專利名稱：一種大規(guī)模協(xié)同知識處理方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及知識工程領(lǐng)域，具體涉及一種基于面向大規(guī)模協(xié)同知識處理的數(shù)據(jù)模型的知識處理方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
知識處理是知識工程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，協(xié)同知識處理又分為“大規(guī)模協(xié)同知識處理”與“小規(guī)模協(xié)同知識處理”。“大規(guī)模協(xié)同知識處理”與“小規(guī)模協(xié)同知識處理”的區(qū)別在于協(xié)同知識處理范圍是否在開放環(huán)境中進(jìn)行，是否延伸至知識鏈的長尾(The Long Tail)。如果協(xié)同知識處理范圍僅限于封閉式環(huán)境中，或僅限于知識鏈的頭部，那么稱之為 “小規(guī)模協(xié)同知識處理”，反之稱為“大規(guī)模協(xié)同知識處理”。“大規(guī)模協(xié)同知識處理”易于推動(dòng)“知識涌現(xiàn)”，具有開放性、自組織性、不確定性、演化性、涌現(xiàn)性等特點(diǎn)，可以更好地支持知識生態(tài)系統(tǒng)。大規(guī)模協(xié)同知識處理過程的基本步驟如圖1所示1)組織知識鏈的頭部主體向長尾主體公布“問題”及其“背景信息”，包括相關(guān)知識、原始數(shù)據(jù)和限制條件。2)長尾主體可以學(xué)習(xí)、使用、評分或更新“問題”及其“背景信息”。同時(shí)，組織知識管理系統(tǒng)應(yīng)把長尾主體的評分和更新內(nèi)容實(shí)時(shí)地存入組織知識庫中，并且保證長尾主體操作的透明性、可跟蹤性和回溯性，從而在長尾主體之間建立信任關(guān)系，保證組織知識的積累?；媒M織采取適當(dāng)?shù)募?lì)措施鼓勵(lì)長尾主體積極參與“問題”研討活動(dòng)。4)長尾主體在參與研討過程中，相互啟發(fā)、相互激勵(lì)，能更加積極地參與組織知識處理過程，共享自己的知識和創(chuàng)造新知識。 長尾主體共享或創(chuàng)新的知識自動(dòng)存入組織知識庫之中，成為組織知識的一部分?；妙^部主體不僅可以直接參與研討活動(dòng)，而且還可以引導(dǎo)、協(xié)調(diào)和監(jiān)督研討活動(dòng)。6)當(dāng)長尾主體共享和創(chuàng)新的知識大于或接近于頭部主體時(shí)，組織知識生態(tài)環(huán)境將發(fā)生根本性的變化組織在長尾主體中可以發(fā)現(xiàn)更適合組織發(fā)展的高端人才；組織內(nèi)部知識型員工會因?yàn)閬碜蚤L尾主體的壓力，主動(dòng)共享自己的知識，更加積極參與組織知識處理過程。目前，對于數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法可以分為兩個(gè)層次概念層次和數(shù)據(jù)層次。所謂概念層次的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法，就是按用戶觀點(diǎn)對數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行建模，是現(xiàn)實(shí)世界到信息世界的第一層抽象。所謂數(shù)據(jù)層次的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法，就是按計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的觀點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，是現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)特征的抽象。概念層次的數(shù)據(jù)模型以及構(gòu)建模型的現(xiàn)有方法包括實(shí)體聯(lián)系模型(Entity Relationship Model, ERM)、語義對象模型(Semantic Object Modeling, S0M)、對象角色模型(Object Role Modeling，0RM)、面向?qū)ο竽Ｐ?(Object-Oriented Modeling, 00T)、Fedora 內(nèi)容模型架構(gòu)(The Fedora Content Model Architecture, Fedora CMA)和數(shù)字空間(DSpace)數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法。圖2表示了實(shí)體聯(lián)系模型的組成要素及其圖示方法。實(shí)體聯(lián)系模型的特點(diǎn)是以 “實(shí)體”、“聯(lián)系”、“屬性”為三個(gè)基本要素來刻畫客觀世界。實(shí)體聯(lián)系模型構(gòu)建方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單明了，可以較好地滿足關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的需要，其缺點(diǎn)是無法表示大規(guī)模協(xié)同知識處理中的主體交互與內(nèi)容演化過程。語義對象模型類似于實(shí)體聯(lián)系模型，主要區(qū)別在于語義對象模型中并不包括“聯(lián)系”，所有的“聯(lián)系”由語義對象鏈接屬性(Semantic Object Link, SOL)來表示。語義對象模型構(gòu)建方法的優(yōu)點(diǎn)在于“聯(lián)系”和“屬性”的表示方法的統(tǒng)一，但其缺點(diǎn)仍為無法表示大規(guī)模協(xié)同知識處理中的主體交互與內(nèi)容演化過程。對象角色模型強(qiáng)調(diào)的是對象的“角色”，而不是其“屬性”。在這種方法構(gòu)建模型時(shí)， 每個(gè)對象均配有一個(gè)或多個(gè)角色。對象角色模型方法的優(yōu)點(diǎn)是符合從事具體業(yè)務(wù)非技術(shù)人員的認(rèn)知規(guī)律，方便了業(yè)務(wù)人員參與數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)和修改工作，但是其缺點(diǎn)是無法表示大規(guī)模協(xié)同知識處理中的“問題”、“答案”、“證據(jù)”、“背景信息”的演化過程。面向?qū)ο竽Ｐ蜆?gòu)建方法強(qiáng)調(diào)采用人類在認(rèn)識客觀世界的過程中普遍運(yùn)用的思維方法，直觀、自然地描述客觀世界中的有關(guān)事物，其基本特征主要有抽象性、封裝性、繼承性和多態(tài)性，具有易于理解、維護(hù)方便、重用性好等優(yōu)點(diǎn)。面向?qū)ο蠼７椒ǖ娜秉c(diǎn)是針對性不強(qiáng)，沒有明確規(guī)定大規(guī)模協(xié)同知識處理中的組成要素、主體交互、內(nèi)容演化過程。Fedora內(nèi)容模型架構(gòu)的特點(diǎn)是定義了四種類型數(shù)字對象，即內(nèi)容模型對象 (Content Model Object)、數(shù)據(jù)對象(Data Object)、服務(wù)定義對象(Service Definition Object)和服務(wù)部署對象(Service Deployment Object)。其中，內(nèi)容模型對象是數(shù)據(jù)對象所對應(yīng)的“類”;服務(wù)定義對象對內(nèi)容模型對象中的服務(wù)進(jìn)行了定義，但不提供具體實(shí)現(xiàn)；服務(wù)部署對象中提供了服務(wù)定義對象的具體實(shí)現(xiàn)方式。Fedora內(nèi)容模型架構(gòu)較好地滿足了數(shù)字資源長期保存的需要，但無法表示大規(guī)模協(xié)同知識處理的組成要素、主體交互和內(nèi)容演化過程。DSpace 數(shù)據(jù)模型以社區(qū)(Communities)、館藏(Collections)、條目(Items)、比特流包(Bundles of Bitstreams)、比特流(Bitstreams)為單位對機(jī)構(gòu)數(shù)字資源進(jìn)行建模，對機(jī)構(gòu)數(shù)字資源長期保存提供了簡單、實(shí)用、高效的解決方案。DSpace數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法的缺點(diǎn)是不易于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模協(xié)同知識處理的要素、交互和演化過程的表示。盡管上述方法各自有其自身的優(yōu)缺點(diǎn)，并且各自在不同的情況下有成功運(yùn)用的案例，但是它們無法滿足大規(guī)模協(xié)同知識處理過程的特殊需要首先，大規(guī)模協(xié)同知識處理是 “問題導(dǎo)向”的，由發(fā)起人提出一個(gè)“問題”，并提供其相關(guān)知識、原始數(shù)據(jù)和限制條件等背景信息，所有主題圍繞該“問題”展開深入討論，但是上述方法均為“數(shù)據(jù)”導(dǎo)向的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法。其次，大規(guī)模協(xié)同知識處理強(qiáng)調(diào)的是人機(jī)互補(bǔ)，數(shù)據(jù)模型不僅要針對計(jì)算機(jī)主體而且也要針對人類主體，但是上述方法均為面向計(jì)算機(jī)主體的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法。再次，大規(guī)模協(xié)同知識處理強(qiáng)調(diào)的是演化和涌現(xiàn)，需要的是一種“數(shù)據(jù)在先，模式在后”的方式，但是上述方法均為“模式在先，數(shù)據(jù)在后”的數(shù)據(jù)模式。最后，大規(guī)模協(xié)同知識處理強(qiáng)調(diào)的是一種 “pay-as-you-go (現(xiàn)收現(xiàn)付)，，的設(shè)計(jì)模式，只有當(dāng)用戶認(rèn)為必要時(shí)候，才會納入知識庫中， 但是上述方法均為“pay-before-you-go (先行支付)，，的設(shè)計(jì)模式。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是需要提供一種大規(guī)模協(xié)同知識處理方法和系統(tǒng)，以表示大規(guī)模協(xié)同知識處理的組成要素、主體交互和內(nèi)容演化過程。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種協(xié)同知識處理方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1，接收問題信息和與所述問題信息相關(guān)的背景信息；步驟2，接收參與者針對所述問題信息給出的答案信息和證據(jù)信息；步驟3，接收對所述答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息進(jìn)行的補(bǔ)充和/或修改，以形成不同版本的答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息；步驟4，根據(jù)所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的評分值和所述評分值的評分者的可信度值計(jì)算所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的可信度值，根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值和評分值以及證據(jù)信息的可信度值選出最優(yōu)答案信息；步驟5，根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值更新提供所述答案信息的參與者的可信度值。本發(fā)明還提供了一種協(xié)同知識處理系統(tǒng)，其特征在于，包括以下模塊發(fā)起模塊， 其接收問題信息和與所述問題信息相關(guān)的背景信息；參與模塊，其接收參與者針對所述問題信息給出的答案信息和證據(jù)信息；修改補(bǔ)充模塊，其接收對所述答案信息、證據(jù)信息和/ 或背景信息進(jìn)行的補(bǔ)充和/或修改，以形成不同版本的答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息；最優(yōu)答案信息選擇模塊，其根據(jù)所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的評分值和所述評分值的評分者的可信度值計(jì)算所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的可信度值，根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值和評分值以及證據(jù)信息的可信度值選出最優(yōu)答案信息；可信度值更新模塊，其根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值更新提供所述答案信息的參與者的可信度值。綜上，本發(fā)明的主要優(yōu)點(diǎn)在于1)突破了 “數(shù)據(jù)導(dǎo)向”的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法，提出了一種“問題導(dǎo)向”數(shù)據(jù)建模新方法，能夠較好地滿足以“問題為中心”的數(shù)據(jù)建模過程的需要，以“問題”為中心組織相關(guān)知識、原始數(shù)據(jù)、限制條件、答案、答案證據(jù)、參與者、日志等數(shù)據(jù)。2、充分考慮了在知識處理過程中的人機(jī)互補(bǔ)性，其知識表示采用兩種不同的形式。 3)采取一種“數(shù)據(jù)在先，模式在后”的方式，對問題、答案和證據(jù)的具體表現(xiàn)形式不做任何限制，可以更好地適應(yīng)現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展模式。4)采取一種pay-as-you-go的設(shè)計(jì)模式，改變了目前數(shù)據(jù)模型構(gòu)建中的pay-before-you-go的設(shè)計(jì)模式，更加符合現(xiàn)代知識庫建設(shè)的規(guī)律。因此，與前述數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法相比，本發(fā)明可以更好地滿足大規(guī)模協(xié)同知識處理的需要。本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。


附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實(shí)施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中圖1是現(xiàn)有技術(shù)中的大規(guī)模協(xié)同知識處理過程的示意圖；圖2是現(xiàn)有技術(shù)中的實(shí)體聯(lián)系模型的三個(gè)要素及其表示方法示意圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理的數(shù)據(jù)模型的示意圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的‘話題’示意圖；圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的‘參與者’ 示意圖；圖6是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的‘問題’示意圖；圖7是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的‘背景信息’示意圖；圖8是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的‘答案’示意圖；圖9是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的‘證明’示意圖；圖10是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的‘日志’示意圖；圖11根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例一的協(xié)同知識處理方法的流程圖；圖12根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例二的協(xié)同知識處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式以下將結(jié)合附圖及實(shí)施例來詳細(xì)說明本發(fā)明的實(shí)施方式，借此對本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達(dá)成技術(shù)效果的實(shí)現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實(shí)施。需要說明的是，只要不構(gòu)成沖突，本發(fā)明中的各個(gè)實(shí)施例以及各實(shí)施例中的各個(gè)特征可以相互結(jié)合， 所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。另外，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中執(zhí)行，并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。實(shí)施例一首先參照圖3至圖10來說明本實(shí)施例中的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理的數(shù)據(jù)模型， 圖3為本實(shí)施例中的面向大規(guī)模協(xié)同知識處理的數(shù)據(jù)模型示意圖，如圖3所示，該模型包括“話題信息、領(lǐng)域本體、參與者、問題信息、背景信息、答案信息、證據(jù)信息和日志信息”八個(gè)要素(在下文中簡稱為“話題、領(lǐng)域本體、參與者、問題、背景信息、答案、證據(jù)和日志”)。 “話題”可以是領(lǐng)域本體中的類名或?qū)嵗Q，例如學(xué)術(shù)術(shù)語、生活用語、社會現(xiàn)象或一則新聞等?！霸掝}”與“領(lǐng)域本體”之間的關(guān)聯(lián)不僅可以避免話題的歧義性，而且還可以更好地支持話題聚類分析。“參與者”代表的是參與大規(guī)模協(xié)同知識處理的主體，可以是計(jì)算機(jī)，也可以是人類用戶?！皢栴}”是指針對話題提出的具體問題，可以歸為七類，S卩‘為什么’、‘什么是’、‘如何’、‘什么時(shí)候’、‘什么地方’、‘誰’和‘是否’類問題?！皢栴}”的分類是提高數(shù)據(jù)挖掘和檢索效率的重要基礎(chǔ)?！氨尘靶畔ⅰ笔侵竼栴}發(fā)起人提供的回答問題所需要的相關(guān)知識、原始數(shù)據(jù)和限制條件?！氨尘靶畔ⅰ笔翘峁┐笠?guī)模協(xié)同知識處理的效率和效果的重要依據(jù)。“答案^錄的是大規(guī)模協(xié)同知識處理中針對某個(gè)問題提出的答案的信息。“答案”可以由某個(gè)參與者提出，其他參與者協(xié)助補(bǔ)充和完善?！白C據(jù)”是針對特定“答案”的，由該“答案”的提出者、修改者、評分者提供的相關(guān)證據(jù)?！叭罩尽庇糜谟涗洝按鸢浮焙汀白C據(jù)”的訪問、 添加、更新、評分等行為，支持版本回溯和行為挖掘。一個(gè)“問題”不僅可以有多個(gè)“背景信息”、“答案”或“證據(jù)”，而且同一個(gè)“背景信息”、“答案”或“證據(jù)”也可以有多個(gè)不同版本。圖4為本實(shí)施例中面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的“話題”示意圖，如圖4 所示，“話題”是大規(guī)模協(xié)同知識處理中“問題”所指向的客體，對應(yīng)領(lǐng)域本體中的一個(gè)類名或?qū)嵗！霸掝}”中需要定義的關(guān)鍵屬性有三個(gè)話題URI (通用資源標(biāo)志符)、話題名稱、 語義關(guān)聯(lián)。話題URI用于唯一標(biāo)識一個(gè)話題。話題名稱為可以是一個(gè)關(guān)鍵詞或短語，只要體現(xiàn)“話題”的特征即可。語義關(guān)聯(lián)是指“話題”與領(lǐng)域本體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以用OffL語言(Web Ontology Language)表不?！掝}URI’的生成可采用相對URI或絕對URI，也可以采用統(tǒng)一資源定位符 (URL)來代替URI?！掝}名稱’只要定義為字符串型數(shù)據(jù)類型即可，也可以采用正則表達(dá)式進(jìn)行統(tǒng)一驗(yàn)證。OffL語言可以表示多種‘語義關(guān)聯(lián)’，包括類之間的繼承、等同、交叉關(guān)系(<rdfssubclassOf >、<owlequivalentClass>> <owldisjointffith > 屬性之間的繼承、等同、互逆關(guān)系(<rdfs: subPropertyOf >、<owl equivalentProperty〉、 <owl inverseOf > )、屬性與類之間關(guān)系 rdfs domain〉、<rdfs range 、類與實(shí)例之間關(guān)系(<rdf description〉、<rdf: type 、概念間的傳遞、對稱、函數(shù)和反函數(shù)關(guān)系(owlTransitiveProperty, owlSymmetricProperty> owl FunctionalProperty 禾口 owlInverseFunctionalProperty)、 _既念間的集合運(yùn)算關(guān)系(<owl:unionOf >> <owl:intersectionOf >> <owl compIementOf > )> M it 1 ]白勺片反 * # 胃 (<0Wl:pri0rVersi0n>)。利用“話題”與“領(lǐng)域本體”之間的語義關(guān)聯(lián)不僅可以消除“話題” 的歧義性，而且利用這種語義關(guān)聯(lián)可以深度挖掘話題數(shù)據(jù)，如話題聚類分析等。圖5是本實(shí)施例中面向大規(guī)模協(xié)同知識處理數(shù)據(jù)模型中的“參與者”示意圖，如圖5所示，“參與者”中需要記錄參與者的URI、參與者名稱、可信度和FOAF連接信息?！畢⑴c者URI’用來唯一標(biāo)識參與者，可采用相對URI或絕對URI，也可以采用統(tǒng)一資源定位符(URL)來代替URI。‘參與者名稱’中記錄參與者在參與本次大規(guī)模協(xié)同知識處理過程時(shí)所采用的昵稱?！瓼0AF連接信息’中記錄指向用戶FOAF信息的指針，可以采用<foaf: PersonalftOfileDocument〉元素標(biāo)記參與者的個(gè)人簡歷文件地址?！畢⑴c者的可信度’采用量化表示，具體數(shù)值可以根據(jù)參與者在每次參與大規(guī)模協(xié)同知識處理過程中可信度來計(jì)算。具體公式如下Cp (i, j) = Cp(i, j-l)+Cq(i, j)(1)其中，Cp(i，j)表示第i個(gè)參與者參與第j次大規(guī)模協(xié)同知識處理過程之后的累計(jì)可信度，Cp (i，j-1)表示該參與者在第j_l次參與大規(guī)模協(xié)同知識處理之前的可信度， Cq(i, j)表示該參與者在第j次大規(guī)模協(xié)同知識處理過程中得到的可信度。Cq (i, j)的計(jì)算公式如下
權(quán)利要求
1.一種協(xié)同知識處理方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1，接收問題信息和與所述問題信息相關(guān)的背景信息；步驟2，接收參與者針對所述問題信息給出的答案信息和證據(jù)信息；步驟3，接收對所述答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息進(jìn)行的補(bǔ)充和/或修改，以形成不同版本的答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息；步驟4，根據(jù)所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的評分值和所述評分值的評分者的可信度值計(jì)算所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的可信度值，根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值和評分值以及證據(jù)信息的可信度值選出最優(yōu)答案信息；步驟5，根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值更新提供所述答案信息的參與者的可信度值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述背景信息包括相關(guān)知識、原始數(shù)據(jù)和 /或限制條件，所述問題包括多個(gè)子問題。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述答案信息的可信度值計(jì)算出對應(yīng)的參與者參與本次知識處理過程的得分值，根據(jù)所述得分值更新參與者的可信度值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述得分值得出參與者參與本次知識處理過程的可信度值，更新參與者的可信度值的公式為Cp (i, j) = Cp (i, j-1)與 Cq (i, j)其中，Cp (i, j)表示第i個(gè)參與者參與第j次知識處理過程之后的累計(jì)可信度，Cp (i, j-1)表示該參與者在第j-Ι次參與知識處理過程之前的可信度，Cq(i, j)表示該參與者在第j次知識處理過程中得到的可信度；其中Cq(i，j)的計(jì)算公式如下
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述背景信息的可信度值的公式為
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述答案信息的可信度值得公式為
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述證據(jù)信息的可信度值得公式為
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4中，根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值和評分值以及證據(jù)信息的可信度值計(jì)算出每個(gè)版本的答案信息的推薦程度值，并按照推薦程度值進(jìn)行排序，將推薦程度值最高的答案信息作為最優(yōu)答案信息； 計(jì)算答案信息的推薦程度值的公式如下 D(i，j) = Ca(i, j) XV(a)+Ce (i, j) XV(e)+Cs(i, j) XV(s)其中，D(i，j)表示第i個(gè)答案信息的第j個(gè)版本的推薦程度值，Ca(i, j)表示第i個(gè)答案信息的第j個(gè)版本的可信度值，Ce(i, j)和Cs(i，j)分別表示第i個(gè)答案信息的第j 個(gè)版本所對應(yīng)證據(jù)的可信度值和第i個(gè)答案信息的第j個(gè)版本的評分值，"100 ^ Ca(i, j) ( 100，-100 ( Ce(i，j) ( 100，-100 ( Cs(i，j) ( 100，V(a)、V(e)和 V(s)分別表示答案信息的可信度值、證據(jù)信息的可信度值和答案信息評分值的權(quán)重，V(a) ( 1， O 彡 V(e)彡 1,0 彡 V(S)彡 1，且 V(a)+V(e)+V(s) = 1。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述問題、背景信息、答案信息和/或證據(jù)信息的表示形式為面向計(jì)算機(jī)知識處理的語義Web形式或面向人類閱讀的非語義Web形式。
10.一種協(xié)同知識處理系統(tǒng)，其特征在于，包括以下模塊 發(fā)起模塊，其接收問題信息和與所述問題信息相關(guān)的背景信息；參與模塊，其接收參與者針對所述問題信息給出的答案信息和證據(jù)信息； 修改補(bǔ)充模塊，其接收對所述答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息進(jìn)行的補(bǔ)充和/或修改，以形成不同版本的答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息；最優(yōu)答案信息選擇模塊，其根據(jù)所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的評分值和所述評分值的評分者的可信度值計(jì)算所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的可信度值，根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值和評分值以及證據(jù)信息的可信度值選出最優(yōu)答案信息；可信度值更新模塊，其根據(jù)所述不同版本的答案信息的可信度值更新提供所述答案信息的參與者的可信度值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種大規(guī)模協(xié)同知識處理方法和系統(tǒng)，該方法包括以下步驟接收問題信息和背景信息；接收參與者給出的答案信息和證據(jù)信息；接收對所述答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息進(jìn)行的補(bǔ)充和/或修改，以形成不同版本的答案信息、證據(jù)信息和/或背景信息；根據(jù)所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的評分值和所述評分值的評分者的可信度值計(jì)算所述不同版本的答案信息、證據(jù)信息和背景信息的可信度值，選出最優(yōu)答案信息；更新提供所述答案信息的參與者的可信度值。根據(jù)本發(fā)明的方法和系統(tǒng)，能夠較好地滿足以“問題為中心”的數(shù)據(jù)建模過程的需要，更好地適應(yīng)現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展模式，更加符合現(xiàn)代知識庫建設(shè)的規(guī)律。
文檔編號G06F17/30GK102411604SQ20111023536
公開日2012年4月11日 申請日期2011年8月16日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月16日
發(fā)明者張勇, 朝樂門, 邢春曉 申請人:清華大學(xué)