需求分析和概念原型

引言

 

本文使用高级软件工程的方法论对我的项目——针对领域知识的中文知识图谱自动化构建进行了分析，主要包括需求分析、用例建模、业务领域建模和数据建模，最后结合具体应用场景，得到项目的概念原型。

 

一、 项目介绍

在此方案中，通过自定义的网络爬虫，将原始百科数据的词条属性以及相关的文本信息不间断抓取到本地系统中，并整理成带扩展属性的三元组形式。后端系统自动通过图数据库对三元组数据进行导入更新，转换为信息丰富的知识图谱系统，在前端为用户提供基于知识图谱的应用服务。

目前金融领域经常会有对客户背景的核查，但核查员也很难对客户熟知的领域都足够了解，知识图谱可以帮助自动生成问题和参考答案。

 

二、 用例建模

第一步，从需求表述中找出用例，往往是动名词短语表示的抽象用例；

第二步，描述用例开始和结束的状态，用TUCBW和TUCEW表示的高层用例；

第三步，对用例按照子系统或不同的方面进行分类，描述用例与用例、用例与参与者间

的上下文关系，并画出用例图；

第四步，进一步逐一分析用例与参与者的详细交互过程，完成一个两列的表格将参与者和待开发软件系统之间从用例开始到用例结束的所有交互步骤都列举出来扩展用例。

其中第一步到第三步是计划阶段，第四步是增量实现阶段。

 

 

 

三、业务领域建模

业务领域建模是开发团队用于获取业务领域知识的过程。因为软件工程师往往需要工作在不同的业务领域或者不同项目中，他们需要业务领域知识来开发软件系统。软件工程师往往来自不同的专业背景，这可能会影响他们对业务领域的认知。因此业务领域建模有助于开发团队获取业务领域知识形成统一的业务认知。

开发团队获取业务领域知识的过程一般包括收集业务领域相关信息、执行团队头脑风暴、对业务领域相关的知识概念进行分类，最后用UML类图将业务领域知识图形化展示。

 

 

四：数据模型

数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程，即是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程。

用户表：

 

管理员表：

问题表

 

五：概率原型

　　概念是人对能代表某种事物或发展过程的特点及意义所形成的思维结论；

　　概念原型则是一种虚幻的、理想化的软件产品形式；

　　概念原型= 用例 + 数据模型 。

　　用户分为普通用户和管理员，普通用户可以选择自己的领域，然后回答系统随机生成的该领域问题。管理员可以更新图数据库和问题生成算法