基于語義Web的關系型虛擬社區服務發現模型分析

孫玲芳，王成文，徐 會

（1.泰州學院商學院，江蘇 泰州 225300；2.江蘇科技大學經濟管理學院，江蘇 鎮江 212003）

基于語義Web的關系型虛擬社區服務發現模型分析

孫玲芳1，王成文2，徐 會2

（1.泰州學院商學院，江蘇 泰州 225300；2.江蘇科技大學經濟管理學院，江蘇 鎮江 212003）

近幾年來關系型虛擬社區服務創新滯后，沒能緊隨網絡用戶偏好，發展勢頭由強轉弱。在前人關于服務發現和語義Web應用研究的基礎上，構建關系型社區服務發現模型。通過會員信息和第三方服務數據的語義本體化、推理匹配來進行模型仿真，實現了服務集與會員的快速、準確關聯，為進行針對關系型社區服務開發和內容創新做準備。

關系型虛擬社區；會員興趣；語義Web；服務發現模型

隨著Web技術的蓬勃發展和日趨成熟，社交網站（SNS）的生存環境日益得到改善，用戶之間的交互平臺更為廣闊。Rheingold（1993）［1］在這種背景下提出了虛擬社區的概念，他指出虛擬社區是社會的集合體，它的發生來自于網絡人群通過不斷交互而在網絡空間里所形成的人際關系網絡。Armstrong和Hagel（1997）［2］在此基礎上按照人們追求自身四種需求的滿足將虛擬社區分為興趣型，關系型、娛樂型和事務型虛擬社區。其中關系型網絡社區作為社會化媒體的主體，發展迅速，像Facebook、Twitter、人人網、開心網、朋友網等關系型網站彌漫網絡世界，關系型社區的商業潛力得到持續提升。

然而，虛擬社區不得不應對新形勢下用戶需求的潛在變化［3］。分析一線社會化媒體（如新浪微博、豆瓣網）的發展現狀不難發現其正不斷向糅合興趣、娛樂、學習共享、職場等信息服務的綜合性社區邁進［4］；其中微博在近三年來發展日益強勁，而關系型社區增速趨緩，用戶規?？s減。與微博在服務內容上進行對比發現，這在一定程度上歸因于用戶偏好在轉變，而關系型社區服務內容及其針對的目標群體顯得日趨狹窄，服務缺乏創新，在用戶個性化需求上把握不到位。面向虛擬社區的研究主要集中在電子商務和知識管理領域，涉及關系型社區的研究也主要集中在社會學方面，針對會員需求的研究在近兩年才漸漸出現。本文從培養會員忠誠、促進會員持續參與和加強對新用戶的吸引力的目標出發，將結合以前學者針對服務發現的研究和關系型社區的研究及發展現狀，借助語義Web技術，構建服務發現模型，來進行會員群體與服務信息的組合，以期達到服務發現的目的。

1 理論依據

1.1 語義Web的概念

將WEB設計成不僅是人與人交互的網絡空間，而且能被計算機理解和直接處理的信息網的遠景便是語義Web［5］。語義網技術能夠對領域知識提供概念化、形式化、明確化的描述，彌補了傳統描述語言和工具缺乏語義表達能力的缺點［6］。借助語義Web技術，能夠使計算機全面地識別會員信息，并將與其相關聯的所有實體都準確地關聯起來。

網絡本體語言OWL是語義Web的重要組成部分，它通過提供更多具有形式語義的詞匯，擁有更多的機制來表達語義［7］。OWL本體包含類元素、屬性元素（ObjectProperty和DatatypeProperty）、實例及本體元數據（如本體作者和版本）等信息，各種構造子和公理用于描述類、屬性和個體及它們之間的邏輯關系。Protege是構建本體的關鍵工具，Jena是基于Java語言的開發本體流行平臺。

1.2 模型基礎

雖然只是一個網絡社交平臺，但關系型虛擬社區的用戶群體日益多元化，用戶偏好多樣化、網絡用戶交互要求的實時型越來越強，關系型社區基于傳統的線上、圍繞社交這個主體的運營模式在新時期亟待調整。

針對Web服務開發，胡朗（2010）［8］構建了一個基于語義的Web服務發現模型，如圖1。其模型分為用戶接口、業務邏輯和數據存儲三層，外層為用戶層，業務邏輯層將外層用戶請求與語義化的服務提供數據經過解析推理后匹配，然后將結果存入目錄服務庫中以待查詢。研究通過仿真最終實現了Web服務和用戶請求的準確、快速匹配。同為互聯網應用，這對關系型社區進行服務發現有許多借鑒之處。

圖1 Web服務發現模型Fig.1 Web service discovery model

易手邦是中微通公司在2010年開發的一款生活信息服務軟件，將語義注入網絡數據中，并對自然語言進行深層次處理，從而理解用戶的真正語言意圖，精準快捷地反饋用戶所需結果，并推出了獨特的分類信息服務，成為國內首款實現生活服務信息即時撮合的平臺。其服務機制如圖2。

圖2 易手邦電子商務一站式服務機制Fig.2 One-stop service mechanism of Palmdeal E-commerce

易手邦正是借助語義Web技術，將用戶請求與自己強大的語義本體詞匯庫進行檢索、語義推理匹配，從而快速準確地將第三方聚合的數據與用戶請求相匹配，實現服務發現的。

對SNS客戶各自偏好和價值進行分析來獲取不同的目標群體，來實現其作為企業實施網絡營銷和客戶關系管理新渠道的功能，進行相關服務的創新，實現與電子商務的聯姻，才更能體現新時期SNS的價值［9］。作為SNS服務創新與推進持續發展的踐行者，關系型社區和微博一樣扮演者重要角色。根據以上分析，本研究將根據幾位學者的模型，結合關系型虛擬社區的現狀和特征，進行關系型社區服務發現的研究。

2 基于會員興趣主題的服務發現模型分析

前面的研究主要是根據用戶提供的信息和服務數據經過中間件的挖掘推理，最終實現服務發現的。本模型也將從數據整合、語義化，借助語義Web的推理關聯，來實現會員群體與服務集的匹配。

2.1 各類實體集之間關系的組織

1）興趣集的組織。興趣詞匯收集分析與聚類是服務挖掘的基礎。興趣詞匯集來源于各領域文獻的關鍵詞篩取和一些大型網絡社區。他們是原有的領域詞匯給會員的推薦，或者是會員自己創造的，有標簽的性質。式（1）興趣實例涉及Sports、Leisure、Art等各領域。

其中：Hobby為興趣集，hi為其實例，Category為興趣類別集。

2）服務集的組織。運用網絡爬蟲及網絡檢索工具來搜集來自第三方平臺的服務集信息并整理。在belongTo，relatedTo屬性下進行興趣集和服務集在類別下的關聯。服務集組合為。

其中：H和S分別為被關聯的興趣集和服務源集。

3）目標會員群的組織。依據某一興趣發現會員興趣聚類是服務對象群發現的關鍵。當有兩個以上用戶同時選擇了某項興趣，這樣依據興趣主題的一個興趣聚類就形成了。聚集在這個興趣周圍的用戶數量越多，這個群落就越壯大，越具有開發潛力。

其中：M和mi為被聚合會員群體和會員個體，H為興趣集Hobby。

2.2 以興趣為主題的服務群組合的模型構建

以興趣為主題，進行會員群體與服務源集的組合是研究的核心。當會員群體、興趣、服務源集組合在一起時，這樣的服務群便形成了?；娟P系語義推理公理如下

其中：hi為與會員關聯的興趣個體，Si為與興趣關聯的服務源集，Mi為會員集群。

本研究模型也可以看做是以會員為主導，興趣為核心，將興趣與同領域內服務相關聯，會員依據興趣主題進行聚類。概念模型如圖3。

本模型首先從會員信息組織和語義化著手，并對第三方的服務數據進行聚合、語義化，一并存入本體庫之中。其次，進行（興趣）主題下的興趣——服務的語義匹配，然后借助會員信息，實現（興趣）主題下的會員群與服務集組合。最后，對形成的服務集群進行特定條件下的分群，以實現目標市場的細分，進而對各小群體進行個性化服務開發提供依據。

圖3 （興趣）主題下的關系型社區服務集發現模型Fig.3 Service set discovery model of relational virtual community under the（hobby）theme

信息服務發現的趨勢是進行個性化主動信息服務［10］。以興趣為主題，結合會員的地理地址，借助語義技術，使圍繞其興趣的近在身邊的實體服務群體的地址、服務產品最新動態、興趣領域內動態都以RSS、URL鏈接或直接地理地址的形式展現在會員主頁上，并同時反映興趣主題下會員群體內的動態，這樣的服務組合將使虛擬社區更加緊密地切入會員的現實生活，密切會員關系、加強會員參與頻度與凝聚力，正體現了這一機制。

3 模型仿真

3.1 會員和服務集數據的語義化

依據關系型社區中涉及的主體和謂詞，在本體編輯工具Protege中分別構建興趣類Hobby，會員類Mem?ber，類別類Category及服務集類Service、所在城市類City，對象屬性hasHobby，relatedTo、belongTo、associat?edWith、locatedIn、location等，會員數據屬性name，age、gender、hometown、occupation等，最后生成會員本體數據文件memOnt.owl，部分本體數據反映到RDF（S）圖，如圖4。

3.2 基于Jena的仿真實現

Jena是一個Java開發工具包，是開發語義網的應用系統，它已經全面支持SPARQL語言（RDF查詢語言），借助SPARQL語言就能夠運用Jena對本體進行推理查詢，組織本體數據進行語義開發［11］。

針對語義數據的推理查詢，SPARQL是查詢基于RDF的信息和表示這些結果的一個標準，其核心是以簡單圖模式為形式的簡單查詢［12］。本系統涉及到SPARQL的SELECT、WHERE、Filter、OPTIONAL等關鍵字，他們的功能為：SELECT和WHERE，依據條件決定結果大體的格式，生成一個表作為查詢的輸出；Filter為過濾器，能夠在一個查詢中進一步限制匹配的結果；OPTIONAL為可選模式，結果中沒有值則置空，便于信息分組［13］。下面進行相關推理查詢，4個關鍵查詢的具體實現方法為

圖4 會員語義化信息部分本體數據Fig.4 Ontology data about member semantic information

其中：qHobby、qCity、qHobby2分別代表實現不同功能的SPARQL查詢語句：

結果快速準確地實現了服務信息與會員的匹配，如圖5所示。這個系統的原始數據不用建立很多張表，只需依對象屬性添加實例，擴充語義本體數據即可，當數據規模在一定范圍內使，只需內存讀取數據文件，運行速度快，數據量過大時，可借助關系型數據庫進行數據文件的存儲。

4 結論

在以傳統的現實關系為紐帶的關系型社區向綜合性社區發展的背景下，研究基于偏好的服務發現對開發對路的網絡應用服務具有重要意義。

圖5 基于Jena的語義查詢結果Fig.5 Semantic search results based on Jena

本研究的研究成果在于以用戶興趣偏好為核心的模式，擴展了社區關系網絡，同時，借助語義本體技術使得概念更明確，信息個體之間的聯系更清晰，對會員隱含信息的把握和分析也比較準確。

其次，語義技術在會員信息中的運用發現了會員間圍繞某一主題的潛在關系網，同時將會員群體在主題下與其喜好相關的現實服務聯系起來，來為其提供興趣相關事物的動態信息服務，達到關系型社區服務創新的目的。

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Service Discovery Model of Relational Virtual Community Based on Semantic Web

Sun Lingfang1,Wang Chengwen2,Xu Hui2
(1.Business College of Taizhou University,Taizhou 225300,China;2.School of Economics and Management,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang 212003,China)

In recent years,relational virtual community has been lagged in service innovation,and has lost in keep?ing pace with network users’preferences,which results in the weakening development momentum.This paper based on previous scholars’study about service discovery and semantic web application,proposes the service dis?covery model for relational community.And it makes the model simulation by the semantization of member infor?mation and the third-party service data,thus establishing rapid and accurate associations between service set and members and providing preparations for the development and content innovation of relational community service.

relational virtual community;member hobby;semantic web;service discovery model

TP391

A

1005-0523（2014）02-0105-07

2014-02-25

教育部人文社科基金項目（10YJAZH069）；江蘇省“六大人才高峰”高層次人才基金項目（XXRJ-013）作者簡介：孫玲芳（1963—），男，教授，博士，研究方向為電子商務與信息管理。