CN111401988A - 一种基于语义的产品配置需求响应***及订单生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明请求保护一种基于语义的产品配置需求响应***及订单生成方法，其包括：数据层、语义层、服务层和用户层，数据层将产品构件数据与配置本体数据传给语义层，语义层将语义处理之后的数据传递给服务层，服务层将数据传递给应用层，其中：所述数据层包括产品构件数据库、配置本体数据库、在产信息数据库和订单数据库，所述语义层包括需求本体构建模块、语义匹配模块、语义推理查询模块和产品配置及订单生成模块，所述服务层包括产品定制模块、订单管理模块、订单状态查询模块和产品构件追溯模块，所述用户层包括客户模块和管理员模块，本发明将客户需求转为产品构件的具体指标参数使定制产品符合客户个性化需求，提高了产品配置效率。

Description

一种基于语义的产品配置需求响应***及订单生成方法
技术领域
本发明属于自然语言处理和语义Web技术结合的领域，涉及一种基于语义网的产品配置需求响应***。
背景技术
“工业4.0”和“中国制造2025”等面向智能制造的战略目标相继提出，为制造业注入了新的生命力。传统制造业规模大、生产方式单一的特点，难以满足当前用户日益增长的个性化需求，随着移动互联网技术的普及，越来越多的用户利用互联网产品来实现自己的个性化定制服务。个性化定制通过针对客户的特点和偏好提供个性化产品和服务，个性化定制模式有效提升了客户满意度，成为了企业赢得市场竞争力的重要手段。现有的产品个性化定制***几乎都存在着一些不足:一是个性化服务大多集中在电子商务阶段,只起到网上商店的作用；二是缺乏充分和全面展示产品特性的手段,例如交互式、可视化地展现产品的特点；三是需要客户具有一定的设计知识,才能表达他们的个性化需求,这就限制了客户实现个性化选择的可能性。非专业客户由于对产品功能和性能等方面的专业知识了解程度有限，只能根据以往的使用经验，或根据提供的样例，对产品的设计特征属性参数提出模糊的要求，难以通过专业术语将需求描述出来。因此个性化定制需要通过对客户需求信息的研究和分析，将客户提出的模糊需求转为产品构件的具体指标参数，而传统的个性化定制如汽车定制、计算机定制、家用电器等产品构成模块化的领域都是通过提供固定选项供用户选择，无法满足每一位客户对产品不同特征的个性化需求，个性化程度较低。
语义网是对未来网络的一个设想，是一种智能网络。它不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以使交流变得更有效率和价值。利用语义Web技术可以从非结构化数据中抽取结构化数据，并构建相应的本体，使数据能够很好地被机器理解。为了满足客户个性化需求，能够为客户快速配置出符合其需求的产品，我们可以参考使用语义Web技术来实现上述客户对产品配置个性化需求的响应。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种将客户需求转为产品构件的具体指标参数使定制产品符合客户个性化需求、提高产品配置效率的基于语义的产品配置需求响应***及订单生成方法。本发明的技术方案如下：
一种基于语义的产品配置需求响应***及订单生成方法，其包括：数据层、语义层、服务层和用户层，数据层将产品构件数据与配置本体数据传给语义层，语义层将语义处理之后的数据传递给服务层，服务层将数据传递给应用层，其中：
所述数据层包括产品构件数据库、配置本体数据库、在产信息数据库和订单数据库，所述产品构件数据库用于存放组成产品的构件参数及构件入库时间、价格在内的信息；所述配置本体数据库用于存放产品相关的配置本体模型和语义数据；所述在产信息数据库用于实时采集并存储生产线在产信息数据；所述订单数据库用于存放用户订单相关信息数据；
所述语义层包括需求本体构建模块、语义匹配模块、语义推理查询模块和产品配置及订单生成模块，其中，所述需求本体构建模块用于通过分析客户精准需求和模糊需求构建客户需求本体并传递给语义匹配模块；所述语义匹配模块用于处理本体映射与产品构件与客户需求隶属度计算；所述语义推理模块用于处理来自语义匹配模块的推理请求并将推理结果推送给产品配置及订单生成模块；所述产品配置及订单生成模块根据推理结果生成产品配置表和订单信息，经用户确认后存入订单数据库；
所述服务层包括产品定制模块、订单管理模块、订单状态查询模块和产品构件追溯模块，其中，所述产品定制模块用于客户提交个性化定制需求并将匹配结果反馈给客户；所述订单管理模块提供客户和管理员添加、删除、修改订单操作；所述订单状态查询模块提供客户订单状态信息查询；所述品构件追溯模块提供客户和管理员查询订单构件的来源、入库时间在内的信息；
所述用户层包括客户模块和管理员模块，客户模块和管理员模块用于分析当前用户登录身份从而提供不同的操作权限。
进一步的，所述数据层的产品构件数据库中的语义数据包括产品构件的属性及其对应的属性值；在产信息数据库存储当前流水线上生产中的订单信息及预计订单完工时间信息。
进一步的，所述语义层的需求本体构建模块具体包括：精准需求和模糊需求；语义匹配模块具体包括：本体映射和隶属度计算，其中所述本体映射通过计算客户需求本体与产品配置本体中概念之间的相似度完成概念间映射，所述隶属度计算用于计算数据库中产品构件与需求之间的匹配度。
进一步的，所述本体映射是指通过相似度计算构建领域本体概念间的映射关系，来构造该领域知识的语义对应关系，实现知识在语义层面上的互联关系，完成客户需求本体和产品配置本体之间的多级匹配；其中语义相似度是基于语义词典进行计算，利用概念间结构层次关系、概念之间的上下位关系来计算概念之间的相似度。相似度计算公式如下：
Figure BDA0002396801200000031
Figure BDA0002396801200000032
Figure BDA0002396801200000033
其中w1,w2表示词语1和词语2，c1和c2分别为词语w1和w2所含概念之一，leaves(c)表示概念c在本体结构中拥有的叶节点数量，max_leaves表示本体所包含的叶节点数量，sibling(c)表示与概念c的兄弟节点数量，depth(c)表示概念c在本体结构中所处的深度值，max_depth表示本体结构最大深度值，lch(c1,c2)表示概念c1,c2的公共父节点,IC(lch(c1,c2))表示概念c1,c2公共父节点所包含的IC值。
当w1和w2在的编码结尾为“＝”时，返回1，当w1和w2在的编码结尾为“#”时，返回0.36，其他情况则利用sim(c1,c2)计算两个词语所有含义之间的相似度并取最大值作为结果。
进一步的，所述隶属度计算模块是通过将客户需求转换为三角形模糊数，并通过隶属度函数计算出客户需求与构建数据库中的构件属性值的隶属度值，从而获得满足用户需求的产品构件集。其中三角形模糊数A＝(a,b,c)，其中a,b,c分别为客户需求理想值的下限、理想值和理想值的上限，其中隶属度函数μA(x)的表达如下：
当x<a时，μA(x)＝0；
当a≤x≤b时，
Figure BDA0002396801200000041
当b＜x≤c时，
Figure BDA0002396801200000042
当x>c时，μA(x)＝0；
进一步的，在所述语义推理和查询模块中，语义推理是基于语义规则进行推理，过滤不兼容或无法满足要求的产品构件，语义查询是使用RDF的标准查询语言SPARQL进行查询；所述语义规则文件用于存放与产品构件匹配所需推理相关的规则。
进一步的，所述服务层的产品定制模块具体包括：首先将用户输入的自然语言映射为本体中定义的类、属性与属性值，从而得到客户模糊需求，然后将客户模糊需求本体与产品配置本体，通过语义相似度计算完成客户需求本体与产品配置本体之间多级匹配映射，根据映射得到对应需求SPARQL查询语句，然后通过Jena利用SPARQL语句对产品构件图数据库进行查询，并通过推理机加载规则，得出满足条件的产品构件结果集，其中所述规则为接口匹配、组件数量匹配等产品配置相关的语义推理规则，最后，对结果集进行组合生成产品配置订单。
进一步的，在构建领域知识本体模型时，即对产品组成构件以及构件各自所包含的属性进行了定义，并定义各个构件之间的关联关系，这样当***进行语义推理时，通过各个构件之间的关联关系过滤不匹配构件。
一种基于***的订单生成方法，其包括以下步骤：
读取用户需求并进行语义匹配，将客户需求与配置本体中的构件形成关联关系；
通过关联关系并根据客户的需求对构建数据库中的构件进行查询匹配出满足客户需求的构件集；
依靠推理机加载推理规则，对满足客户需求的构建集中的构件进行筛选，过滤不兼容、无法组合的构件，最终形成满足客户需求的构件配置组合；
对构建配置组合的价格与客户需求价格进行隶属度计算，选择最优产品配置组合；
查询配置组合中构件的库存数，若库存数无法满足订单要求则根据采购周期推算预计交货时间，若库存数满足订单要求则根据产线负载状态推算预计交货时间；
将交货时间与产品配置组合信息推送客户。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明的创新点有如下：
1)利用语义Web技术使产品配置效率得到提高。在构建领域知识本体模型时，即对组成产品所需构件模块以及各个构件包含的性能、接口、价格等参数进行了定义，并定义各个产品构件之间的关联关系(如接口与接口之间的匹配)，这样当在***进行产品配置时，通过产品构件之间的关联关系，即可通过匹配符合客户需求的构件关联出其他相关构件从而组成符合客户需求的完整产品。
2)通过自然语言处理分析客户需求，实现客户需求到产品参数的映射与转换。通过自然语义处理技术对客户描述的需求进行分析，从非结构化数据中抽取出结构化数据，分离出产品性能、价格等属性及对应属性的客户需求并构建客户需求本体。通过相似度计算完成客户需求本体与产品配置本体中的概念映射关系，从而实现客户需求到产品参数的映射与转换。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例基于语义Web的产品配置需求响应***框架图。
图2为本发明中需求本体与产品配置本体映射工作流程图。
图3为本发明中需求本体模型图。
图4为本发明中产品配置本体模型图。
图5为本发明中客户需求响应与产品配置订单生成工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
如图1所示，本申请实施方试提供一种基于语义的产品配置需求响应***及订单生成方法架构图，该架构图包括以下几个部分：
(1)数据层。数据层包括产品构件数据库、配置本体数据库、在产信息数据库和订单数据库。所述产品构件数据库用于存放实产品组成构件的参数(如颜色、价格、性能指标等)和入库时间等信息；所述配置本体数据库用于存放产品相关的本体模型和语义数据，其中配置本体模型是利用本体建模软件TopBraidComposer构建的配置本体(领域知识本体模型)并存入AllegroGraph图形数据库中；所述在产信息数据库用于实时采集并存储生产线在产信息数据；所述订单数据库用于存放用户订单相关信息数据(如订单生成时间、交货时间、金额等)。
(2)语义层。语义层包括需求本体构建模块、语义匹配模块、语义推理模块和产品配置及订单生成模块。其中需求本体构建模块通过自然语义处理技术对客户描述的需求进行分析，从非结构化数据中抽取出结构化数据，分离出产品性能、价格等属性及对应属性的客户需求并构建客户需求本体。语义匹配模块通过相似度计算将客户需求本体与产品配置本体中的概念完成映射关系，从而实现客户需求到产品参数的映射与转换。语义推理用于处理推理请求，推理规则存储在AllegroGraph图形数据库。通过推理机加载规则，得出满足条件的产品构件结果集，最后，对结果集进行组合生成产品配置订单。
(3)服务层。服务层包括产品定制服务、订单管理服务、订单状态查询服务和产品构件追溯服务。产品定制服务主要为用户层中客户提供产品个性化定制服务。订单管理服务主要为用户层中管理员提供订单的增删改查服务。订单状态查询服务主要为用户层中客户提供订单状态信息查询；产品构件追溯服务主要为用户层中管理员和用户提供查询订单构件的来源、入库时间等信息。
(4)用户层。用户层包括客户模块和管理员模块。客户模块和管理员模块用于分析当前用户登录身份从而提供不同的操作权限。
图2所示为需求本体与产品配置本体映射工作流程如下：
(1)首先读取需求本体中分类需求下的用户需求、读取配置本体中的功能与构件。
(2)利用相似度算法计算用户需求与配置本体中的功能、构件之间的语义相似度。
(3)利用二分图匹配算法匹配与用户需求最相似的功能构件，完成概念间的映射。
(4)读取需求的属性，与形成映射关系的功能或构件的属性计算属性之间的相似度。
(5)利用二分图匹配算法找到配置本体中与需求属性最相似的属性形成属性之间的映射关系。
图3所示为需求本体模型图，分为以下几个部分。
(1)性能需求、外观需求、价格需求等分类需求。
(2)每个分类需求下包含客户的模糊或精确需求。
(3)每个需求包含属性(精确需求指用户对属性指定具体参数要求，模糊需求指用户对属性的要求非具体数值)。
图4所示为产品配置本体模型图，分为以下几个部分。
(1)配置本体包含构件、功能两个子本体。
(2)构件本体包含构件a、b、c等构件概念，功能本体包含功能1、2等功能概念。
(3)每个构件概念具有不定数量的属性。
(4)特征概念将构件的属性与功能形成关联关系，这样当客户需求与功能匹配时可以通过特征关系找到与之对应的属性，并根据需求找出合适的构件。
图5所示为客户需求响应与产品配置订单生成工作流程如下：
(1)读取用户需求并进行语义匹配，将客户需求与配置本体中的构件形成关联关系。
(2)通过关联关系并根据客户的需求对构建数据库中的构件进行查询匹配出满足客户需求的构件集。
(3)依靠推理机加载推理规则，对满足客户需求的构建集中的构件进行筛选，过滤不兼容、无法组合的构件，最终形成满足客户需求的构件配置组合。
(4)对构建配置组合的价格与客户需求价格进行隶属度计算，选择最优产品配置组合。
(5)查询配置组合中构件的库存数，若库存数无法满足订单要求则根据采购周期推算预计交货时间，若库存数满足订单要求则根据产线负载状态推算预计交货时间。
(6)将交货时间与产品配置组合信息推送客户。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (9)

1.一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，包括：数据层、语义层、服务层和用户层，数据层将产品构件数据与配置本体数据传给语义层，语义层将语义处理之后的数据传递给服务层，服务层将数据传递给应用层，其中：
所述数据层包括产品构件数据库、配置本体数据库、在产信息数据库和订单数据库，所述产品构件数据库用于存放组成产品的构件参数及构件入库时间、价格在内的信息；所述配置本体数据库用于存放产品相关的配置本体模型和语义数据；所述在产信息数据库用于实时采集并存储生产线在产信息数据；所述订单数据库用于存放用户订单相关信息数据；
所述语义层包括需求本体构建模块、语义匹配模块、语义推理查询模块和产品配置及订单生成模块，其中，所述需求本体构建模块用于通过分析客户精准需求和模糊需求构建客户需求本体并传递给语义匹配模块；所述语义匹配模块用于处理本体映射与产品构件与客户需求隶属度计算；所述语义推理模块用于处理来自语义匹配模块的推理请求并将推理结果推送给产品配置及订单生成模块；所述产品配置及订单生成模块根据推理结果生成产品配置表和订单信息，经用户确认后存入订单数据库；
所述服务层包括产品定制模块、订单管理模块、订单状态查询模块和产品构件追溯模块，其中，所述产品定制模块用于客户提交个性化定制需求并将匹配结果反馈给客户；所述订单管理模块提供客户和管理员添加、删除、修改订单操作；所述订单状态查询模块提供客户订单状态信息查询；所述品构件追溯模块提供客户和管理员查询订单构件的来源、入库时间在内的信息；
所述用户层包括客户模块和管理员模块，客户模块和管理员模块用于分析当前用户登录身份从而提供不同的操作权限。
2.根据权利要求1所述的一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，所述数据层的产品构件数据库中的语义数据包括产品构件的属性及其对应的属性值；在产信息数据库存储当前流水线上生产中的订单信息及预计订单完工时间信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，所述语义层的需求本体构建模块具体包括：精准需求和模糊需求；语义匹配模块具体包括：本体映射和隶属度计算，其中所述本体映射通过计算客户需求本体与产品配置本体中概念之间的相似度完成概念间映射，所述隶属度计算用于计算数据库中产品构件与需求之间的匹配度。
4.根据权利要求3所述的一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，所述本体映射是指通过相似度计算构建领域本体概念间的映射关系来构造该领域知识的语义对应关系，实现知识在语义层面上的互联关系，完成客户需求本体和产品配置本体之间的多级匹配；其中语义相似度是基于语义词典进行计算，利用概念间结构层次关系、概念之间的上下位关系来计算概念之间的相似度，相似度计算公式如下：
Figure FDA0002396801190000021
Figure FDA0002396801190000022
Figure FDA0002396801190000023
其中w1,w2表示词语1和词语2，c1和c2分别为词语w1和w2所含概念之一，leaves(c)表示概念c在本体结构中拥有的叶节点数量，max_leaves表示本体所包含的叶节点数量，sibling(c)表示与概念c的兄弟节点数量，depth(c)表示概念c在本体结构中所处的深度值，max_depth表示本体结构最大深度值，lch(c1,c2)表示概念c1,c2的公共父节点,IC(lch(c1,c2))表示概念c1,c2公共父节点所包含的IC值；
当w1和w2在的编码结尾为“＝”时，返回1，当w1和w2在的编码结尾为“#”时，返回0.36，其他情况则利用sim(c1,c2)计算两个词语所有含义之间的相似度并取最大值作为结果。
5.根据权利要求3所述的一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，所述隶属度计算模块是通过将客户需求转换为三角形模糊数，并通过隶属度函数计算出客户需求与构建数据库中的构件属性值的隶属度值，从而获得满足用户需求的产品构件集，其中三角形模糊数A＝(a,b,c)，其中a,b,c分别为客户需求理想值的下限、理想值和理想值的上限，其中隶属度函数μA(x)的表达如下：
当x<a时，μA(x)＝0；
当a≤x≤b时，
Figure FDA0002396801190000031
当b<x≤c时，
Figure FDA0002396801190000032
当x>c时，μA(x)＝0。
6.根据权利要求1-5之一所述的一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，在所述语义推理和查询模块中，语义推理是基于语义规则进行推理，过滤不兼容或无法满足要求的产品构件，语义查询是使用RDF的标准查询语言SPARQL进行查询；所述语义规则文件用于存放与产品构件匹配所需推理相关的规则。
7.根据权利要求1-5之一所述的一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，所述服务层的产品定制模块具体包括：首先将用户输入的自然语言映射为本体中定义的类、属性与值，从而得到客户模糊需求，然后将客户模糊需求本体与产品配置本体，通过语义相似度计算完成客户需求本体与产品配置本体之间多级匹配映射，根据映射得到对应需求SPARQL查询语句，然后通过Jena利用SPARQL语句对产品构件图数据库进行查询，并通过推理机加载语义推理规则文件，所述语义规则文件用于存放与产品配置所需推理相关的规则其中包括构件接口匹配等自定义规则，得出满足条件的产品构件结果集，最后，对结果集进行组合生成产品配置订单。
8.根据权利要求7所述的一种基于语义的产品配置需求响应***，其特征在于，在构建领域知识本体模型时，即对产品组成构件以及构件各自所包含的属性进行了定义，并定义各个构件之间的关联关系，这样当***进行语义推理时，通过各个构件之间的关联关系过滤不匹配构件。
9.一种基于权利要求1-8之一***的订单生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
读取用户需求并进行语义匹配，将客户需求与配置本体中的构件形成关联关系；
通过关联关系并根据客户的需求对构建数据库中的构件进行查询匹配出满足客户需求的构件集；
依靠推理机加载推理规则，对满足客户需求的构建集中的构件进行筛选，过滤不兼容、无法组合的构件，最终形成满足客户需求的构件配置组合；
对构建配置组合的价格与客户需求价格进行隶属度计算，选择最优产品配置组合；
查询配置组合中构件的库存数，若库存数无法满足订单要求则根据采购周期推算预计交货时间，若库存数满足订单要求则根据产线负载状态推算预计交货时间；
将交货时间与产品配置组合信息推送客户。
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