基于范例推理的数字参考咨询系统实现初探

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1、基于范例推理的数字参考咨询系统实现初探李记旭（韩山师范学院图书馆广东潮州521041）摘要：CBR是人工智能领域中一种基于知识的问题求解和学习方法，本文将CBR引入到数字参考咨询系统的设计中，在分析基于CBR的智能数字参考咨询系统结构的基础上，对智能数字参考咨询系统范例库的定义、检索及范例匹配进行了分析，为提高数字参考咨询系统的智能性提供参考借鉴。关键词：智能数字参考咨询系统CBR范例库数字图书馆中图分类号：G250.6,TP18文献标识码：AAPreliminaryResearchontheDigitalReferenceSystembasedonCBRLIJixu(HanShanNor

2、malUniversityLibraryChaozhouGuangdong521041,China)Abstract:CBRisamethodofproblemresolutionandlearninginthefiledofintelligence,thepaperimportsCBRintothedesignofDRSsystem.BasedontheanalyseofthestructureofintelligenceDRS,thepaperanalyzesthedefinition,searching,matchingofcasebase.Theanalysecanaffordre

3、ferencestoimprovetheintelligenceofDRS.Keywords:IntelligentDRS；CaseBasedReasoning；Casebase；DigitalLibrary1引言随着数字图书馆的不断发展，数字参考咨询系统已经成为数字图书馆重要的组成部分，但目前的数字参考咨询系统总的来说智能化程度还不是很高。而基于范例推理（Case-BasedReasoning,CBR）是人工智能领域中一种基于知识的问题求解和学习方法，是一种典型的利用先前的实例和经验进行推理的新问题求解机制，非常适合于不确定而且需要丰富经验的决策环境。智能数字参考咨询系统的答疑过程是一个

4、典型的继承与重用设计知识的过程，解答一个问题常常需要借鉴已有的典型范例及经验。同时，在答疑的过程中，范例库中已经积累了大量的相关范例，这些特点都决定了数字参考咨询系统可以和CBR技术很好地结合。基于CBR的智能数字参考咨询系统，其主要思想是把待求解的问题与系统中已存的范例进行类比分析，找出与待求解问题最相似的范例。通过修改相似范例的解决方案，得到解决当前待求解问题的方案。目前CBR在许多领域都得到了广泛的应用，将CBR应用于智能数字参考咨询系统中，将范例库中原有问题和知识点总结、提取，建立一个资料准确、完备，并且组织有序，便于检索和维护的范例库，能够极大提高数字参考咨询系统的智能化水平。2

5、基于CBR的智能数字参考咨询系统模型基于CBR的智能数字参考咨询系统采用了三层结构，包括表示层、业务逻辑层和数据服务层，如图1所示：表示层：提供人机交互界面，完成人机交互、问题描述、结果显示等功能。业务逻辑层：完成范例的检索、匹配及范例库的修改等功能。主要由范例库和范例库管理系统组成，包括范例检索算法和范例匹配算法，指导范例调整，其范例在系统运行中不断扩充。此外还包括一个多库协调器，主要作用是根据问题解答的需要按照一定的策略完成问题求解过程中对模型库系统、方法库系统、知识库系统和数据库系统等资源的调度与协调。5数据服务层：主要由知识库系统（包括专家经验和以规则形式表示的有关知识）、模型库系

6、统（完成模型的调用，并将结果综合，送入表示层显示，作为补充信息供范例检索和调整使用）、数据库系统（存放待解答的所有问题，并完成其维护与查询功能）组成。工作时，用户通过表示层的人机接口界面进行注册和登录，并通过业务逻辑层进行范例的索引，为了解决一个新问题，系统先是进行回忆，从典型范例库中找到一个与新问题相似的范例，经过适配修正后判断答案是否满意，如果满意，则将答案输出并把该范例中的有关信息和知识存入典型范例库，复用到新问题的求解之中。如不满意，则系统重新确定学习目标，并通过多库协同器获取深层信息，然后获取问题的决策知识，作为补充结论，扩充观点，形成问题的解。并重复此过程，直到得到问题的满意解

7、。图1智能数字参考咨询系统模型3智能数字参考咨询系统的实现3.1范例的定义范例定义是能够导致特定结果的一组特征及属性的集合，它直接影响范例推理的效率。尽管智能数字参考咨询系统中不同领域的范例结构有所差异，但范例的概念基本相同。为此，在智能数字参考咨询系统中我们采用XML和RDF(资源描述框架，ResourceDescriptionFramework)技术来实现范例库的定义。作为第二代的Web语言，XML可以充当不同数据源