任斌斌，謝振平+，劉 淵

1.江南大學(xué) 數(shù)字媒體學(xué)院，江蘇 無錫 214122

2.江蘇省媒體設(shè)計(jì)與軟件技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（江南大學(xué)），江蘇 無錫 214122

1 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)媒體的飛速發(fā)展，人類進(jìn)入信息爆炸時(shí)代，“信息過載”[1]使得用戶獲取信息時(shí)往往會(huì)被動(dòng)地接受一部分不感興趣的信息。而網(wǎng)絡(luò)資訊是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)中信息的重要組成部分，具有較強(qiáng)的時(shí)效性，用戶主動(dòng)去查找感興趣的資訊既耗時(shí)又費(fèi)力，因此個(gè)性化資訊服務(wù)[2]正成為一種趨勢。

個(gè)性化資訊服務(wù)以智能代理[3]為基礎(chǔ)，用戶偏好為主導(dǎo)，結(jié)合用戶的閱讀習(xí)慣，定期地獲取資訊并向用戶做相關(guān)推送?，F(xiàn)有主要研究包括信息抽取、用戶需求描述、語義理解[4]、情感分析[5]等。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]在這一方面表現(xiàn)較為出色，但其需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)致使系統(tǒng)的效率偏低。此外，用戶獲取資訊具有較強(qiáng)的選擇性，如何在數(shù)量巨大的資訊中篩選最符合用戶需求的信息，對(duì)提升個(gè)性化資訊服務(wù)的效率和質(zhì)量有重要意義。

人的學(xué)習(xí)是個(gè)體基于現(xiàn)有知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)生成建構(gòu)理解的過程。用戶在閱讀資訊時(shí)發(fā)揮主動(dòng)性，使得自身知識(shí)建構(gòu)也在不斷變化。用戶利用自身已掌握的知識(shí)，結(jié)合當(dāng)下獲取的知識(shí)，不斷完善自身知識(shí)建構(gòu)，這是建構(gòu)主義理論[7-8]的基本思想。為此，本文結(jié)合建構(gòu)主義理論，提出一種平衡組合游走策略，對(duì)用戶閱讀資訊、獲取知識(shí)的過程進(jìn)行建模分析，旨在模擬用戶網(wǎng)絡(luò)閱讀中認(rèn)知的建構(gòu)過程，為個(gè)性化資訊服務(wù)提供新技術(shù)手段。

本文組織結(jié)構(gòu)如下：第2章給出相關(guān)網(wǎng)頁抽取技術(shù)；第3章對(duì)個(gè)性化抽取建模進(jìn)行詳細(xì)闡述和分析；第4章以健康領(lǐng)域資訊為對(duì)象，進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)研究；第5章對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)。

2 相關(guān)工作

快速準(zhǔn)確地獲取符合用戶需求的網(wǎng)頁是個(gè)性化爬取的核心。主題爬蟲[9]是當(dāng)前個(gè)性化爬取主要的工具之一，由主題的描述、主題相關(guān)度度量和爬行策略構(gòu)成。其中主題是對(duì)用戶需求的具體描述，主題描述的正確性和相關(guān)度度量直接影響網(wǎng)頁抽取的準(zhǔn)確性，爬行策略則影響抽取的效率。

文獻(xiàn)[10]中提出自學(xué)習(xí)主題的爬取算法，執(zhí)行時(shí)用戶僅需輸入一組關(guān)鍵詞，以此作為判斷是否爬取網(wǎng)頁的依據(jù)。爬取的網(wǎng)頁處理后作為經(jīng)驗(yàn)保存形成知識(shí)庫，后續(xù)的爬取依據(jù)知識(shí)庫進(jìn)行，以此循環(huán)迭代更新知識(shí)庫。文獻(xiàn)[11]中提出基于“經(jīng)驗(yàn)樹”的“二次爬行”策略?！岸闻佬小笨紤]后續(xù)的爬取受歷史爬取的影響，分別對(duì)歷史網(wǎng)頁鏈接和內(nèi)容進(jìn)行分析，將二者的相關(guān)度作為爬取“經(jīng)驗(yàn)”，存儲(chǔ)到“經(jīng)驗(yàn)樹”中作為后續(xù)爬取的參考，減少因相關(guān)度判別導(dǎo)致的誤判。文獻(xiàn)[12-13]中提出結(jié)合超文本敏感標(biāo)題搜索（hyperlink-induced topic search,HITS）算法提取高質(zhì)量的背景知識(shí)，利用概念背景圖來描述用戶需求，并依據(jù)背景圖估計(jì)鏈接的相關(guān)性，有效提升了準(zhǔn)確率和召回率。文獻(xiàn)[14]中提出基于概率模型的主題爬蟲并引入網(wǎng)頁質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)和歷史評(píng)價(jià)指標(biāo)，較好地解決了“隧道穿越”和“主題漂移”[15]的問題。

上述對(duì)于用戶在網(wǎng)頁瀏覽過程中的動(dòng)態(tài)性、選擇性建模還較少考慮，文中借鑒建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論思想，考慮用戶在資訊閱讀過程中的動(dòng)態(tài)選擇性特點(diǎn)，研究提出一種新的平衡組合游走建構(gòu)認(rèn)知資訊抽取模型。

3 模型框架

真實(shí)用戶獲取網(wǎng)絡(luò)資訊時(shí)具有一定的目的性，本文將這種“目的”描述為用戶興趣。理想的模型應(yīng)能夠準(zhǔn)確描述用戶需求并反映興趣與自身知識(shí)作用關(guān)系，遂提出平衡組合游走建構(gòu)認(rèn)知模型，模擬用戶閱讀資訊和認(rèn)知的建構(gòu)過程。首先考慮模型的基本框架，其由數(shù)據(jù)抽取模塊和用戶資訊建構(gòu)模塊兩部分組成，設(shè)計(jì)如圖1所示。

Fig.1 Personalized information extraction modeling framework圖1 個(gè)性化資訊抽取模型框架

3.1 相關(guān)概念

概念1（興趣點(diǎn)）興趣作為用戶需求的描述，一般具有多樣性，不同興趣點(diǎn)構(gòu)成興趣，形如：

其中，Savor為包含不同興趣點(diǎn)的興趣，poi為相應(yīng)的興趣點(diǎn)。為便于描述，文中的興趣點(diǎn)用相關(guān)關(guān)鍵詞詞頻表示，候選興趣點(diǎn)用文章內(nèi)的top-k關(guān)鍵詞詞頻表示。

概念2（經(jīng)驗(yàn)性）用戶閱讀網(wǎng)絡(luò)資訊是一個(gè)自我學(xué)習(xí)的過程，興趣的經(jīng)驗(yàn)性反映了自身建構(gòu)的相關(guān)性和歷史性。用戶的行為具有主觀能動(dòng)性，在閱讀資訊增加自身知識(shí)儲(chǔ)備的同時(shí)，其對(duì)事物的認(rèn)識(shí)也在不斷變化，因此相鄰時(shí)刻用戶的興趣理論上具有一定的繼承，與之對(duì)應(yīng)的是用戶的經(jīng)驗(yàn)，即不同興趣之間相同興趣點(diǎn)的二元一致性：

概念3（新穎性）用戶在閱讀資訊時(shí)，獲取的新知識(shí)也常影響自身的需求，故前后時(shí)刻的興趣一般存在一些區(qū)別。新穎性可以反映未來時(shí)刻用戶認(rèn)知建構(gòu)的可能，以當(dāng)前文章關(guān)鍵詞作為候選興趣點(diǎn)，新穎性表現(xiàn)為候選興趣點(diǎn)未出現(xiàn)在前一刻興趣的情況，即候選興趣點(diǎn)與前一刻興趣點(diǎn)的文本差異性：

3.2 數(shù)據(jù)抽取模塊

領(lǐng)域資訊抽取考慮預(yù)先確定目標(biāo)領(lǐng)域信息，并對(duì)相應(yīng)的領(lǐng)域數(shù)據(jù)源進(jìn)行甄別和篩選。數(shù)據(jù)抽取模塊依據(jù)相應(yīng)的領(lǐng)域信息對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行網(wǎng)頁抽取，具體包括領(lǐng)域網(wǎng)頁抽取和頁面分析。頁面分析主要包括鏈接分析和領(lǐng)域文本分析；對(duì)于鏈接分析，采用規(guī)則提取頁面內(nèi)的鏈接過濾無關(guān)鏈接，并將錨文本（anchor text，At）和鏈接以鍵值對(duì)形式保存。領(lǐng)域文本分析是對(duì)于包含領(lǐng)域文章內(nèi)容的網(wǎng)頁，通過分析頁面結(jié)構(gòu)提取文本內(nèi)容并做主題特征項(xiàng)抽取[16]。為便于表示和計(jì)算，采用關(guān)鍵詞作為文本特征詞。關(guān)鍵詞提取部分包括文本分詞、去除停用詞和統(tǒng)計(jì)詞頻，結(jié)果以鍵值對(duì)保存：

式中，kw表示相應(yīng)的關(guān)鍵詞，v表示與之對(duì)應(yīng)的詞頻，通過計(jì)算關(guān)鍵詞相關(guān)度判斷框架中的鏈接與用戶興趣的相關(guān)性，確定下一個(gè)瀏覽的頁面。由于用戶對(duì)過目的事物具有短暫記憶能力，故將未訪問的鏈接作為緩存暫時(shí)保留，并通過迭代算法生成下一時(shí)刻的興趣。如果當(dāng)前頁面內(nèi)沒有符合需求的鏈接，用戶則可以通過回憶近期瀏覽的網(wǎng)頁，從中選取某條相關(guān)的鏈接并訪問，如此循環(huán)，直至達(dá)到終止條件。

3.3 用戶資訊建構(gòu)模塊

用戶閱讀資訊既是學(xué)習(xí)豐富知識(shí)的過程，也是建構(gòu)、不斷完善自身系統(tǒng)的過程。用戶資訊建構(gòu)模塊負(fù)責(zé)對(duì)用戶的認(rèn)知進(jìn)行表達(dá)與更迭，并對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。結(jié)合空間向量模型對(duì)用戶興趣進(jìn)行建模[17]，給予不同興趣點(diǎn)各自權(quán)重以表示其受感興趣程度，形式如下：

其中，poi為興趣點(diǎn)，對(duì)應(yīng)興趣為Savor=＜poi1,poi2,…,poin＞。v表示受感興趣程度，對(duì)應(yīng)向量為vector=＜v1,v2,…,vn＞，v∈(0,1)。用戶感興趣則v必不為0，本文考慮用戶興趣的多樣性（興趣數(shù)大于1），故v值小于1。使用當(dāng)前網(wǎng)頁提取的top-k關(guān)鍵詞作為候選興趣點(diǎn)，結(jié)合式（4）構(gòu)建候選興趣SVcur。

本文個(gè)性化資訊抽取結(jié)合建構(gòu)主義理論，充分考慮用戶主觀性，獲取符合其興趣的領(lǐng)域信息。通常用戶瀏覽資訊后獲取了一定的信息，自身的知識(shí)建構(gòu)一般會(huì)改變，因此產(chǎn)生的興趣也會(huì)區(qū)別于前一刻。

興趣點(diǎn)更新。依據(jù)興趣的經(jīng)驗(yàn)性，興趣點(diǎn)更新是針對(duì)前后興趣具有的相同部分。對(duì)公共項(xiàng)的權(quán)重用以下公式進(jìn)行更新：

其中，rpub為各興趣對(duì)應(yīng)公共項(xiàng)的權(quán)重和，v(poipre)和v(poicur)分別為對(duì)應(yīng)公共項(xiàng)的權(quán)重，v(poiupdate)為更新后的公有興趣點(diǎn)的權(quán)重,故更新后的興趣pvupdate=＜poipub,v(poiupdate)＞。約定SVpre?SVcur=?時(shí)，用戶興趣與當(dāng)前頁面產(chǎn)生的候選興趣點(diǎn)無相關(guān)性，此時(shí)用戶興趣不更新。

興趣點(diǎn)增加。上文所述興趣點(diǎn)的新穎性可以反映未來時(shí)刻用戶認(rèn)知建構(gòu)的可能，故新穎性是興趣點(diǎn)增加的重要依據(jù)。本文考慮使用關(guān)鍵詞權(quán)重作為興趣點(diǎn)，增加的興趣點(diǎn)為候選興趣點(diǎn)的若干項(xiàng)，作為增加的項(xiàng)，其必不包含在初始興趣內(nèi)，即二者差集：

其中，Savorcur為當(dāng)前候選興趣集合，Savorpre為當(dāng)前興趣集合，對(duì)應(yīng)權(quán)重計(jì)算如下：

故增加的興趣pvexp=＜poiexp,v(poiexp)＞。

興趣點(diǎn)刪除。興趣點(diǎn)刪除一定程度上也屬于興趣點(diǎn)更新。雖然本文考慮興趣多樣性，但并不意味著興趣點(diǎn)越多越好，合適的興趣量才能模擬真實(shí)用戶的認(rèn)知建構(gòu)過程，故對(duì)興趣點(diǎn)根據(jù)權(quán)重作top-k選擇，權(quán)重過低的興趣點(diǎn)被刪除。

經(jīng)過相應(yīng)的更新、增加和刪除，迭代后的興趣應(yīng)為：

具體算法如下:

算法1興趣建構(gòu)迭代算法

輸入：初始興趣SVpre，候選興趣SVcur。

輸出：迭代興趣SVnew。

算法中步驟1獲取當(dāng)前可擴(kuò)展興趣點(diǎn)，步驟3計(jì)算當(dāng)前興趣和候選興趣各自的權(quán)重因子r，步驟4～5根據(jù)對(duì)應(yīng)的r對(duì)初始興趣SVpre內(nèi)興趣點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行更新，并計(jì)算可擴(kuò)展興趣點(diǎn)的權(quán)重，步驟6～9對(duì)更新的興趣點(diǎn)和擴(kuò)展的興趣點(diǎn)求并集，根據(jù)權(quán)值進(jìn)行排序取top-k項(xiàng)作為迭代后的興趣，標(biāo)準(zhǔn)化并返回。

3.4 模型實(shí)現(xiàn)

現(xiàn)實(shí)中用戶通過點(diǎn)擊網(wǎng)頁鏈接來閱讀網(wǎng)頁，點(diǎn)擊的順序即瀏覽網(wǎng)頁的順序。不同的閱讀順序?qū)τ脩粽J(rèn)知建構(gòu)影響不同，最終自身的信息儲(chǔ)備也不同。一般來說用戶閱讀習(xí)慣存在差異性，因此考慮不同點(diǎn)擊序列下，用戶興趣的建構(gòu)情況。

可能有用戶偏向于“最優(yōu)優(yōu)先”策略，即在當(dāng)前頁面內(nèi)選出最感興趣的資訊進(jìn)行閱讀。由于每次只能選出一個(gè)最優(yōu)鏈接，并不斷深入獲取網(wǎng)頁，形式上類似于深度優(yōu)先策略。

另有可能用戶偏向于在當(dāng)前頁面內(nèi)選出自己感興趣的網(wǎng)頁，在后臺(tái)中全部打開后依次閱讀，形式上則類似于廣度優(yōu)先策略。

還有部分用戶善于主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和獲取知識(shí)，在瀏覽網(wǎng)頁時(shí)，通過不斷回憶閱讀歷程，結(jié)合當(dāng)前的認(rèn)知，溫故知新，以獲取新的網(wǎng)頁。從此類用戶學(xué)習(xí)行為方式出發(fā)，本文提出平衡組合游走策略。

平衡是指瀏覽網(wǎng)頁時(shí)對(duì)網(wǎng)頁鏈接的平衡選擇，其本質(zhì)上是深度優(yōu)先與廣度優(yōu)先的平衡組合[18]。通常依據(jù)當(dāng)前搜索需求計(jì)算分析候選網(wǎng)頁的跳轉(zhuǎn)概率，以做出局部最優(yōu)選擇。本文方法結(jié)合人類的閱讀習(xí)慣，融入建構(gòu)游走策略，圖2簡略描述了組合游走策略與常規(guī)策略的差異。圖（a）示例了網(wǎng)站網(wǎng)頁間的鏈接情況，其中各節(jié)點(diǎn)表示若干網(wǎng)頁，相鄰的網(wǎng)頁節(jié)點(diǎn)間存在互鏈接；圖（b）描述的深度優(yōu)先策略下，網(wǎng)頁的獲取序列為ABCDEFGHIJ；圖（c）描述的廣度優(yōu)先策略下的序列為ABEHCDFGIJ；圖（d）描述平衡組合策略下的序列為ABDEGHCJ，其中ABD、EG、HJ為常規(guī)網(wǎng)頁瀏覽路徑，DE、GH為組合策略下的瀏覽路徑，HCJ為游走策略下的瀏覽路徑。路徑HC表示，雖然網(wǎng)頁C在最初的瀏覽過程中由于低相關(guān)性而被“忽略”，但隨著興趣的更迭，用戶逐漸發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁C符合自身當(dāng)前的需求，遂“回憶”并瀏覽該網(wǎng)頁。同理，路徑CJ也是如此。

Fig.2 Comparison of different strategies圖2 不同策略對(duì)比

另一方面，人腦的短暫記憶能力，使得對(duì)近期瀏覽的網(wǎng)頁有較強(qiáng)的記憶，模仿提出網(wǎng)頁層次優(yōu)先級(jí)（pagelevelpriority）和鏈接新鮮度（linkfreshness，LF）。網(wǎng)頁層次優(yōu)先級(jí)是描述最近瀏覽網(wǎng)頁的順序，其數(shù)值上越大表示越近的瀏覽。鏈接新鮮度反映鏈接出現(xiàn)的時(shí)間度量，其數(shù)值上等于對(duì)應(yīng)的網(wǎng)頁優(yōu)先級(jí)?？紤]到網(wǎng)頁間形成的有向圖的連通性，低新鮮度的鏈接可能會(huì)出現(xiàn)在高優(yōu)先級(jí)的網(wǎng)頁內(nèi)，約定此時(shí)的鏈接新鮮度為最大的網(wǎng)頁優(yōu)先級(jí)，即：

其中，n表示鏈接是否出現(xiàn)在當(dāng)前頁面內(nèi)。鏈接新鮮度可以區(qū)別于不同歷史時(shí)刻的鏈接記錄，可以反映用戶對(duì)該鏈接的記憶程度。用戶在閱讀新的網(wǎng)頁時(shí)，原先網(wǎng)頁的優(yōu)先級(jí)和新鮮度分別遞減。此外，考慮用戶瀏覽當(dāng)前頁面，興趣不發(fā)生改變的情況，依據(jù)本文策略，通過回憶近期瀏覽的頁面確定新的訪問鏈接。

基于上文闡述，對(duì)平衡組合游走策略進(jìn)行具體描述。用網(wǎng)頁鏈接池來容納候選鏈接，包括網(wǎng)頁抽取模塊獲取的當(dāng)前頁面內(nèi)的鏈接及與模塊中存儲(chǔ)的近期保存但未訪問的部分鏈接（即模塊中的緩存鏈接），經(jīng)過相應(yīng)的計(jì)算得到下一訪問鏈接。結(jié)合考慮興趣點(diǎn)的新穎性與經(jīng)驗(yàn)性平衡要求，設(shè)計(jì)引入如下公式進(jìn)行鏈接重定向計(jì)算：

式中，pub(X,Y)=|{xi×yi|xi×yi≠0}|，其中|X|=|Y|。

算法2鏈接選擇算法

輸入：錨文本鏈接URLs_At，用戶興趣SV。

輸出：重定向錨文本鏈接。

算法中第1行表示初始化序列，第3～4行分別對(duì)錨文本分詞去除停用詞、計(jì)算關(guān)鍵詞詞頻，第5～7行將兩組關(guān)鍵詞詞頻向量化，按照式（11）計(jì)算頁面跳轉(zhuǎn)概率，并獲取跳轉(zhuǎn)概率最大的錨文本和鏈接。

3.5 分析討論

本文考慮以關(guān)鍵詞輔助實(shí)現(xiàn)用戶興趣建模，何時(shí)建構(gòu)以及如何建構(gòu)是影響興趣的重要因素。對(duì)于如何建構(gòu)興趣，前文已詳細(xì)介紹。考慮實(shí)際情況中不同用戶主動(dòng)性與思維活躍性的差異，提出建構(gòu)間隔（construction interval，CI）作為興趣建構(gòu)的時(shí)間效率描述，其數(shù)值上等于兩次興趣迭代間的網(wǎng)頁爬取數(shù)。建構(gòu)間隔較短，表明用戶思維活躍，獲取信息的能力較強(qiáng)。

互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)質(zhì)是一個(gè)龐大的分布式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫[19]，其中部分網(wǎng)站具有較強(qiáng)的領(lǐng)域性，爬取這些網(wǎng)站的網(wǎng)頁實(shí)際上是遍歷網(wǎng)頁組成的有向圖。遍歷的方式影響網(wǎng)站的爬取效率，對(duì)于用戶而言，閱讀網(wǎng)頁的次序則影響其獲取知識(shí)的效率。通常網(wǎng)頁節(jié)點(diǎn)的出度較大，即外鏈數(shù)目較多，考慮模擬用戶閱讀網(wǎng)絡(luò)資訊，提出平衡組合游走建構(gòu)認(rèn)知抽取模型。模型的關(guān)鍵問題在于如何平衡地選擇網(wǎng)頁鏈接，考慮網(wǎng)站的爬取深度，提出鏈接新鮮度（LF）作為衡量鏈接在時(shí)間上被選擇的可能。由于用戶短暫記憶能力，較新鮮的鏈接被選擇的可能較大，故將鏈接新鮮度作為鏈接選擇的標(biāo)準(zhǔn)之一。鏈接新鮮度影響網(wǎng)頁的爬取范圍，合理的鏈接新鮮度對(duì)爬取效率應(yīng)有一定的提升。

個(gè)性化數(shù)據(jù)抽取模型中，復(fù)雜度主要考慮鏈接選擇部分和興趣迭代部分，其中讀取緩存的復(fù)雜度為O(M)，鏈接選擇和興趣迭代部分分別對(duì)鏈接重定向值和興趣權(quán)重采用快速排序，因此鏈接選擇部分時(shí)間復(fù)雜度為O(M+NlbN)，興趣迭代部分時(shí)間復(fù)雜度為O(NlbN)?？紤]本文采用局部抓取，僅獲取網(wǎng)站中部分感興趣的網(wǎng)頁，時(shí)間復(fù)雜度是可以接受的。

平衡組合游走的策略區(qū)別于常規(guī)的爬取策略，更加接近于人類的閱讀選擇習(xí)慣。該策略不追求全局爬取，僅獲取自身感興趣的部分，獲取網(wǎng)頁的同時(shí)能夠根據(jù)已獲取的信息對(duì)自身認(rèn)知進(jìn)行建構(gòu)更新，符合建構(gòu)主義思想。

(4)最后一公里問題突出。物資集聚于外圍，無法分發(fā)到災(zāi)民手中。最后一公里問題凸顯。物資投送需要多元化，可以考慮配備救災(zāi)摩托車，用于運(yùn)送必要的生活用品和輕型救災(zāi)裝備。

4 實(shí)驗(yàn)研究

4.1 實(shí)驗(yàn)方案

本文考慮以食品健康資訊為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，對(duì)平衡組合游走建構(gòu)認(rèn)知模型進(jìn)行性能分析。實(shí)驗(yàn)素材方面以食品伙伴網(wǎng)（http://news.foodmate.net）的食品資訊中心作為資訊抽取數(shù)據(jù)源，預(yù)爬取10 000個(gè)資訊網(wǎng)頁作分析，以Jieba（https://github.com/fxsjy/jieba）作為分詞工具對(duì)網(wǎng)頁中提取的領(lǐng)域文本進(jìn)行分詞、去除停用詞并統(tǒng)計(jì)詞頻。

為對(duì)比研究平衡組合游走策略的性能，以深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先策略作為參照。對(duì)于用戶的興趣建構(gòu)，選取權(quán)重最高的top-k興趣點(diǎn)作為更新后的興趣，k值暫考慮10，分析模型中不同參數(shù)CI和LF下的爬取效率以及用戶興趣建構(gòu)情況。區(qū)別于現(xiàn)有考慮爬取精度的全局爬取方法，本文從模擬用戶閱讀的角度出發(fā)實(shí)現(xiàn)抽取部分網(wǎng)頁，故不與現(xiàn)有方法對(duì)比。

4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

網(wǎng)頁爬取效率f是指獲取的網(wǎng)頁的相對(duì)覆蓋度。通常某一資訊網(wǎng)站內(nèi)包含大量資訊，由于其中部分資訊描述相似主題，因此網(wǎng)站內(nèi)的主題數(shù)相對(duì)于資訊數(shù)是較少的，可以認(rèn)為網(wǎng)頁爬取效率為已獲取的主題數(shù)與網(wǎng)站總主題數(shù)的百分比：

其中，topiccur為當(dāng)前已獲取的主題數(shù)，topictotal為網(wǎng)站內(nèi)包含主題的總數(shù)，由于本文使用關(guān)鍵詞詞頻作為文章的主題，隨著獲取的主題數(shù)不斷增加，爬取效率f用以下式子近似表示：

式中，x、y分別為對(duì)應(yīng)關(guān)鍵詞的權(quán)重，numcur為當(dāng)前已獲取文本關(guān)鍵詞數(shù)，numtotal為網(wǎng)站中所有頁面文本關(guān)鍵詞總數(shù)。

為描述用戶興趣的建構(gòu)過程中的變化情況，考慮用相鄰時(shí)刻興趣的歐氏距離作為其語義距離：

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

平衡組合游走的個(gè)性化爬取模型需要初始設(shè)定的參數(shù)有建構(gòu)間隔CI和鏈接新鮮度LF。建構(gòu)間隔描述興趣迭代更新的頻次，適當(dāng)?shù)慕?gòu)間隔會(huì)較符合用戶興趣的建構(gòu)歷程。鏈接新鮮度描述鏈接被保存的歷史性，鑒于用戶有限的記憶能力，新鮮度較低的鏈接一般會(huì)選擇性丟棄。

首先分析無參數(shù)下的抓取性能，考慮平衡策略與深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先策略的抓取效率。深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先暫不考慮鏈接新鮮度的情況，設(shè)定用戶的初始興趣為“<奶粉,0.4><國內(nèi),0.3><市場,0.2><配方,0.1>”，假設(shè)此時(shí)興趣建構(gòu)間隔為1，圖3反映了三種方法抓取效率的具體情況。

Fig.3 Information extraction efficiency using DFS,BFS and balanced strategies圖3 深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先、平衡策略下資訊抽取效率

由圖3可知，深度優(yōu)先的抓取效率總體上高于廣度優(yōu)先策略。通常網(wǎng)頁中同一版塊內(nèi)資訊的主題具有一定的相似性，深度優(yōu)先策略可能較容易穿越不同版塊，獲取更多的主題，爬取效率優(yōu)于廣度優(yōu)先策略。平衡策略在抓取初期效率稍低于深度優(yōu)先策略，但隨著抓取時(shí)間的增加，以及考慮興趣的建構(gòu)更迭，后續(xù)獲取的主題數(shù)逐漸增多，爬取效率也較高。

進(jìn)一步分析不同參數(shù)下，平衡組合游走策略的性能。前文考慮用戶自身短暫性記憶能力，提出鏈接新鮮度以反映鏈接在記憶層面被選擇的可能，故不同鏈接新鮮度下，網(wǎng)頁的瀏覽路徑有差異。此外，依據(jù)不同歷史記憶所產(chǎn)生的瀏覽網(wǎng)頁順序也會(huì)有所不同，而用戶的主題信息認(rèn)知建構(gòu)方式也會(huì)存在個(gè)性差異，本文模型中考慮以建構(gòu)間隔（CI）反映個(gè)體認(rèn)知建構(gòu)的能力?？紤]這兩點(diǎn)，對(duì)不同參數(shù)下的性能作分析。

圖4反映了在本文平衡策略下，不同鏈接新鮮度（LF）和不同興趣建構(gòu)間隔（CI）下的爬取情況?？梢钥闯觯谂廊〕跗?，不同參數(shù)下的爬取效率較相近，但隨著興趣的不斷迭代，爬取效率差距較為明顯。在鏈接新鮮度相同時(shí)，興趣建構(gòu)間隔較短，網(wǎng)頁的爬取效率相對(duì)較高，即用戶思維較活躍時(shí)，能夠較高效地瀏覽網(wǎng)頁?？梢?，LF=-3，CI=1時(shí)，模型的爬取效率最高。這一結(jié)果反映了歷史記憶對(duì)獲取網(wǎng)頁信息的作用，在思維活躍時(shí)，丟棄新鮮度較低的網(wǎng)頁可以加速用戶瀏覽網(wǎng)頁的速度，提高建構(gòu)學(xué)習(xí)的效率。

Fig.4 Web page extraction efficiency of balanced strategies with different LF and CI圖4 不同LF和CI下平衡策略的網(wǎng)頁抽取效率

表1進(jìn)一步示例地給出了LF=-3、CI=1時(shí)平衡策略下用戶興趣的變化情況。如表中所示，在爬取前5篇資訊時(shí)，用戶的興趣主要在“奶粉”“配方”“嬰幼兒”等之間浮動(dòng)。隨著后續(xù)興趣的不斷變化，最終用戶的興趣轉(zhuǎn)移到“食品”等其他興趣點(diǎn)上。

進(jìn)一步可知，興趣的語義距離可反映興趣變化發(fā)展情況。圖5給出了LF=-3，CI=1時(shí)代表性模擬仿真的興趣變化距離情況?？梢钥闯觯脩舻呐d趣大多數(shù)情況下雖有不同程度變化，但相對(duì)較為穩(wěn)定。

Fig.5 User's interest distance whenLF=-3andCI=1圖5 LF=-3，CI=1時(shí)用戶的興趣距離

Table 1 Some interest samples generated by balanced constructivist strategy withLF=-3andCI=1表1 LF=-3和CI=1時(shí)平衡建構(gòu)算法產(chǎn)生的興趣示例

4.4 真實(shí)用戶模擬實(shí)驗(yàn)

為進(jìn)一步分析模型性能，邀請了部分同學(xué)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中先告訴實(shí)驗(yàn)者本文的需求，即用戶的預(yù)設(shè)興趣，以指導(dǎo)他們獲取符合需求的網(wǎng)頁。模擬了LF=-3時(shí)，用戶獲取網(wǎng)頁的情況，表2列出了LF=-3時(shí)實(shí)驗(yàn)者與算法模擬獲取網(wǎng)頁后部分興趣點(diǎn)變化情況。

表2較為直觀地反映人類用戶興趣的變化與算法模擬用戶興趣建構(gòu)的情況。人類用戶自身主觀性較強(qiáng)，最終定位到感興趣的“鴨血粉絲”上，而依據(jù)規(guī)則的模型最終興趣點(diǎn)定位在“白酒”上。

圖6反映了LF=-3時(shí)真實(shí)用戶和本文框架中三種策略獲取資訊的情況。從圖中可以看到三種策略在資訊獲取初期效率相當(dāng)。隨著獲取資訊的量不斷增加，用戶獲取資訊的效率明顯高于文中三種策略。后續(xù)的資訊抽取中，廣度優(yōu)先策略效率最低，深度優(yōu)先策略效率提升緩慢，平衡策略下抽取效率穩(wěn)步提升，有逼近真實(shí)用戶的趨勢，這顯示本文提出的平衡策略更接近用戶的網(wǎng)絡(luò)閱讀行為，也一定程度上表明了平衡建構(gòu)認(rèn)知建模的合理性。

4.5 應(yīng)用實(shí)施

考慮將本文方法應(yīng)用于一個(gè)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)，以更好地提供個(gè)性化領(lǐng)域資訊的服務(wù)性能。相應(yīng)地，平臺(tái)架構(gòu)如圖7所示。

Table 2 Interest samples simulated by human user and model of this paper表2 人類用戶與本文模型產(chǎn)生興趣點(diǎn)對(duì)比

圖7描述了該平臺(tái)中個(gè)性化資訊服務(wù)的運(yùn)用策略，圖中虛線方框部分即本文提出的框架模型，為個(gè)性化資訊服務(wù)提供業(yè)務(wù)支撐。項(xiàng)目部署中涉及的語料主要包括兩個(gè)來源：一方面是人工預(yù)先篩選的外部語料庫，具體包括專業(yè)網(wǎng)絡(luò)資料庫和領(lǐng)域資訊庫等；另一方面則是平臺(tái)附帶的檢索庫，二者協(xié)同為用戶提供資訊服務(wù)。平臺(tái)根據(jù)用戶知識(shí)建構(gòu)系統(tǒng)提供的用戶特征信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)外部語料庫的抽取，同時(shí)補(bǔ)充豐富本地檢索庫，降低后續(xù)服務(wù)的開銷。

Fig.6 Comparison of efficiency between real users and method of this paper圖6 真實(shí)用戶和本文策略的效率對(duì)比

Fig.7 Framework of recommended application system圖7 建議的應(yīng)用平臺(tái)架構(gòu)

在用戶知識(shí)建構(gòu)系統(tǒng)中，可使用關(guān)鍵詞詞頻描述用戶興趣需求，若系統(tǒng)經(jīng)過用戶信息采樣后得出當(dāng)前用戶的興趣為“<蛋白質(zhì)，0.5><奶粉，0.5>”，其若干次讀取資訊后，興趣經(jīng)過建構(gòu)更新變?yōu)椤?奶粉，0.362 496><嬰幼兒，0.161 392>…<人之初，0.047 253><雀巢，0.042 557>”，由最初感興趣的“蛋白質(zhì)”和“奶粉”擴(kuò)展到“嬰幼兒”等領(lǐng)域相關(guān)的術(shù)語乃至部分品牌，體現(xiàn)興趣的經(jīng)驗(yàn)性與新穎性。同時(shí)平臺(tái)依據(jù)本文平衡組合游走策略，抽取領(lǐng)域資訊并進(jìn)行推送。

5 結(jié)束語

為提升領(lǐng)域個(gè)性化資訊服務(wù)質(zhì)量，結(jié)合建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論思想，提出了平衡組合游走建構(gòu)認(rèn)知的個(gè)性化領(lǐng)域資訊抽取模型，模擬用戶網(wǎng)絡(luò)閱讀的行為。

文中的理論和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，平衡組合游走策略相對(duì)于深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先策略，更加接近人類的資訊閱讀過程，同時(shí)客觀反映了個(gè)體知識(shí)建構(gòu)過程。在實(shí)際應(yīng)用中，閱讀資訊的語義認(rèn)知描述值得進(jìn)一步深入研究，以盡可能模仿人類用戶閱讀行為。