摘  要： 分析了當前空間信息服務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個性化推薦的約束，匹配過程中的“需求”與空間信息服務“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，有效且準確地進行空間信息服務的個性化推薦。
關(guān)鍵詞： 空間信息服務；三層模型；個性化推薦

    人類社會進入信息時代，服務提供商提供的規(guī)范化、標準化服務并不能滿足用戶的差異性需求。個性化服務通過收集和分析用戶信息來學習用戶的興趣和行為，從而實現(xiàn)主動推薦的目的[1]，成為目前研究的熱點。
    國內(nèi)外研究人員對空間信息服務匹配[2-4]、空間信息服務組合[5-7]、空間信息服務質(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進行語義表達、空間信息服務的有效匹配、服務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，即都是面向服務本身，忽略了用戶需求，分離用戶與服務兩者之間的映射關(guān)系，使得每個服務的匹配沒有結(jié)合其用戶的需求而獨立進行或是僅僅憑借用戶所輸入的幾個服務參數(shù)來檢索服務，其結(jié)果必然導致最后所得到的服務無法滿足用戶的復雜需求，迫使用戶做出二次或多次服務檢索，不利于個性化服務的有效開展。
    本文提出一種面向用戶復雜需求、針對單個空間信息服務的三層組織模型，在空間信息服務個性化推薦過程中，根據(jù)用戶的歷史行為，通過源服務拆分以及用戶建模等步驟，準確地將具體的用戶行為映射到抽象的空間信息服務上，滿足了動態(tài)變化的用戶人群對空間信息服務的不同需求。
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：服務提供者提供的單個具體空間信息服務稱為源服務。一個源服務必須包含以下變量，即：
    So=Name+URL+Operation+QoS+DomainFeature
其中，So表示某一目標服務；Name為服務的名稱；URL表示服務的訪問地址；Operation為該服務所支持的各種操作；QoS為該服務的質(zhì)量，包含服務響應時間、價格、穩(wěn)定度、可用性等參數(shù)；DomainFeature為空間信息服務的領(lǐng)域特性，如空間數(shù)據(jù)服務應包含Data format、Spatial resolution、Spatial reference system、Extent，描述內(nèi)容參考了ISO19115元數(shù)據(jù)標準。
    定義2：空間信息原子服務：只封裝了一個操作的空間服務為原子服務。原子服務使用一個三元組來表示，即：
    Sa=<f，Op，IO>
其中，f表示服務Sa能完成的功能，它以語句形式描述該原子服務的功能信息；Op表示服務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 空間信息服務三層組織模型的構(gòu)建
    傳統(tǒng)的三層服務模型[5-6]，主要針對原子服務如何組合以及服務鏈的有序展開等問題，其思想是將整條服務鏈拆分為多個獨立的原子服務，研究這些原子服務之間的接口關(guān)系，便于前置服務輸出接口所得到的參數(shù)與后置服務的輸入接口所需要的參數(shù)相匹配，從而使服務組合有效開展。而本文中的三層模型，針對的是復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，從而實現(xiàn)空間信息領(lǐng)域的個性化推薦。
    用戶對空間信息服務的需求往往不是單一的，而是由多個單純需求構(gòu)成的復雜體，反映在用戶操作或行為上就是多個操作或行為的復雜集合體，反映在服務上就是服務的各類參數(shù)和所包含的原子服務?？臻g信息服務的個性化推薦，其實質(zhì)是服務本身所含有的原子服務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，將源服務(對象服務)拆分為原子服務，再將用戶需求拆分為單個行為或操作，通過原子服務與用戶單個操作或行為的映射關(guān)系，實現(xiàn)一個服務-用戶的分級模型，便于源服務與多用戶的不同需求和單個用戶的多個需求進行匹配；實現(xiàn)針對用戶歷史行為或操作集合所做出的服務個性化推薦。具體模型如圖1所示，即源服務層-原子服務層-用戶層。三層模型實現(xiàn)兩個映射關(guān)系：源服務與原子服務之間的映射，原子服務與用戶之間的映射。

2.1 源服務到原子服務的映射
    源服務拆分為原子服務，是要將源服務的功能進行分解，而這些功能實質(zhì)上是由原子服務來實現(xiàn)的，例如在ArcWeb服務中位置查找Web服務(The Place Finder Sample Web Service)，客戶端調(diào)用某一源服務中的Find-Place原子服務，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，如果一個源服務中沒有FindPlace原子服務，則該服務就不能提供這一功能。
    在源服務拆分為原子服務的過程中，并不是真正地對某個具體的源服務進行拆分，而是為了便于與用戶的單個需求進行匹配所做的工作。服務提供者發(fā)布源服務，通過對其WSDL進行解析，建立起由源服務—原子服務的映射關(guān)系，原子服務與源服務的關(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，可以表示為Sai0、Sai1、…、Sain等原子服務的總和；同樣源服務Soj也可以表示為Saj0、Saj1、…、Sajm等原子服務的總和。式(1)、式(2)中的原子服務個數(shù)m與n可以相等或不等，原子服務項可以相同或不同。
2.2 用戶分析與建模
    空間信息Web服務是在Web服務技術(shù)和標準基礎(chǔ)之上實現(xiàn)的地理空間信息網(wǎng)上在線服務。主要的應用客戶包括發(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：指對服務進行增值服務開發(fā)的用戶。這類用戶更關(guān)注于服務質(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所提供數(shù)據(jù)的用戶。這類用戶關(guān)注于服務所含有的空間實體的屬性(如位置信息、幾何性質(zhì)、拓撲關(guān)系等)；(3)空間信息服務的終極用戶：指只使用空間信息服務，而不對服務進行二次處理的用戶，也即普通大眾。這類用戶可以通過查詢空間信息服務解決方案得到最新的空間信息報告、地圖和感興趣的應用程序。
    因為前兩種用戶和第三種用戶對服務的關(guān)注程度存在遞進關(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行分析，這類用戶在使用空間信息服務時，其興趣將反應在其行為上，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，且該服務不參與服務推薦)的操作。對用戶所進行的操作進行采集和預處理，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在規(guī)定時間內(nèi)的可達性，分別表述為(search, place)和(compute, extent)。用戶模型通常由多個二元組組成，表達了用戶的復雜需求。基于以上分析，三類用戶模型中包含的具體內(nèi)容如表1所示。

2.3 原子服務與用戶興趣的雙向映射
    原子服務與用戶操作的匹配，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的標準應符合：(1)人們對原子服務匹配成功的語義相似度要求，相似度越高，匹配越準確，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表示原子服務與用戶二元組的動詞相似度，ΦN表示原子服務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)絡服務的歷史情況，向用戶推薦其感興趣的網(wǎng)絡服務過程。本文提出的模型在個性化推薦中的具體應用如圖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，進而對該服務進行推薦。

3 模擬應用實驗
3.1 實驗準備
    設計源服務組織模型并下載Esri以及本地的服務等200多個服務WSDL，組成源服務數(shù)據(jù)；解析WSDL得到源服務所包含的操作組成原子服務，借鑒ArcGIS Soap標準對原子服務功能f進行描述。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 實驗過程
    本文以一個仿真實驗為例進行分析。對用戶的歷史操作或行為進行采集，論證能否通過三層模型篩選出滿足用戶需求的源服務。
    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行抽象，組成代表用戶復雜興趣的二元組集合，計算單個二元組與原子服務的相似度，取相似度最大的原子服務。因為用戶操作不僅是一個，通常情況下是多個，以每個二元組所對應的原子服務為索引，組成索引集，檢索出源服務并進行推薦。
    將實驗源服務拆分為原子服務，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行了如下操作：(1)用鼠標在地圖上進行定位；(2)分析該位置在2 min內(nèi)所能到達的區(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算法計算原子服務與用戶二元組的相似度(ΦV，ΦN)，設定動詞與名詞在二元組中的權(quán)重都為0.5，即ωV=ωN=0.5。用戶與原子服務的相似度計算結(jié)果如表3所示。

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

3.3 實驗分析與結(jié)論
    通過模擬實驗，用戶模型代表了用戶的兩方面需求：定位和分析通達性。根據(jù)表3所示用戶與原子服務的相似度計算結(jié)果，用戶的這兩方面需求由原子服務ToMapPoints和Solve(表3中原子服務3和2)實現(xiàn)。根據(jù)源服務與原子服務的關(guān)系(表2)可知，包含這兩個原子服務的源服務(表2中源服務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)空間信息服務模型以服務本身為考慮對象，忽略了對用戶信息的挖掘，檢索出的服務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，影響服務質(zhì)量；本文模型有效地克服了這一缺點，在對用戶歷史信息進行挖掘后，經(jīng)過原子服務這一橋梁，把用戶需求與服務功能有機地結(jié)合在一起，所篩選出的源服務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中的應用是當前研究的一大難點。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，將用戶需求與服務功能有機地聯(lián)系起來，為實現(xiàn)空間信息服務領(lǐng)域的個性化推薦提供一種更為便利的組織形式，且實例證明該三層模型能有效且迅速地對用戶行為作出響應，從眾多的空間服務中篩選出最滿足用戶需要的服務，為未來空間信息服務領(lǐng)域的智能化和個性化研究提供新的思路。
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