摘  要： 分析了當(dāng)前空間信息服務(wù)在個性化推薦方面所存在的問題，充分考慮用戶行為對空間信息服務(wù)個性化推薦的約束,，匹配過程中的“需求”與空間信息服務(wù)“操作”的映射關(guān)系,，提出針對不同用戶需求的空間信息服務(wù)三層模型。該模型將用戶的歷史操作抽象為二元組,，以此二元組作為約束條件,，通過語義的相似度匹配，有效且準(zhǔn)確地進(jìn)行空間信息服務(wù)的個性化推薦,。
關(guān)鍵詞： 空間信息服務(wù),；三層模型；個性化推薦

    人類社會進(jìn)入信息時代,，服務(wù)提供商提供的規(guī)范化,、標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)并不能滿足用戶的差異性需求。個性化服務(wù)通過收集和分析用戶信息來學(xué)習(xí)用戶的興趣和行為,，從而實(shí)現(xiàn)主動推薦的目的[1],，成為目前研究的熱點(diǎn)。
    國內(nèi)外研究人員對空間信息服務(wù)匹配[2-4],、空間信息服務(wù)組合[5-7],、空間信息服務(wù)質(zhì)量評價[8]以及個性化系統(tǒng)中用戶建模[9-12]等方面進(jìn)行了大量研究。這些研究主要關(guān)注于如何對空間信息服務(wù)進(jìn)行語義表達(dá),、空間信息服務(wù)的有效匹配,、服務(wù)組合的有序展開以及怎樣通過各種質(zhì)量屬性參數(shù)來衡量服務(wù)的好壞等。然而它們卻存在著一個共同的問題,，即都是面向服務(wù)本身,，忽略了用戶需求，分離用戶與服務(wù)兩者之間的映射關(guān)系,，使得每個服務(wù)的匹配沒有結(jié)合其用戶的需求而獨(dú)立進(jìn)行或是僅僅憑借用戶所輸入的幾個服務(wù)參數(shù)來檢索服務(wù),，其結(jié)果必然導(dǎo)致最后所得到的服務(wù)無法滿足用戶的復(fù)雜需求,，迫使用戶做出二次或多次服務(wù)檢索，不利于個性化服務(wù)的有效開展,。
    本文提出一種面向用戶復(fù)雜需求,、針對單個空間信息服務(wù)的三層組織模型，在空間信息服務(wù)個性化推薦過程中,，根據(jù)用戶的歷史行為,，通過源服務(wù)拆分以及用戶建模等步驟，準(zhǔn)確地將具體的用戶行為映射到抽象的空間信息服務(wù)上,，滿足了動態(tài)變化的用戶人群對空間信息服務(wù)的不同需求,。
1 幾個定義
    為了建立起針對用戶約束的個性化推薦三層模型，首先給出以下幾個概念：
    定義1：空間信息源服務(wù)：服務(wù)提供者提供的單個具體空間信息服務(wù)稱為源服務(wù),。一個源服務(wù)必須包含以下變量,，即：
    So=Name+URL+Operation+QoS+DomainFeature
其中，So表示某一目標(biāo)服務(wù),；Name為服務(wù)的名稱,；URL表示服務(wù)的訪問地址；Operation為該服務(wù)所支持的各種操作,；QoS為該服務(wù)的質(zhì)量,，包含服務(wù)響應(yīng)時間、價格,、穩(wěn)定度,、可用性等參數(shù)；DomainFeature為空間信息服務(wù)的領(lǐng)域特性,，如空間數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)包含Data format,、Spatial resolution、Spatial reference system,、Extent,，描述內(nèi)容參考了ISO19115元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。
    定義2：空間信息原子服務(wù)：只封裝了一個操作的空間服務(wù)為原子服務(wù),。原子服務(wù)使用一個三元組來表示,，即：
    Sa=<f，Op,，IO>
其中,，f表示服務(wù)Sa能完成的功能，它以語句形式描述該原子服務(wù)的功能信息,；Op表示服務(wù)Sa中封裝的單一操作,；IO表示操作Op中輸入輸出接口參數(shù)，其中從參數(shù)名(param Value)、參數(shù)描述(description),、參數(shù)類型(type),、單位(unit)和比例系數(shù)(scale)5個方面來描述,。
2 空間信息服務(wù)三層組織模型的構(gòu)建
    傳統(tǒng)的三層服務(wù)模型[5-6],，主要針對原子服務(wù)如何組合以及服務(wù)鏈的有序展開等問題，其思想是將整條服務(wù)鏈拆分為多個獨(dú)立的原子服務(wù),，研究這些原子服務(wù)之間的接口關(guān)系,，便于前置服務(wù)輸出接口所得到的參數(shù)與后置服務(wù)的輸入接口所需要的參數(shù)相匹配，從而使服務(wù)組合有效開展,。而本文中的三層模型,，針對的是復(fù)雜多變的用戶人群以及用戶動態(tài)的需求，從用戶需求的角度來研究如何組織服務(wù),，從而實(shí)現(xiàn)空間信息領(lǐng)域的個性化推薦,。
    用戶對空間信息服務(wù)的需求往往不是單一的，而是由多個單純需求構(gòu)成的復(fù)雜體,，反映在用戶操作或行為上就是多個操作或行為的復(fù)雜集合體,，反映在服務(wù)上就是服務(wù)的各類參數(shù)和所包含的原子服務(wù)?？臻g信息服務(wù)的個性化推薦,，其實(shí)質(zhì)是服務(wù)本身所含有的原子服務(wù)和用戶模型耦合作用的結(jié)果。
    根據(jù)以上分析,，從功能角度組織服務(wù),，將源服務(wù)(對象服務(wù))拆分為原子服務(wù)，再將用戶需求拆分為單個行為或操作,，通過原子服務(wù)與用戶單個操作或行為的映射關(guān)系,，實(shí)現(xiàn)一個服務(wù)-用戶的分級模型，便于源服務(wù)與多用戶的不同需求和單個用戶的多個需求進(jìn)行匹配,；實(shí)現(xiàn)針對用戶歷史行為或操作集合所做出的服務(wù)個性化推薦,。具體模型如圖1所示，即源服務(wù)層-原子服務(wù)層-用戶層,。三層模型實(shí)現(xiàn)兩個映射關(guān)系：源服務(wù)與原子服務(wù)之間的映射,，原子服務(wù)與用戶之間的映射。

2.1 源服務(wù)到原子服務(wù)的映射
    源服務(wù)拆分為原子服務(wù),，是要將源服務(wù)的功能進(jìn)行分解,，而這些功能實(shí)質(zhì)上是由原子服務(wù)來實(shí)現(xiàn)的，例如在ArcWeb服務(wù)中位置查找Web服務(wù)(The Place Finder Sample Web Service),，客戶端調(diào)用某一源服務(wù)中的Find-Place原子服務(wù),，傳遞位置名稱，然后得到這個位置的確切定位。過程如下：FindPlace(placeName：string,，placeFinder-Options：placeFinder Options)：LocationInfo,。反之，如果一個源服務(wù)中沒有FindPlace原子服務(wù),，則該服務(wù)就不能提供這一功能,。
    在源服務(wù)拆分為原子服務(wù)的過程中，并不是真正地對某個具體的源服務(wù)進(jìn)行拆分,，而是為了便于與用戶的單個需求進(jìn)行匹配所做的工作,。服務(wù)提供者發(fā)布源服務(wù)，通過對其WSDL進(jìn)行解析,，建立起由源服務(wù)—原子服務(wù)的映射關(guān)系,，原子服務(wù)與源服務(wù)的關(guān)系可以表示為：
    Soi=Sai0+Sai1+…+Sain(1)
    Soj=Saj0+Saj1+…+Sajm(2)
其中Soi為某一源服務(wù)，可以表示為Sai0,、Sai1,、…、Sain等原子服務(wù)的總和,；同樣源服務(wù)Soj也可以表示為Saj0,、Saj1、…,、Sajm等原子服務(wù)的總和,。式(1)、式(2)中的原子服務(wù)個數(shù)m與n可以相等或不等,，原子服務(wù)項可以相同或不同,。
2.2 用戶分析與建模
    空間信息Web服務(wù)是在Web服務(wù)技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)的地理空間信息網(wǎng)上在線服務(wù)。主要的應(yīng)用客戶包括發(fā)現(xiàn)客戶,、地圖瀏覽客戶,、影像使用客戶、增值客戶和傳感器客戶等,。這些人群大致可以分為3類：(1)面向程序的開發(fā)人員：指對服務(wù)進(jìn)行增值服務(wù)開發(fā)的用戶,。這類用戶更關(guān)注于服務(wù)質(zhì)量(QoS)；(2)面向空間數(shù)據(jù)的用戶：指通過GIS相關(guān)的軟件產(chǎn)品使用空間信息服務(wù)所提供數(shù)據(jù)的用戶,。這類用戶關(guān)注于服務(wù)所含有的空間實(shí)體的屬性(如位置信息,、幾何性質(zhì)、拓?fù)潢P(guān)系等),；(3)空間信息服務(wù)的終極用戶：指只使用空間信息服務(wù),，而不對服務(wù)進(jìn)行二次處理的用戶，也即普通大眾,。這類用戶可以通過查詢空間信息服務(wù)解決方案得到最新的空間信息報告,、地圖和感興趣的應(yīng)用程序,。
    因?yàn)榍皟煞N用戶和第三種用戶對服務(wù)的關(guān)注程度存在遞進(jìn)關(guān)系，即開發(fā)人員>數(shù)據(jù)用戶>大眾用戶,，因此針對第三種用戶進(jìn)行分析與建?？蓪?gòu)建另外兩種用戶模型提供幫助。以下對第三類用戶進(jìn)行分析,，這類用戶在使用空間信息服務(wù)時,，其興趣將反應(yīng)在其行為上，具體表現(xiàn)為在示例地圖上(示例地圖是能提供所有操作的服務(wù),，且該服務(wù)不參與服務(wù)推薦)的操作,。對用戶所進(jìn)行的操作進(jìn)行采集和預(yù)處理,，根據(jù)用戶記錄拆分其操作集合為離散的操作,，每一個操作采用一個二元組(動詞，名詞)來表示,，其中操作的本身用動詞表示,，操作的對象用名詞表示，用戶二元組簡寫為U(V,，N),，如檢索一個位置或查詢某一地點(diǎn)在規(guī)定時間內(nèi)的可達(dá)性，分別表述為(search, place)和(compute, extent),。用戶模型通常由多個二元組組成,，表達(dá)了用戶的復(fù)雜需求?；谝陨戏治?，三類用戶模型中包含的具體內(nèi)容如表1所示。

2.3 原子服務(wù)與用戶興趣的雙向映射
    原子服務(wù)與用戶操作的匹配,，主要通過挑選出f中的動_名關(guān)鍵詞,，與用戶二元組(動_名詞)進(jìn)行語義匹配。本文將動,、名詞匹配等級分為exact,、subsume、sibling和irrelevant,，其中exact表示完全匹配關(guān)系,，subsume表示包含關(guān)系，sibling表示類似關(guān)系,，irrelevant表示不相干關(guān)系,，在匹配過程中，優(yōu)先級為exact> subsume>sibling>irrelevant,。
    為定量表示原子服務(wù)與用戶二元組的相關(guān)關(guān)系,，分別對動,、名詞的4個等級賦予權(quán)值ω，即exact級,，ω=1,；subsume級，ω=0.6,；sibling級,，ω=0.4；irrelevant級,，ω=0,。其中定義ω的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)符合：(1)人們對原子服務(wù)匹配成功的語義相似度要求，相似度越高,，匹配越準(zhǔn)確,，一般要求相似度要大于0.4；(2)便于區(qū)分4個等級的差異性,。定義原子服務(wù)與用戶二元組的相似度Φ及動名詞在二元組中的權(quán)重ω,，有如下關(guān)系：
    Φ=ωV×ΦV+ωN×ΦN(3)
其中ΦV表示原子服務(wù)與用戶二元組的動詞相似度，ΦN表示原子服務(wù)與用戶二元組的名詞相似度,，ωV,、ωN分別表示用戶二元組的動詞與名詞在二元組中的權(quán)值，有約束條件ωV+ωN=1,。
2.4 個性化推薦過程
    一般的個性化推薦是根據(jù)用戶所發(fā)出的明確請求,，向用戶推薦其感興趣的信息和商品的過程。而空間信息服務(wù)的個性化推薦是根據(jù)用戶在示例地圖中的歷史操作或使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的歷史情況,，向用戶推薦其感興趣的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)過程,。本文提出的模型在個性化推薦中的具體應(yīng)用如圖2所示。在有效時間內(nèi),，通過對用戶歷史行為的記錄展開篩選服務(wù),，進(jìn)而對該服務(wù)進(jìn)行推薦。

3 模擬應(yīng)用實(shí)驗(yàn)
3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
    設(shè)計源服務(wù)組織模型并下載Esri以及本地的服務(wù)等200多個服務(wù)WSDL,，組成源服務(wù)數(shù)據(jù),；解析WSDL得到源服務(wù)所包含的操作組成原子服務(wù)，借鑒ArcGIS Soap標(biāo)準(zhǔn)對原子服務(wù)功能f進(jìn)行描述,。個性化推薦通過隱性方式收集用戶在頁面上的行為,，抽象出用戶二元組。
3.2 實(shí)驗(yàn)過程
    本文以一個仿真實(shí)驗(yàn)為例進(jìn)行分析,。對用戶的歷史操作或行為進(jìn)行采集,，論證能否通過三層模型篩選出滿足用戶需求的源服務(wù)。
    過程簡述為：首先采集用戶的歷史行為,，并對這些用戶行為進(jìn)行抽象,，組成代表用戶復(fù)雜興趣的二元組集合,，計算單個二元組與原子服務(wù)的相似度，取相似度最大的原子服務(wù),。因?yàn)橛脩舨僮鞑粌H是一個,，通常情況下是多個，以每個二元組所對應(yīng)的原子服務(wù)為索引,，組成索引集,，檢索出源服務(wù)并進(jìn)行推薦。
    將實(shí)驗(yàn)源服務(wù)拆分為原子服務(wù),，如表2所示,。

    通過javascript腳本以及session的建立與銷毀來記錄用戶的行為日志，發(fā)現(xiàn)在有效的時間段,，用戶在示例地圖上進(jìn)行了如下操作：(1)用鼠標(biāo)在地圖上進(jìn)行定位,；(2)分析該位置在2 min內(nèi)所能到達(dá)的區(qū)域，構(gòu)建其模型為：用戶=<Locate,，Point>+<Analyse,，Extent>。其中,，借助wordnet工具包將原子服務(wù)f語句中的動詞和名詞挑選出來作為關(guān)鍵詞匹配計算，采用Lin算法計算原子服務(wù)與用戶二元組的相似度(ΦV,，ΦN),，設(shè)定動詞與名詞在二元組中的權(quán)重都為0.5，即ωV=ωN=0.5,。用戶與原子服務(wù)的相似度計算結(jié)果如表3所示,。

    抽取出分別對應(yīng)用戶兩個二元組的最大相似度原子服務(wù)(表3中原子服務(wù)3和2)，將其作為索引集,，檢索源服務(wù),，得到源服務(wù)結(jié)果(表2中服務(wù)2和5，服務(wù)效果如圖3(a)所示),，推薦給用戶,；對于噪聲源服務(wù)(表2中服務(wù)3等，服務(wù)效果如圖3(b)所示),，拒絕推薦,。

3.3 實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)論
    通過模擬實(shí)驗(yàn)，用戶模型代表了用戶的兩方面需求：定位和分析通達(dá)性,。根據(jù)表3所示用戶與原子服務(wù)的相似度計算結(jié)果,，用戶的這兩方面需求由原子服務(wù)ToMapPoints和Solve(表3中原子服務(wù)3和2)實(shí)現(xiàn)。根據(jù)源服務(wù)與原子服務(wù)的關(guān)系(表2)可知,，包含這兩個原子服務(wù)的源服務(wù)(表2中源服務(wù)2和5)能提供用戶所要求的功能,，符合推薦條件,。
    由以上分析得出以下結(jié)論：傳統(tǒng)空間信息服務(wù)模型以服務(wù)本身為考慮對象，忽略了對用戶信息的挖掘,，檢索出的服務(wù)其功能并不一定滿足用戶的需求,，迫使用戶做出二次甚至多次的檢索，影響服務(wù)質(zhì)量,；本文模型有效地克服了這一缺點(diǎn),，在對用戶歷史信息進(jìn)行挖掘后，經(jīng)過原子服務(wù)這一橋梁,，把用戶需求與服務(wù)功能有機(jī)地結(jié)合在一起,，所篩選出的源服務(wù)也必然具有與用戶需求相一致的功能。
    傳統(tǒng)的空間信息服務(wù)組織模式已難以滿足廣大不同用戶的需要,，個性化在空間信息服務(wù)中的應(yīng)用是當(dāng)前研究的一大難點(diǎn),。本文嘗試以用戶為研究對象，提出面向用戶需求的三層組織模型,，該模型充分挖掘了用戶信息,，將用戶需求與服務(wù)功能有機(jī)地聯(lián)系起來，為實(shí)現(xiàn)空間信息服務(wù)領(lǐng)域的個性化推薦提供一種更為便利的組織形式,，且實(shí)例證明該三層模型能有效且迅速地對用戶行為作出響應(yīng),，從眾多的空間服務(wù)中篩選出最滿足用戶需要的服務(wù)，為未來空間信息服務(wù)領(lǐng)域的智能化和個性化研究提供新的思路,。
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