值越大；两个概念相同则概念相似度为1，如果两个概念的语义距离无穷大的话，则相似度为0，记为Sim1(A,B)；

2-2)计算知识节点相关度：

概念相关度指的是概念间存在的组合关系，如果概念之间存在属性关系、父子类或概念关系、聚集关系或者整体和部分关系以及类和实例关系，则知识节点的相关度为1，否则为0，记为Sim2(A,B)；

2-3)计算出知识节点综合关联权重：

知识节点的综合关联权重是通过知识节点的相似度和相关度加权计算而来，计算公式如下所示：

Sim(A,B)＝aSim1(A,B)+bSim2(A，B)

其中，a和b的值根据具体领域和产品知识特点而定；

2-4)根据知识节点的关联权重确定知识节点组合，形成知识单元，完成导航：

首先定位用户的知识初始节点，定位用户的知识初始节点通过关键字匹配，然后深度优先遍历知识地图并计算知识节点的相似度，知识节点的相似度乘积小于指定的阈值时，则停止遍历，得到一条知识链，知识链组成知识单元，即向用户推送的知识，完成知识导航。