《基於語義的突發危機事件知識發現與決策支持研究》是依託上海交通大學，由趙繼娣擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於語義的突發危機事件知識發現與決策支持研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：趙繼娣
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本課題將研究工作定位於基於語義的突發危機事件知識發現與應急決策支持研究。首先依據突發危機事件的災害資料庫建立輕量級本體、根據歷史資料建立重量級本體，形成本體知識庫；然後研究非確定性邏輯推理算法，檢驗該知識庫中知識表達、語義關係的邏輯性和衝突，提出解決不一致性的方法，最佳化知識庫；接著集成災害資料庫與最佳化以後的知識庫，研究語義檢索算法和基於語義的數據挖掘改進算法並用於知識發現，側重於發現歷史事件中災害發生的因果關係、研究災害之間的影響和轉化以及產生次生災害鏈的規律；然後據此設計和實現突發危機事件應急決策支持系統，根據當前突發危機事件的不完全信息，對事件的未來發展做出預測，輔助產生決策方案；最後進行突發危機事件本體知識庫和應急DSS的評價。本課題預期研究成果能豐富和發展現有的危機管理和知識發現的理論與方法體系，提高對突發危機事件的快速反應和正確處理的能力，指導突發危機事件管理的改進與發展方向。
結題摘要
本課題旨在探索基於語義的突發危機事件知識發現與應急決策支持。課題申報書中，我們擬定了四個具體研究內容，現就完成情況分別加以說明。本課題提出了兩種突發危機事件本體知識庫建立機制：（1）Methontology-based，我們研究了水災突發危機事件的基本特徵，界定了水災知識庫建立的規範、用途等，提取出基本術語和概念，分析了自然災害領域中概念和概念之間的關係，並構建了水災應急管理領域的幾類規則，形成了形式化的危機事件本體知識。（2）Auto-mapping，是從災害資料庫和案例庫使用機器學習自動生成危機事件本體，這裡重點研究了從關係模式中如何識別表實體、聯繫、繼承關係等語義,並提出了相應的轉換機制。突發危機事件的應急管理決策不可避免地會遇到不同領域的知識重疊或重複、表達不一致、異構、不能互操作等問題，因此，本課題提出了一個多本體集成框架，實現了不同本體之間的互操作和重用。群體事件及網路輿情的很多屬性特徵具有多維度、多層級的複雜結構，傳統的決策樹分類算法僅僅適用於屬性關係較為單一的情況，不適用於具有複雜屬性的領域知識發現。在學習和理解網路輿情領域知識的基礎上，我們建立了基於繼承關係的群體事件本體，構建了部分基礎數據結構。然後，本課題設計並形成了基於本體的決策樹改進算法，為群體事件網路關注度影響因素的研究提供了工具和手段。在決策支持方面，針對水災事件本體，我們設計並實現了案例檢索、災害鏈推理、比較和驗證預案的有效性、自動生成水災管理規則等功能。我們也設計了資料庫-本體映射原型系統，實現了突發危機事件資料庫到突發危機事件本體庫的自動轉換，從而支持突發危機事件本體的自動構建。本課題接著結合現有的本體集成工具，設計並實現了多領域本體集成平台，然後進行了本體集成的套用實例研究，研究結果很好的說明了突發危機事件本體知識庫集成解決方案的可行性和有效性。最後，我們實現了基於本體的決策樹改進算法及數據挖掘系統，並運用該系統對網路輿情進行了研究，得到了群體事件網路關注度的分類規則，通過規則的分析，了解群體事件網路關注度與群體事件本身特徵之間的內在邏輯和聯繫，為網路輿情預警提供了可行性建議。本課題的研究成果豐富和發展了現有的危機管理和知識發現的理論與方法體系，提高了對突發危機事件的信息處理和快速反應能力，能夠指導突發危機事件管理的改進與發展方向。
