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摘要：农产品质量安全备受人们关注，随着信息技术的不断成熟，如何利用信息技术提高农产品质量安全成为学术界研究热点。文章从知识管理角度，研究农产品安全知识转移模型，并使用Agent技术构建该模型，尝试为提高农产品质量安全提供一条途径。
关键词：农产品安全知识；知识转移；Agent
中国分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2007)17-31191-02
Research of Agent Based Farm Product Safety Knowledge Transfer Model
LIU Ju-xin1, ZHAN Jin-chuan2, LIU Zhong-ying1
(1.Economics & Management School of Tongji University, Shanghai 200092,China;2.Shanghai Agriculture Information Co., Ltd, Shanghai 200060,China)
Abstract:There is increasing number of people who pay attention to the quality of farm product. With the development of information technology, how to us IT to improve the quality and safety of farm product becomes a focus in research area. From the view of knowledge management, the article research the farm product safety knowledge transfer mode, and use agent technology to construct it, trying to find a way to improve the quality and safety of farm product.
Key words:Farm Product Safety Knowledge; Knowledge Transfer;Agent
1 引言
目前，全球农产品质量安全形势不容乐观，食源性疾病发病率不断上升，恶性农产品污染事件众多，世界范围内由于农产品安全卫生质量而引起的农产品贸易纠纷不断。如何采取有效措施，及时发现隐患，防止大规模食源性疾病暴发，是近年来社会关注的突出问题。随着知识管理理论研究与应用逐步成熟，知识管理为解决农产品质量安全问题提供了新的方法和途径。
本文结合知识管理中知识转移理论，分析了农产品安全知识类型及知识转移类型，并选取知识转移过程相对复杂的“专家转移”为主要研究对象，利用人工智能技术（Agent），构建农产品安全知识的专家转移模型。
2 知识转移概述
知识的获取、转移和创新是知识管理过程中的主要活动。知识转移可以理解为知识的接受方吸收转移过来的知识，并将其调整和进一步地发展为自身知识体系一部分的过程。
迄今为止，知识转移理论及方法方面的研究成果主要包括Daniel Kim提出的OADI-SMM（Observe-Assess-Design-Implement with Shared Mental Models）循环模型；野中郁次郎提出的“SECI”模型；Gunnar Hedlund提出的知识传递和转化的动力等。本文主要参考华盛顿大学管理科学教授Nacy M.Dixon的研究成果。
Nacy教授根据知识的预期接受者、任务的性质以及被转移的知识的类型等标准提出了组织内部知识转移的五种类型：连续转移、近转移、远转移、战略转移以及专家转移，并指出要建立有效的知识传递与转移系统，必须保证知识转移的方法与待转移的知识类型相匹配。五种类型的知识转移见表1。
我国学者在知识转移理论研究方面也取得了一定成果。王开明对知识转移与扩散的过程和机理进行了研究；王君提出了一种基于Multi-Agent的组织内知识转移模型框架，并给出了该模型中实现知识转移的关键技术和搜索算法及其时间复杂度分析；吴冰研究了供应链中知识转移的过程,指出知识转移情境、转移双方的知识转移能力以及转移知识的内在特性是知识转移过程的三个要素。
3 农产品安全知识转移模型
3.1 农产品安全知识转移类型
农产品生产加工和监控过程中存在知识转移现象。从知识转移发生的频率分析，可将存在的知识转移分为两类。
表1 五种类型的知识转移
一类是经常发生的知识转移，具有常规性特征。例如道口检验检疫过程中常涉及的出入境农产品检验检疫知识，如何判断某类农产品是否感染疫病、是否具备禁止入境的条件等。由于该类知识转移具备常规性，所转移的知识也相对固定，知识转移的源方和受方也相对固定，因此本文界定该类知识转移为上文所提到的“近转移”。由于对于与此类知识转移类似的知识管理方面研究较多，例如供应链知识管理等，且该类研究较为成熟，因此本文不将“近转移”作为研究重点。
另一类知识转移发生频率相对较低，涉及的知识属于显性知识，且为一般常规性知识。同时，虽然知识的接受方各不相同，但类似知识的使用场景具备很高的相似性。例如生猪养殖企业对于生猪养殖过程中某种药物特性、使用规范和技巧等相关知识的需求。由于该类知识转移发生频率相对较低，所涉及的知识为显性知识且具备常规性，而且源方和受方对于知识的使用场景具备相似性，因此本文界定该类知识转移为上文所提到的“专家转移”。由于该类知识转移所涉及的源方和受方具有多样性，辐射范围广，使“专家转移”的实现相对复杂，因此本文将“专家转移”作为研究重点。
3.2 基于Agent的农产品安全知识专家转移模型
3.2.1 Agent技术概述
Agent是人工智能研究的产物，称为智能代理，又称智能体，是指具有感知能力、问题求解能力和与外界进行通讯能力的能持续自主地发挥作用的一个软件实体，由自含式软件程序构成，利用储存在知识库里的知识执行任务。Agent技术是分布式计算的一个分支，广泛应用于商业、制造、金融、电子商务等领域。
与其他计算实体相比智能代理具有以下特点：(1)自主性：Agent能够在没有外界直接操纵的情况下自主运行，且对自己的行为和内部状态有一定程度的控制能力。(2)主动性：Agent能够遵循其承诺采取主动行动，表现出面向目标的行为。(3)应激性：Agent能够感知其所在的外部环境，并能够针对一些特定事件做出相应的反应。(4)社会性：Agent可通过代理通讯语言(ACL)与其他代理(或人)进行交互，通过协商、协作共同完成复杂任务。(5)智能性：Agent具有一定的推理能力，能比较准确地揣测用户意图，并能将复杂的任务加以分析、分解，有针对性地提供信息、解决问题。
3.2.2 农产品安全知识专家转移系统体系结构
农产品安全知识专家转移系统以各农产品安全管理系统为基础，以各农产品安全管理系统作为主要农产品安全数据和信息来源，Internet等外部信息源为辅。信息收集平台获得的信息由数据仓库系统进行信息整合，最终为农产品安全知识库提供知识。农产品安全知识库则为农产品安全知识转移系统——基于Agent的专家转移系统提供最终用户需要的知识。该系统体系结构如图1。
图1 农产品安全知识专家转移系统体系结构
3.2.3基于Agent的专家转移模型
Agent技术在农产品安全知识专家转移系统中主要解决三方面的问题：获得用户需求，自动检索及过滤知识和检索结果的推送。该专家转移系统主要由知识搜索Agent、知识过滤Agent、用户Agent、学习Agent四个子系统组成，如图2。
(1)知识检索Agent能够尽快地在知识库内搜索所需知识并对得到的结果进行处理。知识检索Agent根据用户输入搜索需求提取关键词，处理转换成知识库搜索的处理格式，进行知识库搜索，并将搜索结果存储在文档数据库中。
(2)知识过滤Agent根据过滤算法和用户需求对动态检索结果流进行过滤。信息过滤方法有多种，如基于关键词向量法、基于文献集的方法、多Agent过滤法、进化式信息过滤法等。基于关键词向量的信息过滤法是一种相似过滤方法，可操作性强，它是将表征信息单元的关键词与Agent搜索关键词看作两个向量(v1，v2)，并对其进行余弦cos(v1，v2)夹角计算，得出两个向量之间的相似度，其值越大说明向量越相似。当相似性达到一定的度，该信息单元就被保留下来。在计算知识库检索结果与用户需求相似度时，可以使用类似方法。设wj为搜索结果j的关键词权重向量，p为该Agent给出的标准关键词权重向量，两者的相似度即Rj=cos(wj，p)。知识过滤Agent将搜索回来的文档按相似度降序排列并将前面的文档推荐给用户。
图2 基于Agent的知识转移模型
(3)每位用户都有一个用户Agent，用户Agent动态派生，其生命周期随着用户退出系统而终止。用户Agent负责与用户交互，获取用户需求，并将知识过滤Agent的过滤结果动态地生成网页，主动推送给用户。用户Agent在负责智能化人机交互管理的同时，还负责保证用户界面的友好性和统一性。
(4)学习Agent根据用户对过滤结果的评价反馈进行学习，从而动态地修改知识库中的知识。
知识检索Agent、知识过滤Agent、用户Agent和学习Agent互相协作完成用户所需知识的检索和推送任务，实现农产品安全知识的转移。
4 结束语
目前，农产品质量安全工作主要集中在政府部门，如何提高农产品生产加工企业的主动性及其对于农产品安全知识的获取水平是提高农产品安全的关键。对于农产品安全知识转移模式及其应用的研究，有利于提高农产品生产加工企业的主动性及其对于农产品安全知识的获取水平，有利于进一步提高政府预防和应对突发重大农产品安全问题的决策水平，提高人民群众的生活质量。本文对该领域进行了初步探讨，如何使农产品知识转移模型投入实际运用尚需进一步深入研究。
参考文献：
[1]Nancy M. Dixon. Common knowledge: How companies thrive by sharing what they know[M] .北京：人民邮电出版社，2002.164-168.
[2]詹锦川.信息技术在上海食用农产品安全监控中的应用——以商品猪肉安全监控为例[D]
[3]忻渊，黄立平，詹锦川，朱轶峰. 标准数据库在农产品安全监控中的应用[J]. 安徽农业科学. 2006,(09).
[4]野中郁次郎. 论知识创造的动态过程，组织学习与知识创新[M].上海：上海人民出版社.2001年版
[5]Hedlund Gunnar. A Model of Knowledge Management and the N-Form Corporation[J].Strategy Management Journal.1994,(l5):73-90.
[6]胡斌，刘仲英. 基于智能代理的多维拍卖模型的设计[J]. 计算机工程与应用. 2005.1.
[7]张建华，刘仲英. 当前知识管理系统模型问题与对策分析[J].情报学报. 2004.2(23,1).
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
关键词：农产品安全知识；知识转移；Agent
中国分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2007)17-31191-02
Research of Agent Based Farm Product Safety Knowledge Transfer Model
LIU Ju-xin1, ZHAN Jin-chuan2, LIU Zhong-ying1
(1.Economics & Management School of Tongji University, Shanghai 200092,China;2.Shanghai Agriculture Information Co., Ltd, Shanghai 200060,China)
Abstract:There is increasing number of people who pay attention to the quality of farm product. With the development of information technology, how to us IT to improve the quality and safety of farm product becomes a focus in research area. From the view of knowledge management, the article research the farm product safety knowledge transfer mode, and use agent technology to construct it, trying to find a way to improve the quality and safety of farm product.
Key words:Farm Product Safety Knowledge; Knowledge Transfer;Agent
1 引言
目前，全球农产品质量安全形势不容乐观，食源性疾病发病率不断上升，恶性农产品污染事件众多，世界范围内由于农产品安全卫生质量而引起的农产品贸易纠纷不断。如何采取有效措施，及时发现隐患，防止大规模食源性疾病暴发，是近年来社会关注的突出问题。随着知识管理理论研究与应用逐步成熟，知识管理为解决农产品质量安全问题提供了新的方法和途径。
本文结合知识管理中知识转移理论，分析了农产品安全知识类型及知识转移类型，并选取知识转移过程相对复杂的“专家转移”为主要研究对象，利用人工智能技术（Agent），构建农产品安全知识的专家转移模型。
2 知识转移概述
知识的获取、转移和创新是知识管理过程中的主要活动。知识转移可以理解为知识的接受方吸收转移过来的知识，并将其调整和进一步地发展为自身知识体系一部分的过程。
迄今为止，知识转移理论及方法方面的研究成果主要包括Daniel Kim提出的OADI-SMM（Observe-Assess-Design-Implement with Shared Mental Models）循环模型；野中郁次郎提出的“SECI”模型；Gunnar Hedlund提出的知识传递和转化的动力等。本文主要参考华盛顿大学管理科学教授Nacy M.Dixon的研究成果。
Nacy教授根据知识的预期接受者、任务的性质以及被转移的知识的类型等标准提出了组织内部知识转移的五种类型：连续转移、近转移、远转移、战略转移以及专家转移，并指出要建立有效的知识传递与转移系统，必须保证知识转移的方法与待转移的知识类型相匹配。五种类型的知识转移见表1。
我国学者在知识转移理论研究方面也取得了一定成果。王开明对知识转移与扩散的过程和机理进行了研究；王君提出了一种基于Multi-Agent的组织内知识转移模型框架，并给出了该模型中实现知识转移的关键技术和搜索算法及其时间复杂度分析；吴冰研究了供应链中知识转移的过程,指出知识转移情境、转移双方的知识转移能力以及转移知识的内在特性是知识转移过程的三个要素。
3 农产品安全知识转移模型
3.1 农产品安全知识转移类型
农产品生产加工和监控过程中存在知识转移现象。从知识转移发生的频率分析，可将存在的知识转移分为两类。
表1 五种类型的知识转移
一类是经常发生的知识转移，具有常规性特征。例如道口检验检疫过程中常涉及的出入境农产品检验检疫知识，如何判断某类农产品是否感染疫病、是否具备禁止入境的条件等。由于该类知识转移具备常规性，所转移的知识也相对固定，知识转移的源方和受方也相对固定，因此本文界定该类知识转移为上文所提到的“近转移”。由于对于与此类知识转移类似的知识管理方面研究较多，例如供应链知识管理等，且该类研究较为成熟，因此本文不将“近转移”作为研究重点。
另一类知识转移发生频率相对较低，涉及的知识属于显性知识，且为一般常规性知识。同时，虽然知识的接受方各不相同，但类似知识的使用场景具备很高的相似性。例如生猪养殖企业对于生猪养殖过程中某种药物特性、使用规范和技巧等相关知识的需求。由于该类知识转移发生频率相对较低，所涉及的知识为显性知识且具备常规性，而且源方和受方对于知识的使用场景具备相似性，因此本文界定该类知识转移为上文所提到的“专家转移”。由于该类知识转移所涉及的源方和受方具有多样性，辐射范围广，使“专家转移”的实现相对复杂，因此本文将“专家转移”作为研究重点。
3.2 基于Agent的农产品安全知识专家转移模型
3.2.1 Agent技术概述
Agent是人工智能研究的产物，称为智能代理，又称智能体，是指具有感知能力、问题求解能力和与外界进行通讯能力的能持续自主地发挥作用的一个软件实体，由自含式软件程序构成，利用储存在知识库里的知识执行任务。Agent技术是分布式计算的一个分支，广泛应用于商业、制造、金融、电子商务等领域。
与其他计算实体相比智能代理具有以下特点：(1)自主性：Agent能够在没有外界直接操纵的情况下自主运行，且对自己的行为和内部状态有一定程度的控制能力。(2)主动性：Agent能够遵循其承诺采取主动行动，表现出面向目标的行为。(3)应激性：Agent能够感知其所在的外部环境，并能够针对一些特定事件做出相应的反应。(4)社会性：Agent可通过代理通讯语言(ACL)与其他代理(或人)进行交互，通过协商、协作共同完成复杂任务。(5)智能性：Agent具有一定的推理能力，能比较准确地揣测用户意图，并能将复杂的任务加以分析、分解，有针对性地提供信息、解决问题。
3.2.2 农产品安全知识专家转移系统体系结构
农产品安全知识专家转移系统以各农产品安全管理系统为基础，以各农产品安全管理系统作为主要农产品安全数据和信息来源，Internet等外部信息源为辅。信息收集平台获得的信息由数据仓库系统进行信息整合，最终为农产品安全知识库提供知识。农产品安全知识库则为农产品安全知识转移系统——基于Agent的专家转移系统提供最终用户需要的知识。该系统体系结构如图1。
图1 农产品安全知识专家转移系统体系结构
3.2.3基于Agent的专家转移模型
Agent技术在农产品安全知识专家转移系统中主要解决三方面的问题：获得用户需求，自动检索及过滤知识和检索结果的推送。该专家转移系统主要由知识搜索Agent、知识过滤Agent、用户Agent、学习Agent四个子系统组成，如图2。
(1)知识检索Agent能够尽快地在知识库内搜索所需知识并对得到的结果进行处理。知识检索Agent根据用户输入搜索需求提取关键词，处理转换成知识库搜索的处理格式，进行知识库搜索，并将搜索结果存储在文档数据库中。
(2)知识过滤Agent根据过滤算法和用户需求对动态检索结果流进行过滤。信息过滤方法有多种，如基于关键词向量法、基于文献集的方法、多Agent过滤法、进化式信息过滤法等。基于关键词向量的信息过滤法是一种相似过滤方法，可操作性强，它是将表征信息单元的关键词与Agent搜索关键词看作两个向量(v1，v2)，并对其进行余弦cos(v1，v2)夹角计算，得出两个向量之间的相似度，其值越大说明向量越相似。当相似性达到一定的度，该信息单元就被保留下来。在计算知识库检索结果与用户需求相似度时，可以使用类似方法。设wj为搜索结果j的关键词权重向量，p为该Agent给出的标准关键词权重向量，两者的相似度即Rj=cos(wj，p)。知识过滤Agent将搜索回来的文档按相似度降序排列并将前面的文档推荐给用户。
图2 基于Agent的知识转移模型
(3)每位用户都有一个用户Agent，用户Agent动态派生，其生命周期随着用户退出系统而终止。用户Agent负责与用户交互，获取用户需求，并将知识过滤Agent的过滤结果动态地生成网页，主动推送给用户。用户Agent在负责智能化人机交互管理的同时，还负责保证用户界面的友好性和统一性。
(4)学习Agent根据用户对过滤结果的评价反馈进行学习，从而动态地修改知识库中的知识。
知识检索Agent、知识过滤Agent、用户Agent和学习Agent互相协作完成用户所需知识的检索和推送任务，实现农产品安全知识的转移。
4 结束语
目前，农产品质量安全工作主要集中在政府部门，如何提高农产品生产加工企业的主动性及其对于农产品安全知识的获取水平是提高农产品安全的关键。对于农产品安全知识转移模式及其应用的研究，有利于提高农产品生产加工企业的主动性及其对于农产品安全知识的获取水平，有利于进一步提高政府预防和应对突发重大农产品安全问题的决策水平，提高人民群众的生活质量。本文对该领域进行了初步探讨，如何使农产品知识转移模型投入实际运用尚需进一步深入研究。
参考文献：
[1]Nancy M. Dixon. Common knowledge: How companies thrive by sharing what they know[M] .北京：人民邮电出版社，2002.164-168.
[2]詹锦川.信息技术在上海食用农产品安全监控中的应用——以商品猪肉安全监控为例[D]
[3]忻渊，黄立平，詹锦川，朱轶峰. 标准数据库在农产品安全监控中的应用[J]. 安徽农业科学. 2006,(09).
[4]野中郁次郎. 论知识创造的动态过程，组织学习与知识创新[M].上海：上海人民出版社.2001年版
[5]Hedlund Gunnar. A Model of Knowledge Management and the N-Form Corporation[J].Strategy Management Journal.1994,(l5):73-90.
[6]胡斌，刘仲英. 基于智能代理的多维拍卖模型的设计[J]. 计算机工程与应用. 2005.1.
[7]张建华，刘仲英. 当前知识管理系统模型问题与对策分析[J].情报学报. 2004.2(23,1).
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。