機(jī)器學(xué)習(xí)在本體映射中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)在本體映射中的應(yīng)用摘要：（目的）本文針對(duì)語義網(wǎng)中的本體異構(gòu)問題，（方法）提出利用人工智能研究中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來解決。（結(jié)果）通過概念映射使其語義更好地得到匹配，并在果品領(lǐng)域經(jīng)過實(shí)例的應(yīng)用，其效果還是客觀的。（結(jié)論）在本體映射匹配研究中，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮了很大的作用，對(duì)語義重疊的概念進(jìn)行高效率的推理匹配映射，為語義網(wǎng)本體異構(gòu)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)信息在語義上的互操作提供了一種解決的途徑。關(guān)鍵詞：語義Web，機(jī)器學(xué)習(xí)算法，決策樹算法，分類樹，概念映射

1引言語義網(wǎng)(SemanticWeb)是在本體(Ontology)理論基礎(chǔ)之上對(duì)現(xiàn)有Web所進(jìn)行的擴(kuò)展，其目標(biāo)是使Web上的信息具有計(jì)算機(jī)可以理解的語義，在本體的支持下實(shí)現(xiàn)信息在語義上的互操作，以及對(duì)Web資源所進(jìn)行的智能訪問和檢索。（研究的重要意義）語義網(wǎng)服務(wù)是以語義網(wǎng)和本體為基礎(chǔ)的一個(gè)重要的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域，其目標(biāo)是通過將語義網(wǎng)技術(shù)和Web服務(wù)技術(shù)相結(jié)合,提供下一代網(wǎng)絡(luò)的集成平臺(tái)。語義網(wǎng)服務(wù)中大量的本體由于應(yīng)用的領(lǐng)域不同，組織、設(shè)計(jì)者不同,其結(jié)構(gòu)和概念的表達(dá)形式也存在著一定的差異,因此造成了本體的異構(gòu)性。本體映射指的是在多個(gè)本體之間找到語義相同或相似的對(duì)應(yīng)元素,從而在多個(gè)本體之間建立語義聯(lián)系,消除不同本體或本體不同版本之間知識(shí)表達(dá)時(shí)的不一致現(xiàn)象,進(jìn)而達(dá)到真正意義上的知識(shí)共享。本體映射是解決不同本體間的知識(shí)共享和重用問題的有效方法。（前人研究進(jìn)展）目前本體映射大多是由人工手動(dòng)來完成的，（研究的切入點(diǎn)）不僅過程煩雜，而且很容易出錯(cuò)。這極大地影響了本體映射自動(dòng)化程度和準(zhǔn)確性。（研究擬解決的關(guān)鍵問題）機(jī)器學(xué)習(xí)是解決這類問題的有效方法之一[1]。在此將對(duì)目前機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要趨勢(shì)、理論與技術(shù)以及存在的問題，在本體映射中的應(yīng)用做一詳細(xì)的介紹。2機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對(duì)人類學(xué)習(xí)機(jī)理的了解，建立人類學(xué)習(xí)過程的計(jì)算模型或認(rèn)識(shí)模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，研究通用的學(xué)習(xí)算法并進(jìn)行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能的研究中具有十分重要的地位。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是一個(gè)具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)，它可以推理演繹加以歸納知識(shí)，證明已存在的事實(shí)、定理，并能歸納總結(jié)新的規(guī)則、定理和定律，遇到錯(cuò)誤能自我校正，通過經(jīng)驗(yàn)對(duì)自身性能加以改進(jìn)，可以不斷的自動(dòng)獲取和發(fā)現(xiàn)所需要的知識(shí)。隨著人工智能的深入發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應(yīng)用已遍及人工智能的各個(gè)分支，如專家系統(tǒng)、自動(dòng)推理、自然語言理解、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。從機(jī)器學(xué)習(xí)的執(zhí)行部分所反映的任務(wù)類型上看，目前大部分的應(yīng)用研究領(lǐng)域基本上集中于以下兩個(gè)范疇：分類和問題求解。3機(jī)器學(xué)習(xí)算法機(jī)器學(xué)習(xí)的中心問題是從特殊的訓(xùn)練樣例中歸納出一般函數(shù)。發(fā)展至今，機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)有很多，并有了廣泛的應(yīng)用。常見的算法有：概念學(xué)習(xí)，決策樹學(xué)習(xí)，支持向量機(jī)((SVM)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯((Bayes)學(xué)習(xí)，遺傳算法，基于實(shí)例的學(xué)習(xí)，規(guī)則學(xué)習(xí)等等[3]。(1）決策樹算法描述決策樹算法是應(yīng)用最廣泛的歸納推理算法之一，在數(shù)據(jù)挖掘的分類，生成規(guī)則方面都有很多應(yīng)用。大多數(shù)己開發(fā)的決策樹學(xué)習(xí)是ID3算法一種核心算法的變體。決策樹是通過把實(shí)例從根節(jié)點(diǎn)排列到某個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的方法來分類實(shí)例，葉子節(jié)點(diǎn)即為實(shí)例所屬的分類。樹上每個(gè)節(jié)點(diǎn)說明了對(duì)實(shí)例的某個(gè)屬性的測(cè)試，并且該節(jié)點(diǎn)的每個(gè)后繼分支對(duì)應(yīng)于該屬性的一個(gè)可能值。決策樹分類實(shí)例的方法是從這棵樹的根結(jié)點(diǎn)開始，測(cè)試這個(gè)結(jié)點(diǎn)指定的屬性，然后按照給定實(shí)例的該屬性值對(duì)應(yīng)的樹枝向下移動(dòng)。然后這個(gè)過程在以新結(jié)點(diǎn)為根的子樹上重復(fù)。（2）ID3算法描述ID3算法采用自頂向下的貪婪搜索遍歷可能的決策樹空間，這種方法也是后繼的C4.5算法的基礎(chǔ)?；镜腎D3算法通過自頂向下構(gòu)造決策樹進(jìn)行學(xué)習(xí)。構(gòu)造過程是從“哪個(gè)屬性將在樹的根結(jié)點(diǎn)被測(cè)試”這個(gè)問題開始的。在算法中使用統(tǒng)計(jì)測(cè)試來確定每一個(gè)實(shí)例屬性單獨(dú)分類訓(xùn)練樣例的能力。分類能力最好的屬性被選作樹的根結(jié)點(diǎn)的測(cè)試，然后為根結(jié)點(diǎn)屬性的每一個(gè)可能值產(chǎn)生一個(gè)分支，并把訓(xùn)練樣例排列到適當(dāng)?shù)姆种?，也就是，樣例的該屬性值?duì)應(yīng)的分支之下。然后重復(fù)整個(gè)過程，用每一個(gè)分支結(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的訓(xùn)練樣例來選取在該結(jié)點(diǎn)被測(cè)試的最佳屬性，這形成了對(duì)決策樹的貪婪搜索，也就是算法從不回溯重新考慮以前的選擇4領(lǐng)域本體映射本文是依據(jù)國(guó)家“星火計(jì)劃”的項(xiàng)目而建立的果品領(lǐng)域本體，果品領(lǐng)域本體庫就是刻畫果品領(lǐng)域類、屬性、關(guān)系和實(shí)例的一種模型，目的是讓果品知識(shí)能夠被計(jì)算機(jī)理解和處理?；诒倔w思想建立果品體系，基本就是對(duì)果品知識(shí)按照果品領(lǐng)域的要求進(jìn)行分類。但在果品領(lǐng)域內(nèi)的本體由于語法結(jié)構(gòu)各不相同，在未來的語義搜索時(shí)需要涉及到各個(gè)果品領(lǐng)域的本體庫。如何把果品領(lǐng)域中的異構(gòu)本體整合起來？本體映射技術(shù)就是為了解決本體整合問題而產(chǎn)生的。在本體映射中核心問題是機(jī)器學(xué)習(xí)算法。也就是依據(jù)定義和規(guī)則來進(jìn)行推理、歸納、綜合，來解決映射問題，并將映射結(jié)果存儲(chǔ)，作為下次映射的依據(jù)。在不同本體分類樹中，對(duì)其的各個(gè)節(jié)點(diǎn)一一進(jìn)行分析比較，根據(jù)語義匹配映射規(guī)則，找出語義重疊和相關(guān)的概念節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)映射各項(xiàng)關(guān)系結(jié)果做出標(biāo)記，進(jìn)行映射匹配。映射的過程可以看作是Ontology匹配(或者映射)的過程。典型的映射過程通過分析、比較Ontology來判斷概念之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,最終建立本體之間的映射關(guān)系。例如：給出兩個(gè)本體，其本體分類樹分別為Ta和Tb，我們要尋找Ta到Tb的映射，即為找到分類樹Ta中概念A(yù)在另一個(gè)分類樹Tb中的匹配位置,我們需要找到Tb中三個(gè)關(guān)鍵的概念節(jié)點(diǎn):●Tb中最相似的候選概念節(jié)點(diǎn)B;●Tb最接近A的父節(jié)點(diǎn)C;●Tb最接近A的子節(jié)點(diǎn)D其中映射關(guān)系在這里可以分為兩種：同義關(guān)系映射和實(shí)例映射。同義關(guān)系映射表示相似概念之間對(duì)稱的等價(jià)關(guān)系，即不同本體樹中的兩個(gè)描述語言表示相同樣的語義。實(shí)例映射，指的是一個(gè)概念是另一個(gè)概念的實(shí)例。同義關(guān)系映射，對(duì)于同一領(lǐng)域的兩個(gè)Ontology,它們的元素在很大程度上是存在重疊的,因此,我們可以在一個(gè)Ontology中為另一個(gè)Ontology的一個(gè)概念結(jié)點(diǎn)尋找一個(gè)最相似的一個(gè)結(jié)點(diǎn)。實(shí)例關(guān)系映射，對(duì)于結(jié)構(gòu)不同的兩個(gè)果品本體樹，實(shí)例概念在各個(gè)本體樹中的節(jié)點(diǎn)位置不相同，根據(jù)屬性為實(shí)例概念節(jié)點(diǎn)找到在另個(gè)果品樹中的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)。圖1本體樹1Picture1OntologyTree1ThingThing果樹網(wǎng)站地區(qū)常綠果樹落葉果樹藤本藤生類草本類荔枝類莢果類柑果類漿果類仁果類柿棗類堅(jiān)果類核果類山楂西北華北東北中南華東蘋果圖2本體樹2圖3本體樹3Picture2OntologyTree2Picture3OntologyTree3山里紅品種山里紅品種品質(zhì)產(chǎn)地蘋果品種品質(zhì)產(chǎn)地上圖為果品領(lǐng)域中的三個(gè)本體樹，在圖1本體樹3中，蘋果在農(nóng)業(yè)生物學(xué)領(lǐng)域?qū)儆谌使?，在本體樹1中，蘋果相對(duì)于仁果類就是實(shí)例關(guān)系，蘋果是仁果類的實(shí)例；在圖2本體樹2中，山楂又稱為山里紅，兩個(gè)概念表示的同一個(gè)事物同一個(gè)概念，在圖1本體樹1中它和山楂就是同義詞的關(guān)系。5基于機(jī)器規(guī)則映射算法本體是一組概念、屬性和關(guān)系對(duì)一個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行規(guī)范化的描述。概念是領(lǐng)域中實(shí)體的抽象，可用一棵本體分類樹來描述。定義本體T為一個(gè)領(lǐng)域本體分類樹，用一個(gè)5元組描述T=(N,R,H,S,X)其中:N表示概念的集合,是樹中的節(jié)點(diǎn);R是一個(gè)關(guān)系集合,是樹中的邊,如:用is-apart-of,ame-of,attribute-of,Instance-of等用來說明這些的關(guān)系。H描述樹中概念間以及概念與實(shí)例間的層次分類關(guān)系;S是實(shí)例的集合;X是描述概念節(jié)點(diǎn)及實(shí)例的元數(shù)據(jù)屬性集合,如:DublinCore。映射F:對(duì)于領(lǐng)域中的兩個(gè)領(lǐng)域本體Ontology概念樹T=(N,R,H,S,X)、T′=(N′,R′,H′,S′,X′),F:N×N′→ref其中,ref是一個(gè)可以接受的解釋語義關(guān)系的名詞集合在本文中果品領(lǐng)域概念映射的關(guān)系為兩種，finstance(）和fsame()，即實(shí)例映射關(guān)系和同義映射關(guān)系。在上圖三棵本體分類樹T1，T2，T3中，其中T1=(N1,R1,H1,S1,X1)，N1={Thing，果樹，網(wǎng)站，地區(qū)，常綠果樹，落葉果樹，西北，華北，東北，中南，華東，藤本藤生類，草本類，荔枝類，莢果類，柑果類，漿果類，仁果類，柿棗類，堅(jiān)果類，核果類}，R1為關(guān)系集合，R1={is-apart-of,same-of,attribute-of,Instance-of}；T2=(N2,R2,H2,S2,X2)，N2={山楂，品種，品質(zhì)，產(chǎn)地},R2={is-apart-of,same-of,attribute-of,Instance-of}；T3=(N3,R3,H3,S3,X3)，N3={蘋果，品種，品質(zhì)，產(chǎn)地}R3={is-apart-of,same-of,attribute-of,Instance-of}；果樹本體中，仁果類的實(shí)例為蘋果、梨、枇杷、木瓜和山楂；核果類的實(shí)例為桃、杏、李、櫻桃和榔；堅(jiān)果類的實(shí)例為核桃、栗、銀杏、阿月渾子和榛子；漿果類的實(shí)例為葡萄、草萄、醋栗、獼猴桃和樹莓；柿棗類的實(shí)例為柿、君遷子(黑棗)、棗和酸棗；柑果類的實(shí)例為橘、柑、柚子、橙、檸檬、枳、黃皮和葡萄柚；荔枝類的實(shí)例為荔枝、龍眼和韶子；莢果類的實(shí)例為酸豆、角豆樹、四棱豆和蘋婆等；草本類的實(shí)例為香蕉和菠蘿；藤本蔓生類的實(shí)例為西番蓮和南胡頹子。地區(qū)本體中，華北的實(shí)例為北京市、天津市、河北省、山西省和內(nèi)蒙古自治區(qū)；東北的實(shí)例為遼寧省、吉林省和黑龍江??；華東的實(shí)例為上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省和山東省；中南的實(shí)例為河南省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西省和海南省；西南的實(shí)例為重慶市、四川省、貴州省、云南省和西藏自治區(qū)；西北的實(shí)例為陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)；港澳臺(tái)特區(qū)的實(shí)例為香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣省。分類樹的節(jié)點(diǎn)是概念，每個(gè)概念都用同一組實(shí)例來支撐說明。概念，是客觀世界中任何事物的抽象描述,形式上,概念定義為一個(gè)四元組:C={Id,L,P,IC},其中Id為概念的唯一標(biāo)識(shí)符,用URI表示;L為概念的語言詞匯,P為概念屬性的集合;IC為屬于該概念的實(shí)例的集合。每個(gè)概念可用一組屬性描述：DublinCore屬性組(Title:資源的名字;AuthororCreator:資源內(nèi)容的創(chuàng)建者或組織者;SubjectandKeywords:資源的主題及關(guān)鍵字;Description:資源內(nèi)容的原文描述)。概念之間、概念和實(shí)例之間的關(guān)系可以用一組關(guān)系來描述,如:用is-a,is-part-of,ame-of,attribute-of,instance-of等用來說明這些的關(guān)系。語義匹配（映射）關(guān)系，有1對(duì)1，1對(duì)多，多對(duì)多匹配[2]。例如:在本體分類樹T2中，山里紅這個(gè)概念節(jié)點(diǎn)，C1={Id,L,P,IC},Id=’薔薇科植物山里紅或山楂的干燥成熟果實(shí)’,L=’薔薇科落葉小喬木，樹皮暗灰色，有淺黃色皮孔，小枝紫褐色，單葉互生或于短枝上簇生，葉片寬卵形，傘房花序，花白色，后期變粉紅色，果實(shí)球形，熟后深紅色，表面具淡色小斑點(diǎn)’。在本體分類樹T1中，山楂這個(gè)概念節(jié)點(diǎn)，C2={Id,L,P,IC}，Id=’薔薇科植物山里紅或山楂的干燥成熟果實(shí)’，L=’果實(shí)較小，類球形，直徑0.8～1.4cm，有的壓成餅狀。表面棕色至棕紅色，并有細(xì)密皺紋，頂端凹陷，有花萼殘跡，基部有果梗或已脫落。質(zhì)硬，果肉薄，味微酸澀’。在本體分類樹T3中，概念節(jié)點(diǎn)蘋果，C3={Id,L,P,IC}，Id=’落葉喬木，葉橢圓形，有鋸齒，花白微紅，果實(shí)圓形，味甜，是普通的水果’，L=’果實(shí)類球形，直徑10～30cm，從外到里依次是果皮、果肉、果核。成熟果實(shí)果皮成紅色或黃色，有果梗。果皮薄可食，果肉多，汁多’在本體分類樹T1中，概念節(jié)點(diǎn)仁果類，C4={Id,L，P,IC}，Id=’多汁的果肉包著幾個(gè)種子的果核’，IC={蘋果，梨，山楂，木瓜，枇杷，沙果，海棠果}。在進(jìn)行映射推理時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，依據(jù)機(jī)器映射算法中的規(guī)則、定義，比較本體分類樹中概念節(jié)點(diǎn)的屬性，對(duì)兩個(gè)本體之間的概念節(jié)點(diǎn)進(jìn)行映射。首先在本體分類樹TI與T2之間進(jìn)行映射，T2中山里紅C1與本體樹T1中的各概念節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較，當(dāng)與山楂節(jié)點(diǎn)C2比較時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法推理出C1_Id=C2_Id，C2_L≌C1_L，得出T2中C1與T1中的C2表示的是同個(gè)概念，可以在C1與C2之間建立同義映射關(guān)系。又根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，C2的父節(jié)點(diǎn)是C1的父節(jié)點(diǎn)，C2的兄弟節(jié)點(diǎn)與C1相似.在本體分類樹T1和T3之間進(jìn)行映射，T3中的蘋果節(jié)點(diǎn)C3依次與分類樹T1中的概念節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較，機(jī)器算法推理出C3與本體分類樹T1中的C4有關(guān)系C3_IdC4_Id,C3_ICC4_IC,得出C3C4，C3是C4的實(shí)例，則在C3和C4之間建立實(shí)例映射關(guān)系。從而得出：fsame（C1）=C2,C1與C2之間是同義映射關(guān)系，即C1與C2表達(dá)是同一種概念。finstance（C3）=C4，C3與C4之間是實(shí)例映射關(guān)系，即C3是C4的實(shí)例。這就完成了一個(gè)可行的本體映射下面是基于機(jī)器學(xué)習(xí)映射方法的一些相關(guān)規(guī)則[4]：●s是概念C的實(shí)例,若:C是C′的子孫(表示C〈C′),那么s也是概念C′的實(shí)例?！裨诓煌倔w中,如果兩個(gè)概念屬于兩個(gè)本體樹中同一個(gè)父概念,那么這兩個(gè)概念是相似的,即兄弟概念是相似的。本體樹T與T’，有兩個(gè)同概念節(jié)點(diǎn)P，則在兩個(gè)本體樹中P節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)是相似的?！袢绻诓煌倔w中兩個(gè)概念的父概念相似,那么這兩個(gè)概念也可能相似,并且這兩個(gè)概念的部分子概念也可能相似?！袢绻硞€(gè)概念的兄弟概念結(jié)點(diǎn)L與某一概念X相似,那么該概念L與概念X也可能相似?！袢绻麅蓚€(gè)概念相似,那么它們的子概念在一定程度上也相似?！袢绻凶痈拍疃寂c概念Y相似,那么它們的父概念也與概念Y相似?！袢绻麅蓚€(gè)概念具有相同的兄弟則這兩個(gè)概念可能是相似的?！袢绻麅蓚€(gè)概念具有相同的實(shí)例則這兩個(gè)概念可能是相似的。●如果兩個(gè)概念具有相同的屬性則這兩個(gè)概念可能是相似的

6結(jié)論本文依據(jù)果品領(lǐng)域本體，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法詳細(xì)描述了概念映射算法。但在進(jìn)行映射比較的同時(shí)，很多屬性要進(jìn)行參考，如層次結(jié)構(gòu)描述、關(guān)系、約束等，還有機(jī)器算法規(guī)則需要更詳細(xì)的定義。異構(gòu)的領(lǐng)域本體匹配是語義網(wǎng)發(fā)展面臨的最富有挑戰(zhàn)性的問題之一，本體描述沒有同一標(biāo)準(zhǔn)，映射算法也不相同，所以實(shí)現(xiàn)完全程度上本體匹配尚不可能，但本論文的概念映射匹配的研究為同領(lǐng)域的語義互取提供了可能，從這重意義上講，對(duì)今后語義網(wǎng)領(lǐng)域研究工作具有一定參考價(jià)值。

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TheApplicationofMachineLearninginOntologyMappingAbstract:(Object)InordertosolvetheproblemofontologyheterogeneousinSemanticWeb,(Method)itisproposedthealgorithmofmachinelearningofArtificialIntelligenceinthispaper.(ResultS)Wecangetthebettermatchofsemanticmeaningthroughthemappingofconcept,andcanbeusedinthedomainofFruitwithlivingexampleandobjectiveeffect.(Conclusion)Intheresearchofontologymappingandmatch,Machinelearningplaysaverysignificantrolefortheefficientmatchingofreasoningmappingtothesemanticoverlapconcept.Besides,MachineLearningprovidesanapproachtosolvetheontologyheterogeneoustosharetheinformationinSemanticWeb.Keywords:Semanticweb;Machinelearningalgorithm;Decisiontreealgorithm;Classificationtree,Conceptmapping

社會(huì)實(shí)踐報(bào)告系別：班級(jí)：學(xué)號(hào)：姓名：作為祖國(guó)未來的事業(yè)的繼承人，我們這些大學(xué)生應(yīng)該及早樹立自己的歷史責(zé)任感，提高自己的社會(huì)適應(yīng)能力。假期的社會(huì)實(shí)踐就是很好的鍛煉自己的機(jī)會(huì)。當(dāng)下，掙錢早已不是打工的唯一目的，更多的人將其視為參加社會(huì)實(shí)踐、提高自身能力的機(jī)會(huì)。許多學(xué)校也積極鼓勵(lì)大學(xué)生多接觸社會(huì)、了解社會(huì)，一方面可以把學(xué)到的理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)踐中去，提高各方面的能力；另一方面可以積累工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)日后的就業(yè)大有裨益。進(jìn)行社會(huì)實(shí)踐，最理想的就是找到與本專業(yè)對(duì)口單位進(jìn)行實(shí)習(xí)，從而提高自己的實(shí)戰(zhàn)水平，同時(shí)可以將課本知識(shí)在實(shí)踐中得到運(yùn)用，從而更好的指導(dǎo)自己今后的學(xué)習(xí)。但是作為一名尚未畢業(yè)的大學(xué)生，由于本身具備的專業(yè)知識(shí)還十分的有限，所以我選擇了打散工作為第一次社會(huì)實(shí)踐的方式。目的在于熟悉社會(huì)。就職業(yè)本身而言，并無高低貴賤之分，存在即為合理。通過短短幾天的打工經(jīng)歷可以讓長(zhǎng)期處于校園的我們對(duì)社會(huì)有一種更直觀的認(rèn)識(shí)。實(shí)踐過程：自從走進(jìn)了大學(xué)，就業(yè)問題就似乎總是圍繞在我們的身邊，成了說不完的話題。在現(xiàn)今社會(huì)，招聘會(huì)上的大字報(bào)都總寫著“有經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先”，可還在校園里面的我們這班學(xué)子社會(huì)經(jīng)驗(yàn)又會(huì)擁有多少呢？為了拓展自身的知識(shí)面，擴(kuò)大與社會(huì)的接觸面，增加個(gè)人在社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)中的經(jīng)驗(yàn)，鍛煉和提高自己的能力，以便在以后畢業(yè)后能真正真正走入社會(huì)，能夠適應(yīng)國(guó)內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化，并且能夠在生活和工作中很好地處理各方面的問題，我開始了我這個(gè)假期的社會(huì)實(shí)踐-走進(jìn)天源休閑餐廳。實(shí)踐，就是把我們?cè)趯W(xué)校所學(xué)的理論知識(shí)，運(yùn)用到客觀實(shí)際中去，使自己所學(xué)的理論知識(shí)有用武之地。只學(xué)不實(shí)踐，那么所學(xué)的就等于零。理論應(yīng)該與實(shí)踐相結(jié)合。另一方面，實(shí)踐可為以后找工作打基礎(chǔ)。通過這段時(shí)間的實(shí)習(xí)，學(xué)到一些在學(xué)校里學(xué)不到的東西。因?yàn)榄h(huán)境的不同，接觸的人與事不同，從中所學(xué)的東西自然就不一樣了。要學(xué)會(huì)從實(shí)踐中學(xué)習(xí)，從學(xué)習(xí)中實(shí)踐。而且在中國(guó)的經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，又加入了世貿(mào)，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)日趨變化，每天都不斷有新的東西涌現(xiàn)，在擁有了越來越多的機(jī)會(huì)的同時(shí)，也有了更多的挑戰(zhàn)，前天才剛學(xué)到的知識(shí)可能在今天就已經(jīng)被淘汰掉了，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)越和外面接軌，對(duì)于人才的要求就會(huì)越來越高，我們不只要學(xué)好學(xué)校里所學(xué)到的知識(shí)，還要不斷從生活中，實(shí)踐中學(xué)其他知識(shí)，不斷地從各方面武裝自已，才能在競(jìng)爭(zhēng)中突出自已，表現(xiàn)自已。在餐廳里,別人一眼就能把我人出是一名正在讀書的學(xué)生,我問他們?yōu)槭裁?他們總說從我的臉上就能看出來,也許沒有經(jīng)歷過社會(huì)的人都有我這種不知名遭遇吧!我并沒有因?yàn)槲以谒麄兠媲皼]有經(jīng)驗(yàn)而退后,我相信我也能做的像他們一樣好.我的工作是在那做傳菜生,每天9點(diǎn)鐘-下午2點(diǎn)再從下午的4點(diǎn)-晚上8:30分上班,雖然時(shí)間長(zhǎng)了點(diǎn)但,熱情而年輕的我并沒有絲毫的感到過累,我覺得這是一種激勵(lì),明白了人生,感悟了生活,接觸了社會(huì),了解了未來.在餐廳里雖然我是以傳菜為主,但我不時(shí)還要做一些工作以外的事情，有時(shí)要做一些清潔的工作，在學(xué)校里也許有老師分配說今天做些什么，明天做些什么，但在這里，不一定有人會(huì)告訴你這些，你必須自覺地去做，而且要盡自已的努力做到最好，一件工作的效率就會(huì)得到別人不同的評(píng)價(jià)。在學(xué)校，只有學(xué)習(xí)的氛圍，畢竟學(xué)校是學(xué)習(xí)的場(chǎng)所，每一個(gè)學(xué)生都在為取得更高的成績(jī)而努力。而這里是工作的場(chǎng)所，每個(gè)人都會(huì)為了獲得更多的報(bào)酬而努力，無論是學(xué)習(xí)還是工作，都存在著競(jìng)爭(zhēng)，在競(jìng)爭(zhēng)中就要不斷學(xué)習(xí)別人先進(jìn)的地方，也要不斷學(xué)習(xí)別人怎樣做人，以提高自已的能力！記得老師曾經(jīng)說過大學(xué)是一個(gè)小社會(huì)，但我總覺得校園里總少不了那份純真，那份真誠(chéng)，盡管是大學(xué)高校，學(xué)生還終歸保持著學(xué)生的身份。而走進(jìn)企業(yè)，接觸各種各樣的客戶、同事、上司等等，關(guān)系復(fù)雜，但我得去面對(duì)我從未面對(duì)過的一切。記得在我校舉行的招聘會(huì)上所反映出來的其中一個(gè)問題是，學(xué)生的實(shí)際操作能力與在校理論學(xué)習(xí)有一定的差距。在這次實(shí)踐中，這一點(diǎn)我感受很深。在學(xué)校，理論的學(xué)習(xí)很多，而且是多方面的，幾乎是面面俱到；而在實(shí)際工作中，可能會(huì)遇到書本上沒學(xué)到的，又可能是書本上的知識(shí)一點(diǎn)都用不上的情況。或許工作中運(yùn)用到的只是很簡(jiǎn)單的問題，只要套公式似的就能完成一項(xiàng)任務(wù)。有時(shí)候我會(huì)埋怨，實(shí)際操作這么簡(jiǎn)單，但為什么書本上的知識(shí)讓人學(xué)得這么吃力呢？這是社會(huì)與學(xué)校脫軌了嗎？也許老師是正確的，雖然大學(xué)生生活不像踏入社會(huì)，但是總算是社會(huì)的一個(gè)部分，這是不可否認(rèn)的事實(shí)。但是有時(shí)也要感謝老師孜孜不倦地教導(dǎo)，有些問題有了有課堂上地認(rèn)真消化，有平時(shí)作業(yè)作補(bǔ)充，我比一部人具有更高的起點(diǎn)，有了更多的知識(shí)層面去應(yīng)付各種工作上的問題，作為一名大學(xué)生，應(yīng)該懂得與社會(huì)上各方面的人交往，處理社會(huì)上所發(fā)生的各方面的事情，這就意味著大學(xué)生要注意到社會(huì)實(shí)踐，社會(huì)實(shí)踐必不可少。畢竟，很快我就不再是一名大學(xué)生，而是社會(huì)中的一分子，要與社會(huì)交流，為社會(huì)做貢獻(xiàn)。只懂得紙上談兵是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及的，以后的人生旅途是漫長(zhǎng)的，為了鍛煉自己成為一名合格的、對(duì)社會(huì)有用的人才.很多在學(xué)校讀書的人都說寧愿出去工作，不愿在校讀書；而已在社會(huì)的人都寧愿回校讀書。我們上學(xué)，學(xué)習(xí)先進(jìn)的科學(xué)知識(shí)，為的都是將來走進(jìn)社會(huì)，獻(xiàn)出自己的一份力量，我們應(yīng)該在今天努力掌握專業(yè)知識(shí)，明天才能更好地為社會(huì)服務(wù)。實(shí)踐心得：雖然這次的實(shí)踐只有短短的幾天，而且從事的是比較簡(jiǎn)單的服務(wù)工作，但是通過與各種各樣的人接觸，還是讓我學(xué)會(huì)了很多道理。首先是明白了守時(shí)的重要性。工作和上學(xué)是兩種完全不同的概念，上學(xué)是不遲到很多時(shí)候是因?yàn)閼峙吕蠋煹呢?zé)怪，而當(dāng)你走上了工作崗位，這里更