Предложен подход к построению персонифицированной онтологической модели предметной области, которая интересует пользователя. Эта модель формируется на основе обработки семантически размеченных Wiki-ресурсов, с которыми взаимодействовал пользователь, и использует семантические свойства, ссылки и категории для формирования классов и экземпляров онтологии. Такой подход позволяет обеспечить прикладные системы актуальными формализованными знаниями, представленными в Web. Ключевые слова: Wiki-ресурс, онтология, RDF, семантический поиск. Запропоновано підхід до побудови персоніфікованої онтологічної моделі предметної області, яка цікавить користувача. Ця модель формується на основі обробки семантично розмічених Wiki-ресурсів, з якими взаємодіяв користувач, і використовує семантичні властивості, посилання і категорії для формування класів і екземплярів онтології. Такий підхід дозволяє забезпечити прикладні системи актуальними формалізованими знаннями, представленими в Web. Ключові слова: Wiki-ресурс, онтологія, RDF, семантичний пошук. An approach to the construction of personalized ontological domain model that interests the user is prposed. This model is based on processing of semantically marked Wiki-resource which the user interacted with, and uses semantic properties, links, and search for the ontology classes and instances building. This approach provides relevant application formalized system of knowledge represented on the Web.
Системи семантичного пошуку
(наприклад, можна переносити відомості про користувача із ССП у персоніфіковану систему дистанційного
навчання або в систему оцінки кваліфікації)
При семантичному пошуку формується інформаційна модель користувача, у якій відображаються [
Ця модель зіставляється з моделями ІР, у яких можуть міститися корисні для користувача відомості [
Використання онтологічного підходу забезпечує інтероперабельність і повторне використання знань – усі ці моделі можуть динамічно поповнюватися за рахунок інформації з зовнішніх онтологій і аналізу зовнішніх ІР.
Крім того, в онтологічній моделі взаємодії користувачів і ІР присутні такі класи, як онтологія ПрО, що описує область, до якої відносяться інформаційні потреби користувача; лексична онтологія ПрО, що дозволяє розпізнавати відомості про терміни онтології в природно-мовних текстах; тезаурус задачі – терміни онтології, сукупність яких характеризує ту конкретну задачу з ПрО, що у даний момент вирішує користувач, і їхня вага; інформаційна потреба користувача, для задоволення якої і виробляється пошук інформації; запит – явно передане користувачем повідомлення про наявність інформаційної потреби (як правило, це множина ключових слів, що характеризують одну з інформаційних потреб користувача, зв’язаних з конкретною задачею за допомогою тезауруса); тема – множина запитів, зв’язаних з однією інформаційною потребою різних користувачів, що дозволяє поєднувати семантично зв’язані запити; результат запиту – посилання на ІР і їхні оцінки; інформаційний ресурс; рекомендація – відомості, надані користувачу проактивно, унаслідок дій інших користувачів, що беруть участь у колаборативному пошуку; елемент, що рекомендується – посилання на ІР, що входить у рекомендацію; інформаційне середовище – сукупність усіх доступних ІР, їхніх властивостей (включаючи оцінки їх користувачами) і зв’язків між ними; і група користувачів.
Для того, щоб формалізувати опис елементів моделі і забезпечити його автоматизовану обробку, доцільно використовувати онтологічне подання знань про них. Таким чином, для опису інформаційної потреби користувача треба побудувати онтологічну модель, класи якої відповідають вказаним вище елементам, а відносини – зв’язкам між ними (рис. 1).
Класи моделі ССП Зв’язки
між класам Типи зв’язків Рис. 1. Онтологічна модель взаємодії користувачів та ІР при семантичному пошуку Для того, щоб описати знання й інтереси користувача, в онтологічну модель додаються два службових класи – «компетенція» і «атомарна компетенція». Набір екземплярів атомарних компетенцій може імпортуватися з різних онтологій ПрО, зв’язаних з навчальними закладами, працевлаштуванням і науководослідними організаціями.
Найбільш важливі класи онтологічної моделі ССП – це користувач – особа, яка потребує інформації, і інформаційний об’єкт – структурований образ тієї інформації, що користувач має намір отримати від ССП. Інформаційна модель користувача Розглянемо детальніше елементи класу онтологічної моделі “користувач”. Інформаційна модель користувача відображає: 1) персональні переваги користувача, його знання та здатність до сприйняття інформації; 2) інформаційні потреби користувача, особливості задачі, що постала перед ним, і тих інформаційних об’єктів, знаходження відомостей про які дасть змогу йому розв’язати цю задачу; 3) досвід взаємодії користувача з пошуковою системою; 4) відомості, що характеризують ставлення користувача до досвіду інших користувачів і визначають доцільність використання колаборативного пошуку.
Цей клас має досить складну структуру. Його атрибути можна поділити на кілька груп: Група 1. Реєстраційна інформація: • • ідентифікатор користувача; пароль для доступу до ІПС; Група 2. Відомості, імпортовані з зовнішніх джерел (необов’язкові відомості, їх може й не бути): • ідентифікатори користувача в соціальних мережах, що дають змогу динамічно оновлювати знання про нього; • рейтинги користувача в соціальних мережах; • адреса профілю аккаунту користувача у Вікіпедії та інших Wiki-ресурсах; • адреса сайту користувача; • сфера компетенцій користувача (ключові слова, імпортовані з соціальних мереж); • посилання на публікації користувача.
Група 3. Власні характеристики користувача: сфера компетенцій користувача (список ключових слів, що вводяться користувачем безпосередньо).
Група 4. Формальні дані про користувача (необов’язкові відомості, що дають змогу ІПС формувати групи користувачів зі схожими інформаційними потребами): місце проживання; вік; професія, освіта тощо. Досвід взаємодії ІПС з користувачем: – – – – список онтологій, які користувач застосовував для опису своїх інформаційних інтересів; список тезаурусів, що користувач використовував у пошукових запитах; список раніше виконаних запитів; список результатів виконаних запитів з оцінками користувача для знайдених результатів. Джерела поповнення онтологічної моделі відомостями про користувачів Відомості про користувачів є основою для персоніфікації семантичного пошуку та створення рекомендацій. Отримання й аналіз знань про них дають змогу зробити інформаційний пошук значно ефективнішим.
Значну частину інформації про користувача він уводить сам під час реєстрації в МАІПС: чим детальніше користувач відповість на питання, тим більш пертинентними будуть результати пошуку. Так до онтології потрапляють відомості про місце проживання користувача, освіту, посаду, вік, знання мов тощо. Знання про сфери інтересів і області компетентності користувача можуть імпортуватися із зовнішніх джерел, на які вказує користувач (соціальних мереж, Wiki-ресурсів, особистих сторінок, природномовних ІР та зовнішніх онтологій), спеціалізованими сервісами (наприклад, для поповнення знань стосовно сфер інтересів користувача може бути використаний сервіс семантичного аналізу обраних ІР, а для визначення психофізіологічних особливостей користувача – спеціалізовані сервіси експрес-тестування). Знання про користувача поповнюються в процесі його взаємодії з пошуковою системою. Деякі відомості про користувача заносяться в його профіль автоматично: щоразу, коли користувач вибирає якусь онтологію, чи створює або модифікує тезаурус, формує запит і виконує раніше створений запит, відомості про це фіксуються в його персональних даних. Крім того, користувач може сам вносити зміни у свій профіль, щоб він більш коректно відображав його інформаційні потреби: приміром, вказати користувачів, пошукова діяльність яких може бути цікавою для нього.
Для персоніфікації пошуку важливо правильно оцінювати й ураховувати з метою подальшої роботи психофізіологічні властивості користувача , що впливають на його здатність до сприйняття інформації, наприклад, класифікація за швидкістю збудження й гальмування. Якщо користувач знає свої властивості, він може ввести їх або пройти експрес-тест.
Крім того, за допомогою індексу легкості читання користувач може оцінити, які ІР достатньо зрозумілі та корисні для нього. Для цього він може або безпосередньо вказати індекс легкості читання (приміром, тексти для людей з середньою освітою), або вказати ІР, що відповідають і не відповідають його вимогам, і тоді система обчислить цей індекс автоматично, враховуючи використані раніше користувачем онтології та тезауруси.
Область інтересів користувача визначається через онтологічні моделі певних ПрО. Тому джерела відомостей про онтології ПрО є також джерелами відомостей щодо користувача.
Підкреслимо, що для представлення знань у МАІПС використовуються онтології, які можна поділити
на дві окремі групи – внутрішні та зовнішні. Внутрішні онтології створюються безпосередньо розроблювачами
МАІПС і можуть поповнюватися в процесі взаємодії МАІПС з користувачами. Основною особливістю таких
онтологій є те, що розроблювачам цілком відома їх структура та вміст, тому можна прогнозувати кінцівку
обчислень. Зовнішні онтології – це онтології, представлені на загальновідомих перевірених ресурсах Semantic
Web [
Якщо користувач виконує деяку діяльність щодо створення або редагування певних сторінок Wiki-ресурсу, то можна з певною ймовірністю вважати, що контент цієї сторінки цікавить даного користувача. Більш того, як правило, користувачі працюють з тими сторінками, які стосуються питань, в яких ці користувачі вважають себе експертами (ця переконаність може бути й помилковою, але вона відображає у першу чергу не знання користувача у певній ПрО, а його переконання та інтереси).
Таким чином, можна вважати, що діяльність користувача в Wiki є відображенням його інтересів (протилежне твердження не є правильним, тобто користувач може бути обізнаним та зацікавленим у тих питаннях, сторінки яких він не редагував).
Можна також казати про групи користувачів зі спільними інформаційними інтересами, якщо ці
користувачі спільно працювали над декількома Wiki-сторінками [
Зрозуміло, що чим більш детально профіль користувача характеризує його потреби, інтереси та спроможності до сприйняття інформації, тим більш пертинентно буде задоволена його інформаційна потреба. Тому користувач зацікавлений у тому, щоб ця модель поповнювалася ефективно та динамічно, але з невеликими для нього затратами часу та зусиль.
Для спрощення задачі поповнення профілю користувача, ми пропонуємо автоматичне отримання знань з Wiki-ресурсу, з яким користувач працював та має історію такої взаємодії. Для того, щоб повідомити ССП щодо своїх інтересів, користувач може повідомити ССП адресу Wiki-ресурсу та свій логін (нік-ім’я) у цьому ресурсі. Маючи такі дані, ССП матиме змогу відслідковувати, які саме сторінки редагує цей користувач.
Але просто побудувати перелік таких сторінок не дуже корисно. Більш ефективним використанням
буде здобути знання, які містять це сторінки. Якщо Wiki ресурс є семантизованими, тобто містить
семантичну розмітку, то виконати таку процедуру можна автоматизовано за допомогою спеціальних
вбудованих засобів Wiki [
Приміром, такі можливості надає Semantic MediaWiki.
Для отримання знань з семантичних Wiki-джерел в меню “Спеціальні сторінки “ у підменю для “Semantic MediaWiki” потрібно обрати “Експорт сторінок у RDF”.
За множиною обраних сторінок Wiki-ресурсу буде побудовано онтологію, яка подається мовою RDF в стандартному форматі XML. Таку онтологію можна надалі використовувати для семантичного пошуку як онтологію ПрО (рис. 2).
Побудований таким чином файл в форматі RDF можна проглядати, обробляти та редагувати за допомогою редактора онтологій Protégé (рис. 3). При цьому певну проблему викликає лише кодування українських назв класів та екземплярів.
Побудована таким чином онтологія може використовуватися в МАІПС для того, щоб охарактеризувати сферу інформаційних інтересів користувача. За термінами цієї онтології користувач може побудувати тезаурус, який відображає поточні інформаційні потреби користувача. Рис. 2. Побудова RDF-файла за семантично розміченими Wiki-сторінками Службова
сторінка експорту в RDF
RDF-файл Об’єктні властивості в онтології
Рис. 3. Представлення згенерованого RDF-файлу в Protégé
Стандартний профіль користувача вікі-ресурсу
В звичайному стандартному пакеті ПО ВікіМедіа [
Окрім цієї загальної інформації, в Wiki-системі для адміністрування є система розподілення прав, яка встановлює групи користувачів та які права мають ці групи.
Для відстеження змін, ВікіМедіа зберігає всю історію редагування сторінок, з інформацією про те, який користувач які сторінки, категорії, класи, властивості, тощо, редагував.
Для отримання більш докладної інформації про користувача доволі цікавим видається можливість знати, які сторінки редагував певний користувач. Така інформація зберігається і її можливо отримати на спеціальній сторінці «Спеціальна;Внесок».
Таким чином, маючи інформацію про сторінки, які редагував користувач, та використовуючи можливість Семантичної надбудови ВікіМедіа для отримання RDF-даних, ми отримали можливість автоматизовано поповнювати профіль користувача МАІПС знаннями про ПрО його інтересів. Висновки
Як показує вищенаведений аналіз, Wiki-сторінки, з одного боку, є результатом інтелектуальної діяльності певних осіб, інформація щодо чого фіксується системою підтримки Wiki-середовища.
З іншого боку, семантичні Wiki-ресурси є джерелом для побудови різноманітних легковажних онтологій, які формалізують сферу інтересів та компетентності як окремих осіб, так і спільнот, які складаються з груп осіб.
Таким чином, з точки зору семантичного пошуку, Wiki-ресурси можуть використовуватися для забезпечення наступних задач:
− розширення та поповнення профілю користувача ССП в онтологічній моделі семантичного пошуку, а саме – його компетенцій;
− автоматизованої побудови персоніфікованих онтологій ПрО, на яких базуються користувацькі запити до ССП;
− формування спільнот користувачів зі спільними інформаційними потребами для проактивної побудови рекомендацій щодо ІР, що використовуються;
− побудови та уточнення тезаурусів задач, які можуть формуватися як множина термінів з побудованої за множиною Wiki-сторінок RDF-конструкції.
Доцільність такого застосування Wiki ресурсів та пов’язаних з ними методів обробки доведено в процесі
використання сторінок з прототипу Української енциклопедії [