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企業(yè)知識管理新平臺(二)

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來源：泛普軟件 知識資源計劃是一種管理方法，同時也是一種可運行的信息系統(tǒng)。在知識資源計劃中主要涉及知識表示、知識存儲、知識發(fā)現(xiàn)和知識使用支撐組件等關(guān)鍵技術(shù)，以下對這四方面的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行簡要分析。   1、知識表示技術(shù)   人類對知識的認(rèn)識和獲取經(jīng)歷了一個漫長的過程。知識最原始的記載形式是信號，從信號到數(shù)據(jù)再到信息直到知識。在信息科學(xué)中，數(shù)據(jù)定義為事物、概念或指令的一種形式化的表示形式，以適合于用人工或自然的方法進(jìn)行通信、解釋或處理。信息是數(shù)據(jù)表達(dá)的客觀事實。在上世紀(jì)四十年代，香農(nóng)（Shannon）研究了信息的數(shù)學(xué)本質(zhì)，用熵的概念來研究信息的容量，以比特為信息的度量單位，開辟了信息研究的新篇章。知識則是經(jīng)過加工和改造過的信息。所以說，知識與信號、數(shù)據(jù)、信息之間密不可分，它們是四個不同層次的概念，其中信號是最底層，然后是數(shù)據(jù)、信息，知識位于最上層。它們四者的區(qū)別如表1所示：   表1 信號、數(shù)據(jù)、信息和知識的區(qū)別

名稱 特征 示例
信號 物理特征表示 紅燈、綠燈……
數(shù)據(jù) 未經(jīng)處理的原始材料 張三、男、26歲……
信息 有意義的數(shù)據(jù) SOS……
知識 具有一定目的的信息，并能導(dǎo)致一定的行動 緊急警報à開始營救行動

知識可以認(rèn)為是在實踐中應(yīng)用并證實一個有組織的概念或框架時產(chǎn)生的結(jié)果，由一個包含語義信息的特征集以及與之相關(guān)的約束和規(guī)則集組成。知識表示則是描述這些結(jié)果所作的一組約定并易于被計算機(jī)接受和處理的一種表現(xiàn)形式。而知識表示方式常常取決于人類知識的結(jié)構(gòu)及其機(jī)制。從工程的角度，知識被理解為有助于解決問題的可復(fù)用的模式化的信息，一般的表示形式為：概念、規(guī)則、規(guī)律、模式、約束和可視化。這些知識可以直接提供給決策者，用于輔助決策過程，或者提供給領(lǐng)域?qū)＜遥拚河械闹R體系，也可以作為新的知識存儲到應(yīng)用系統(tǒng)的知識存儲機(jī)構(gòu)中，例如專家系統(tǒng)、規(guī)則庫等。   知識表示領(lǐng)域的核心是解決如何進(jìn)行信息的編碼并以推理計算模型加以利用。傳統(tǒng)的知識表達(dá)模式有謂詞邏輯方法、框架表示方法、產(chǎn)生式規(guī)則、狀態(tài)空間搜索方式、語義網(wǎng)絡(luò)、腳本方法、過程式方法、直接表示法、面向?qū)ο蟮闹R表示方法等。近幾年，由于將本體引入知識工程領(lǐng)域，知識表示領(lǐng)域又出現(xiàn)了一些新的方法。近年，有專家認(rèn)為知識表示由三個主要部分組成：邏輯、本體和計算。邏輯提供了通過邏輯運算從現(xiàn)有知識演繹出新的邏輯描述的功能；計算則是指確定一個描述是否能夠從給定描述演繹得出的過程。Ontology本體是自然事物及其關(guān)系的研究，在知識表示中又被稱為形式化本體和計算本體，是某個領(lǐng)域事物的符號描述，方便知識共享和重用的實現(xiàn)。   2、知識存儲——知識庫系統(tǒng)技術(shù) 知識庫系統(tǒng)是近十幾年發(fā)展起來的一個綜合性方向,它是目前知識存儲領(lǐng)域主要的技術(shù)。由于知識庫系統(tǒng)技術(shù)集成了知識表示、知識獲取及問題求解等人工智能領(lǐng)域的最新成果，它又和數(shù)據(jù)庫緊密地結(jié)合在一起。因此，知識庫系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于設(shè)計、決策、診斷、控制、教學(xué)等領(lǐng)域，并成為人們研究的熱點。   對于知識庫系統(tǒng)的定義，目前還沒有統(tǒng)一的形式化描述。一般地，知識庫系統(tǒng)是一個完整的系統(tǒng)，它是以知識庫為核心的，包含人、硬件和軟件的各種資源，用于實現(xiàn)知識共享的系統(tǒng)。知識庫是經(jīng)過合理組織的關(guān)于某一特定領(lǐng)域的陳述型知識和過程型知識的集合，知識通過一定的表示，存儲在知識庫中。知識庫與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不同，知識庫不但包含大量的簡單事實，還包括了用于推理及問題求解的條件和規(guī)則。   知識庫系統(tǒng)實現(xiàn)需要解決知識表示、知識使用和知識獲取及發(fā)現(xiàn)三個關(guān)鍵技術(shù)問題，即知識采用什么形式表示，使計算機(jī)能對之進(jìn)行處理，并以一種人類能理解的方式將處理結(jié)果告知人們。知識利用則是指利用知識庫中的知識進(jìn)行推理，從而得出結(jié)論的過程。知識獲取及發(fā)現(xiàn)是指從知識源獲得知識來建造知識庫，并可以從已有的知識庫中發(fā)現(xiàn)新的知識。 圖1 知識庫系統(tǒng)運作流程 3、 知識發(fā)現(xiàn)技術(shù) 知識發(fā)現(xiàn)的研究始于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用模式這一概念,并先后具有不同的術(shù)語,如數(shù)據(jù)開采、知識提取、信息發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)模式處理以及數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。簡言之，知識發(fā)現(xiàn)就是在信息環(huán)境下,從大量現(xiàn)有的或歷史的數(shù)據(jù)集合中提取可信的、新穎的、有效的并能被人理解的模式的處理過程。它的應(yīng)用對象是大型數(shù)據(jù)庫、文檔庫或知識庫，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中規(guī)律性的知識。 一般來說，知識發(fā)現(xiàn)分為六個步驟：數(shù)據(jù)清理、集成、選擇、挖掘、模式評價和知識展現(xiàn)。數(shù)據(jù)清理可以消除噪聲和不一致的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)信息均一化；數(shù)據(jù)集成是將各種數(shù)據(jù)組合在一起；數(shù)據(jù)選擇是從知識庫中檢索與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)變化將數(shù)據(jù)統(tǒng)一變換成適合于挖掘的形式；數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的核心部分，使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式；模式評價是根據(jù)某種興趣度度量，識別表示知識真正有趣的模式；知識展現(xiàn)是使用可視化的方法將挖掘得來的模式展現(xiàn)給用戶。 表2 知識發(fā)現(xiàn)的分類

任務(wù) 對象 方法
1、 分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)； 2、  數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)； 3、  序列模式發(fā)現(xiàn)； 4、  依賴關(guān)系和依賴模型發(fā)現(xiàn)； 5、  異常和趨勢發(fā)現(xiàn)； 1、  關(guān)系型數(shù)據(jù)庫； 2、  面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫； 3、  空間數(shù)據(jù)庫； 4、  時態(tài)數(shù)據(jù)庫； 5、  文本數(shù)據(jù)庫； 6、  多媒體數(shù)據(jù)庫； 7、  Web/Internet 1、   機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、規(guī)則歸納學(xué)習(xí)、基于事例學(xué)習(xí)、遺傳酸法等）； 2、   統(tǒng)計方法（多元回歸、自回歸、貝耶寺判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等）； 3、   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、數(shù)據(jù)庫方法； 4、   可視化

4、知識使用支撐組件技術(shù) 海量數(shù)據(jù)、信息爆炸和異構(gòu)的分布性知識，極大的阻礙了人們對知識的利用，對知識的創(chuàng)新也無法通過知識資源計劃的組織來實現(xiàn)。既然知識資源計劃是一個可執(zhí)行可操作的系統(tǒng)，所以，要將相應(yīng)的方法以及具體的需求加以實現(xiàn)必須由支撐組件技術(shù)提供支持。如前文所述，知識資源的使用分為兩大部分：知識集成與知識共享。知識集成和知識共享之間存在互相依賴的關(guān)系，集成的目的為了共享，共享又能促進(jìn)知識的更全面的集成。 知識集成旨在通過共享標(biāo)準(zhǔn)的綜合數(shù)字信息來實現(xiàn)資源的高效組織，將分散的知識元素依據(jù)一定的邏輯規(guī)則有機(jī)結(jié)合在一起，使知識有序化、層次化，從而高效的利用信息資源，實現(xiàn)知識共享，有利于知識創(chuàng)新。知識共享是建立在知識集成的基礎(chǔ)之上的，通過集成，實現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)之間的信息標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一，加強(qiáng)系統(tǒng)的問題求解能力，實現(xiàn)知識處理系統(tǒng)間的互操作性。 目前，對知識集成的研究主要分為四大方向：結(jié)構(gòu)化集成、基于特征的集成、模型驅(qū)動集成、面向?qū)ο蟮募?。其中所使用的支撐技術(shù)還是以基于不同開發(fā)平臺的網(wǎng)絡(luò)組件技術(shù)為主，如基于J2EE平臺的EJB技術(shù)，基于Microsoft的COM技術(shù)，以及基于.NET平臺的Web Service技術(shù)等，這些技術(shù)都存在一個共同的問題：盡管它們都號稱能夠?qū)崿F(xiàn)跨平臺使用，但是異構(gòu)平臺的集成性能不是很好，例如， 使用Java開發(fā)的EJB組件很難在Microsoft的平臺上使用。(AMT)  
發(fā)布：2007-04-22 10:43    編輯：泛普軟件 · xiaona    [打印此頁]    [關(guān)閉]
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