为选择确定关联参考服务构建途径,首先需要准确识别锚点实体对象可能存在的关联关系。在构建数字图书馆关联参考模型时,CAF-SIAL的思想值得借鉴。CAF-SIAL模型分三层:顶层是分面推理层(Inferred Aspects Layer),它将期刊论文作者的关联信息分为4个方面,即社会信息(Social)、专业信息(Professional)、个人信息(Personal)、负面信息(Dark Side);底层是资源知识库层(Aggregation Knowledge Bases Layer),汇集相关关联数据资源的类别属性信息;中间是属性映射层(Property Aggregation Layer),建立顶层分面属性信息与底层资源库类别属性之间的映射关系,支持关联数据发现。

在科技信息服务领域,读者除关心论文作者信息(Researcher)外,还会关心同一作者的其他“科研成果” (Work)、论文作者所属的“研究机构”(Institute)、产出论文所依托的“研究项目”(Project)以及提供论文交流的“学术会议”(Conference)等信息,它们共同构成了科技文献关联参考服务的典型实体对象。对这些实体对象属性的描述以及对实体对象之间关系的揭示,形成了科技文献关联模型,如图1所示:

图1

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	图1 科技信息关联模型

关联模型各实体间存在多种关联关系。在图1所示的关联模型框架中,除Conference与Project之间没有直接关联关系外,其他实体两两之间都存在一种或多种关联关系,如Work与Researcher之间存在作者关系(author_of)、成果关系(contribution_of),Project与Institute之间存在资助关系(fundedBy)、管理关系(administratedBy、contributor_of)。另外,同一个实体对象本身也可能存在关联,如两个Researcher实例之间可能是合著者关系(co-author),两个Work之间可能存在引用关系(citeFrom、citedBy、co-citedBy)。实体关系的揭示为以某一实体对象为中心的关联服务构建提供路径指导。科技文献典型实体关联关系如表1所示:

表1

表1

表1 典型实体对象关联关系 Work Researcher Project Institute Conference Work citeFrom citedBy co-citedBy contribution_of resultFrom outcome_of proceeding_of paper_of Researcher author_of co-author developer_of employer_of alumnus_of participateIn Project source_of developedBy similarWith fundedBy administratedBy -- Institute contributor_of employer_of administrator_of collaborator_of organizer_of Conference source_of involve -- hostedBy similarWith

表1 典型实体对象关联关系

实体属性是指描述实体的基本信息项目,可以作为实体间关联关系发现的依据,即通过实体属性相似度计算发现两个实体间的一致性(sameAs)等关系。表2是科技信息关联模型中常见实体的主要属性信息。有些实体也可以先做子类细分,再对不同子类实体定义属性项目,以便提高属性描述的针对性。

表2

表2

表2 典型实体对象描述属性 实体名称 描述属性 Work 题名(title)、作者(author)、来源(source)、发表时间(year)、出版者(publisher)、介绍信息(abstract)、全文链接(fulltext)等 Researcher 姓名(name)、出生年月(birthDate)、国籍(nationality)、邮箱(mbox)、博客(weblog)、主页(homepage)、图片(depiction)、介绍信息(description)、研究领域(fields)、职业(occupation)、获奖情况(prize)等。 Institute 机构名称(name)、机构主页(homepage)、介绍信息(description)、研究领域(field)、成果产出(outcome)、R&D(RD)等 Project 项目名称(name)、项目主页(homepage)、介绍信息(description)、开始时间(startDate)、结束/更新时间(endDate/updateDate)、管理机构(administrator) 等 Conference 会议名称(name)、会议主页(website)、主办者(host)、开始时间(startDate)、结束时间(endDate)、介绍信息(description)等

表2 典型实体对象描述属性

在关联模型建模时,需要综合考虑关联参考服务需求以及关联数据资源特点。其中,参考相关领域常用关联数据源的属性定义,并依据每个属性在数据实例中的使用次数由高到低进行选择,可确保关联实体对象建模的有效性。

以科研人员(Researcher)为例,在确定Researcher实体属性时,本文提出的策略是:以DBpedia本体中Person类的Scientist子类为基础^{[ 4]},同时参考FOAF本体、SWRC本体以及Freebase 的Person类^{[ 5]}。通过查询DBpedia的SPARQL端点^{[ 6]},获取Scientist实体所有描述属性和数据实例中属性使用次数,按照数据实例中属性使用的次数进行排名,并根据排名进行属性项的选择,具体包括:姓名(name)、出生日期(birthDate)、邮箱(mbox)、博客(weblog)、职业(occupation)、研究领域(field)、获奖信息(prizes)等;利用常用实体对象关联分析结果,为处于中心位置的核心实体Researcher建立与关联实体之间的关系,包括:与关联实体Institue之间的雇佣关系(employer_of)、与Project之间的开发关系(developer_of)、与conference之间的参与关系(participateIn)、与Work之间的著作关系(author_of)以及与其他Researcher之间的合作关系(co-author)等。Researcher实体建模实例如图2所示。

图2

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	图2 Researcher实体关联模型

其他实体对象的建模过程与此类似。其中,Institute实体属性可以DBpedia本体中的Organization类的EducationInstitute^{[ 9]}子类为基础,参考Freebase的Organization类确定^{[ 10]};Project实体属性可以DOAP本体为基础,参考DBpedia本体Project类的ResearchProject子类确定^{[ 11]};Work实体属性可以DC为基础,参考SWRC本体及DBpedia本体Work类的Book子类^{[ 12]}确定;Conference实体属性可以DBpedia本体中Event类的Convention子类描述为基础^{[ 13]},参考SWC本体确定。

星型搜索是针对核心实体描述属性,发现、获取与每个描述属性项对应的关联数据信息,生成与核心实体对象对应的关联数据实例,如图3所示:

图3

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	图3 星型搜索

s表示一个核心实体对象,它包含多个描述属性?p1、?p2、?p3 ……,星型搜索过程就是从相关数据源中发现与这些属性对应的关联数据?a、?b、?c ……,并建立“属性-值”映射关系,以便支持科研用户通过实体描述属性渠道获取感兴趣的相关信息。

(1)基本搜索法

根据关联数据源情形不同,关联数据星型搜索的常用方法分为两类:

①在数据源确定的情形下,采用HTTP URI探寻法与SPARQL查询法。HTTP URI探寻法是依据关联模型中的描述属性信息提取主题词,再针对已知目标资源URI构成规则,将抽取的主题词合成URI,最后访问URI探寻是否存在对应资源;SPARQL查询法则利用已知目标资源提供的查询终端,提交SPARQL查询式,搜索并获取相关RDF数据。

②在数据资源不确定的情况下,借助语义搜索引擎从Web空间采集关联数据资源,经索引后支持用户查询,帮助用户发现相关关联数据信息。

HTTP URI法、SPARQL法查准率较高,但查询范围仅限于已知资源空间;搜索引擎法可以搜索未知资源空间,查全率较高,但查准率不理想。

(2)基于知识库搜索法

为解决HTTP URI、SPARQL、搜索引擎等方法的不足,扩大信息搜索范围,改善搜索效果,可以采取基于知识库的关联数据搜索法。具体方法是:从关联资源描述体系中抽取属性信息,建立资源属性数据库(S-base);从关联模型中抽取实体属性信息,建立实体属性数据库(E-base);再建立E-base与S-base之间的映射关系,支持从关联模型实体属性出发搜索发现包含在相关资源中的相关属性数据^{[ 14]}。

抽取资源属性信息前,需要选择与各个实体对象相关的重要关联数据源。具体策略是:选择综合的、被广泛链接的HUB资源(如DBpedia);选择特定实体对象专指资源(如与Work实体对象对应的DBLP资源);选择特定领域的资源;选择属性名称与关联实体属性名重叠率高的数据源等。资源确定后,利用SPARQL法查询指定数据源,获取所有相关实体类型(Type)的属性信息以及每种属性在数据实例中使用频次信息;合并语义相同属性项并将使用频次累加;选择使用频次大于指定阈值的属性项作为知识库入选信息项,必要时可选择全部属性项。

采取自动化与人工相结合的策略建立映射关系。首先直接比较关联模型属性与资源属性的名称字段,建立名称相同属性之间的对应关系;如果属性名称不同,借助WordNet等工具,获取属性名称的同义词,以同义词匹配资源属性名称,建立相同属性之间的映射关系;对于不能自动识别匹配的属性,需要人工建立映射关系。针对一种属性多种描述形式的情况,需要建立一对多的映射关系。

链型搜索是针对核心实体的关联属性,利用关联数据之间的连接关系,发现、获取与之相关的关联实体数据,生成与核心实体对象对应的关联数据实例。在RDF图中,核心实体与关联实体分别作为主语或宾语,中间通过谓词连接,如图4所示:

图4

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	图4 链型搜索

在数据源1中,核心实体o1作为宾语,与相关实体?s1通过谓词?p1链接;在数据源2中,核心实体s2作为主语通过谓词?p2链接到相关实体?o1;数据源1的核心实体o1与数据源2的核心实体s2存在owl:sameAs关系。利用以上实体之间的关系,借助SPARQL等查询方法实现链型搜索。根据搜索策略的不同,链型搜索可分为关联谓词搜索、共指谓词搜索以及混合搜索。

(1)关联谓词搜索

关联谓词搜索主要用于在一个数据源内部发现相关实体对象。例如,在DBpedia中,使用关联谓词搜索可以找到核心实体对象人(Person)的工作机构实体(Institute),从而建立两实体对象间的数据关联,支持用户在浏览科研人员信息的同时,参考其工作机构信息。与描述属性不同,一个数据源内所包含的核心实体之外的关联实体类型是有限的,因此,关联谓词搜索最好根据数据源所包含的实体类型情况制定具有针对性的搜索策略。

(2)共指谓词搜索

共指谓词搜索是利用owl:sameAs关系在不同数据源之间发现相同实体对象的过程。在相关性排名最高的数据源中,通过关联谓词搜索找到核心实体的关联实体;通过共指谓词搜索找到与该数据源具有owl:sameAs连接的其他数据源中的核心实体;对每个新找到的相关数据源进行关联谓词搜索,获取关联实体的描述属性信息。例如,在DBpedia中发现核心实体对象人(Person)的信息后,利用owl:sameAs共指谓词搜索,在数据源DBLP中发现这个人的相同实体信息,再利用关联谓词dc:creator搜索DBLP,获取到这个人的作品信息,从而建立科研人员实体(Person)与成果实体(Work)之间的链接,支持用户在浏览一名科学家信息的同时,扩展浏览其学术成果信息。

(3)混合搜索

由于关联实体的类型较多,从一个数据源同时获取多种类型关联实体信息的可能性较低。为支持不同类型关联实体的搜索,需要选择多种不同的数据源,数据源选择可以借助星型搜索知识库或者借助语义搜索引擎。针对同一类型关联实体,也可以从多个不同数据源中搜索,从而获得同一实体对象的不同方面信息,其中通过对描述属性信息的合并,可以弥补星型搜索只局限于一个数据源的不足。混合搜索就是综合利用关联谓词搜索与共指谓词搜索,从而达到提高搜索结果精度和广度的目标,因而,在实际开发中被广泛采用。混合搜索具体策略如下:

①确定目标数据源集合;

②针对指定核心实体对象q,依次选择目标数据源集合中的每个资源R,对其实施星型搜索,发现获取相关数据信息,同时,发现核心实体对象q在数据源R中存在的所有owl:sameAs连接信息;

③按照步骤②,递归搜索以上发现的所有owl:sameAs连接数据源;

④全部初选目标数据源及owl:sameAs连接数据源搜索完毕,或达到指定遍历深度,搜索结束。遍历深度可根据实际情况由人工确定。