關(guān)于知識依賴度約簡的論文

　　基于知識依賴度約簡的知識發(fā)現(xiàn)研究

　　摘要：粗糙集理論中的屬性約簡問題屬于NP難問題。以教育技術(shù)學(xué)專業(yè)讀者2013學(xué)年度圖書借閱歷史數(shù)據(jù)為原型，采用借閱類目的次數(shù)多少作為屬性重要度進行啟發(fā)式選擇，利用粗糙集理論中的知識依賴度對類目約簡，挖掘出本專業(yè)和各年級借閱類目的核心集，并經(jīng)問卷調(diào)查證明其規(guī)律的正確性。通過與教育技術(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)科知識體系結(jié)構(gòu)的比較，能夠發(fā)現(xiàn)學(xué)科知識體系結(jié)構(gòu)建設(shè)的不足之處，以促進其更科學(xué)完善。

　　關(guān)鍵詞：粗糙集；知識依賴度；數(shù)據(jù)挖掘；知識發(fā)現(xiàn)

　　0 引言

　　高校圖書館自動化建設(shè)經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)積累了大量歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不但完整，而且質(zhì)量高，充分反映了讀者學(xué)習(xí)成長的過程。如何對其進行挖掘提煉并從中發(fā)現(xiàn)有價值的知識，是了解讀者需要、開展知識推送服務(wù)的重要信息來源。前人研究主要是根據(jù)讀者的借閱歷史數(shù)據(jù)，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法發(fā)現(xiàn)某類書籍之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則[14]，或利用聚類算法挖掘具有共同閱讀興趣的讀者群體[5]，以及通過時間流分析得到讀者借閱時間的分布規(guī)律[6]等。

　　也可以利用粗糙集進行挖掘。例如，柳炳祥等[7]只是介紹有關(guān)理論，文章中并沒有對粗造集挖掘進行深入闡述。這些挖掘結(jié)果往往只是反映讀者已往的借閱規(guī)律，而不能反映其當(dāng)前和今后一段時間的真實需要，因為這些讀者還需要不斷地進行知識更新和深化學(xué)習(xí)。本文通過對教育技術(shù)學(xué)專業(yè)讀者群進行數(shù)據(jù)挖掘，利用知識依賴度約簡方法發(fā)現(xiàn)其學(xué)科知識體系結(jié)構(gòu)，并通過與相關(guān)專業(yè)的知識體系結(jié)構(gòu)建設(shè)進行比較，以發(fā)現(xiàn)建設(shè)中的不足之處。如果利用所得的知識庫進行推送服務(wù)，則能把讀者真正需要的知識推送給他們。

　　1 粗造集有關(guān)理論

　　粗糙集理論認為“知識是一種對對象進行分類的能力”，它將分類理解為在特定空間上的等價關(guān)系，而等價關(guān)系構(gòu)成了對該空間的劃分[8]。

　　定義1（論域、知識）：設(shè)U 是感興趣的對象組成的非空有限集合，稱為一個論域。論域U 上的任一子集XU，稱為論域U 的一個概念或范疇。論域U 中的任何子集簇（概念簇）稱為關(guān)于U 的抽象知識，簡稱知識[9]。在二維表中，知識是由某些列對所有行的劃分構(gòu)成的集合所表示。

　　定義2（知識庫）：給定一個論域U 和U上的一簇等價關(guān)系S，稱二元組K=（U，S）是關(guān)于論域U 的一個知識庫或近似空間。因此，論域上的等價關(guān)系即代表著劃分和知識。這樣，知識庫就表示了論域上由等價關(guān)系導(dǎo)出的各種知識，即劃分或分類模式，同時代表了對論域的分類能力，并隱含著知識庫中概念之間存在的各種關(guān)系[9]。

　　定義3（不可分辨關(guān)系）：給定一個論域U 和U上的一簇等價關(guān)系S，若PS，且P≠，則∩P（P中所有等價關(guān)系的交集）仍然是論域U 上的一個等價關(guān)系，稱為P上的一個不可分辨關(guān)系，記作IND（P）。IND（P）的等價類稱為知識P的基本范疇[9]。

　　2 知識發(fā)現(xiàn)

　　2.1 樣本數(shù)據(jù)選取

　　2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　在進行數(shù)據(jù)挖掘之前，需要對數(shù)據(jù)進行去噪、補缺和轉(zhuǎn)換等預(yù)處理操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟如下：①根據(jù)年級、專業(yè)代碼和時間段獲取讀者借閱歷史記錄，并通過匯總獲得借閱圖書的人數(shù)、未借閱人數(shù)和總借閱冊數(shù)；②去除借閱書目的.種次號，得到借閱類目，匯總后得到借閱類目數(shù)。由于中圖法是通過標(biāo)記符號代表各級類目和固定先后次序的分類體系，標(biāo)記符號不同，其表示的知識類目也不同，故不能把相近類目合并為一類；③按類目進行匯總，求得各類目借閱冊數(shù)和所有類目的平均借閱冊數(shù)，并刪除低于平均借閱冊數(shù)的類目，因為其表現(xiàn)的只是某個學(xué)生的個人愛好，不是大家共同學(xué)習(xí)的知識，相當(dāng)于噪音數(shù)據(jù)；④求出借過大于平均借閱冊數(shù)類目的所有讀者，這些讀者即是進行知識約簡的對象；⑤生成上述讀者對象和其借閱類目的二維表，并對表中數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換處理，如果此讀者借過該類目書籍則為1，否則為0。類目列按類目總借閱冊數(shù)降序添加到表中。

　　2.3 知識約簡

　　經(jīng)過上面的數(shù)據(jù)預(yù)處理后，得到了知識庫的關(guān)系簇S 和論域U，即不小于平均借閱冊數(shù)的類目和借閱這些類目的讀者。然而，即使經(jīng)過上述預(yù)處理后，其約簡的類目數(shù)還有幾十種；如果直接利用知識依賴度（定義5）來約簡，其需要計算的次數(shù)為M*logM*2n（M是讀者數(shù)，n是類目數(shù)），這是指數(shù)級時間復(fù)雜度，需要消耗大量計算時間。為了得到多項式時間算法，采用以類目借閱的冊數(shù)多少作為屬性重要度的啟發(fā)式策略，應(yīng)用知識依賴度來約簡二維表，具體算法如下：

　　（1）置K={}，R={}；// K表示約簡后得到的知識，R表示臨時約簡知識

　　//如果單個知識把論域全覆蓋則作為約簡知識放入K中

　�。�2）For r0=1 to count（類目） do

　　取出count（r0）類目I，計算其劃分。

　　如果I全覆蓋論域U ，則把I并入K中；否則，退出循環(huán)。

　�。�3）把I并入R中。

　　//計算剩下的類目依賴關(guān)系 （4）For r1=r0+1 to count（類目） do

　　取出count（r1）類目Q，根據(jù)類目Q求其對論域U 的劃分。

　　根據(jù)R中的知識求其對論域U 的劃分。

　　利用知識依賴度公式，求Q對R的知識依賴度γ；如果γ小于0.5，則把Q并入R中，否則認為知識Q歸屬于R而被約簡掉。

　�。�5）K=K∪R，并退出。 //即K就是所求的約簡集合

　　2.4 結(jié)果分析

　　因此，通過對相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，給出如下建議：①給大一、大二學(xué)生適當(dāng)介紹本學(xué)科知識體系結(jié)構(gòu)，使其開始就明確學(xué)習(xí)目標(biāo)、方向和內(nèi)容組成；②通過與教育學(xué)院教師交流發(fā)現(xiàn)，學(xué)院已開設(shè)《學(xué)科導(dǎo)論》課程，但效果不夠理想。因此，對于開設(shè)《學(xué)科導(dǎo)論》課的院系，需要扎實推進本導(dǎo)制，發(fā)揮其引導(dǎo)作用；③深入研究小說等文學(xué)類與教育技術(shù)學(xué)專業(yè)之間的內(nèi)在關(guān)系，將其納入學(xué)科體系結(jié)構(gòu)中，完善學(xué)科知識體系結(jié)構(gòu)建設(shè)；④在低年級中適當(dāng)開設(shè)“TP393.092 網(wǎng)絡(luò)瀏覽器”課程，做好相關(guān)理論基礎(chǔ)知識鋪墊，使學(xué)科知識結(jié)構(gòu)布局更加合理。

　　3 知識驗證

　　4 結(jié)語

　　本文利用粗糙集理論中的知識依賴度約簡方法對某專業(yè)讀者群借閱歷史數(shù)據(jù)進行挖掘，獲得其學(xué)科體系結(jié)構(gòu)知識，并通過比較，發(fā)現(xiàn)相應(yīng)學(xué)科體系結(jié)構(gòu)建設(shè)中的不足之處，促使學(xué)科結(jié)構(gòu)體系建設(shè)更加合理、完善。如果利用所得的知識進行推送服務(wù)，則能夠根據(jù)學(xué)生知識結(jié)構(gòu)的變化進行預(yù)判，做到有的放矢，提高服務(wù)質(zhì)量。當(dāng)然，本文還有一些問題尚待解決，如表4類目順序變化的真正原因是什么，蘊含了哪些知識？小說等文學(xué)類中哪些知識是教育技術(shù)學(xué)專業(yè)的本質(zhì)需要，如何合理設(shè)計它在學(xué)科體系結(jié)構(gòu)的布局等？相關(guān)問題有待進行下一步更深入的研究。

　　參考文獻：

　　[3]張紅燕. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在高校圖書館借閱流通中的應(yīng)用[J]. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2012（5）：76，78.

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　　[9]苗奪謙，李道國. 粗糙集理論、算法與應(yīng)用[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2008.

　　[14]中國圖書館分類法編輯委員會. 中國圖書館分類法[M]. 第4版. 北京： 書目文獻出版社，1999.