知识系统化（共12篇）
知识系统化 篇1
一、教学方案的设计
1. 教学目标。
(1)让学生掌握与离子反应有关的系统知识，如强弱电解质、物质的溶解性、难电离物质、离子反应及其发生的条件和离子方程式的书写等。
(2)通过本节复习，培养学生综合运用知识，分析问题、解决问题的能力，推断能力，以及根据实际情况具体问题具体分析的能力，强调思维的全面性。
2. 教学方法。
讨论归纳法、解题实践法、学生自主练习法。
3. 课时安排。
四课时。
二、教学过程
1. 知识准备阶段。
由教师提出复习内容，引导学生完成。
方法过程：教师个别提问，学生讨论补充的形式完成以下知识体系：
强弱电解质的比较：
这一知识体系先由教师布置学生分组讨论，力求尽可能覆盖所有的知识点，使学生通过这个过程增强学习的自主性，并且将所学过的这方面知识系统化。然后由教师引导完成上表的系统知识框图，使相关知识有机地完美结合起来。在这一过程中教师要让学生发现问题、分析问题，对问题进行推论，并最终运用所学的知识解决问题，以达到增强学生学习的自主性，培养学生的自主学习、动脑动手能力。
注意与强调：
(1) 溶液的导电性与电解质的强弱的关系
例如：0.1 mol/L的氯化钠溶液和0.1 mol/L的醋酸溶液导电性强弱比较。氯化钠是强电解质，完全电离，钠离子和氯离子分别是0.1 mol/L;而醋酸是弱电解质，醋酸根离子和氢离子的浓度均远小于0.1 mol/L。溶液的导电性强弱与溶液中自由移动的离子的浓度有关，离子浓度越大导电性越强，反之导电性越差。所以0.1 mol/L氯化钠溶液导电性强于0.1 mol/L的醋酸溶液。
(2) 溶解与电离
溶解与电离是两个完全不同的概念，易溶物不一定易电离，易电离物不一定易溶。如氯化银在水中难溶，但它是强电解质，电离方程式：AgCl=Ag++Cl-;蔗糖易溶于水，但它是非电解质，不发生电离。
(3) 强电解质与难溶物质
学生往往很难理解难溶物可能是强电解质。尽管氯化银是难溶物，但是氯化银在水中溶解的那一部分是完全电离的，所以它是强电解质。
(4) 溶液导电性强弱与溶液浓度
溶液的导电性只与溶液中自由移动的离子浓度大小有关。如果是强电解质，物质浓度越大，导电性越强;如果是弱电解质，物质浓度越大，不一定导电性越强。
2. 离子反应方程式的类别及方程式书写
这一过程对于高中学生来说是无法独立完成的，只能由教师总结归纳，学生配合。这一部分是学生学习的重点，也是难点，教师必须对个别物质、个别反应加以强调，并督促学生练习，以达到使学生巩固并掌握知识的目的。
3. 学生练习。
练习1.判断下列离子方程式是否正确。
A.铁与稀盐酸反应制氢气：2Fe+6H+=Fe3++3H2↑
B.碳酸钙与稀盐酸反应制二氧化碳：CO32-+H+=CO2↑+H2O
C.把100 ml 1mol/L盐酸溶液加入到100 ml 1mol/L的碳酸钠溶液中：H++CO32-=HCO3-
D.把100 ml 0.1mol/L的氢氧化钠溶液加入到100 ml 0.1mol/L碳酸氢钙溶液中：Ca2++HCO3-+OH-=CaCO3↓+H2O
练习2.比较下列溶液的pH值。
0.1 mol/L的氢氧化钾溶液、0.1 mol/L的硫酸钾溶液、0.1 mol/L氨水溶液、0.1 mol/L的醋酸溶液、0.1 mol/L氢氧化钙溶液、0.1 mol L硝酸溶液、0.1 mol/L硫酸溶液。
练习3.比较下列溶液的导电性。
A.1.0 mol/L的硫酸溶液和1.0 mol/L盐酸溶液;
B.0.1 mol/L盐酸溶液50 ml和0.1 mol/L的醋酸溶液100 ml;
C.pH值=1的硫酸溶液和pH值=1的醋酸溶液;
D.1 mol/L的盐酸溶液和1 mol/L的醋酸溶液。
练习4.写出下列离子反应方程式。
A.实验室制取二氧化碳气体;
B.向50 ml 2 mol/L的氯化铝溶液中加入过量的2 mol/L的氢氧化钠溶液;
C.向100 ml 2mol/L的氯化铝溶液中加入150 ml 0.3 mol/L的氢氧化钠溶液;
D.向50 ml 0.5mol/L的溴化亚铁溶液通入56 ml标准状况下的氯气。
练习5.某自来水厂在净水池中加入适量的绿矾并通入一定量的氯气，以达到净水的目的。请你回答下列问题：
(1)写出绿矾的化学式;
(2)请你说明通入氯气和加入绿矾的作用是什么?写出相关的离子反应方程式。
三、学生练习的效果检测
1. 答案。
练习1： (C)。
练习2:0.1 mol/L氢氧化钙溶液>0.1 mol/L的氢氧化钾溶液>0.1 mol/L氨水溶液>0.1 mol/L的硫酸钾溶液>0.1 mol/L的醋酸溶液>0.1 mol/L硝酸溶液>0.1 mol/L硫酸溶液。
练习3:1.0mol/L的硫酸溶液>1.0mol/L盐酸溶液，0.1mol/L盐酸溶液50ml>0.1mol/L的醋酸溶液100ml, pH值=1的硫酸溶液=pH值=1的醋酸溶液，1mol/L的盐酸溶液>1mol/L的醋酸溶液。
练习4:A.CaCO3+2H+=Ca2++CO2↑+H2O, B.Al3++4OH-=AlO2-+2H2O, C.Al3++3OH-=Al (OH) 3↓, D.Fe2++Cl2=Fe3++2Cl-。
练习5： (1) FeSO4·7H2O;
(2)氯气具有消毒杀菌作用，并把亚铁离子氧化成铁离子，铁离子发生水解生成氢氧化铁，形成胶体，具有吸附作用，以达到净水目的。
2. 学生在练习过程中存在的主要问题。
(1)离子方程式书写过程中，与用量有关的离子反应存在问题较大;
(2) 强弱电解质的浓度和pH值的概念有混淆;
(3) 分析解决实际问题能力较差。
3. 学生需要加强练习的离子反应。
碳酸钠溶液与稀盐酸反应、氯化铝与氢氧化钠溶液反应、碳酸氢钙与氢氧化钠溶液反应(碳酸氢钠与氢氧化钙反应)、溴化亚铁与氯气的反应。
4.
学生提出问题, 个别解答。
5. 特别强调硫酸与氢氧化钡的反应的离子方程式。
Ba2++OH-+H++SO42-=BaSO4↓+H2O(错误，尽管原子个数和电荷量都平衡，但不满足物质组成的配比关系)。
6. 学生通过练习，总结高中化学中所出现的重要的离子方程式。
碱金属：Na及Na2O2与水、Na2CO3与过量或少量盐酸、NaHCO3与酸碱的反应等。
卤素：实验室制氯气、氯气与碱、Ca (ClO) 2与过量或少量CO2的反应，氯气、卤素之间的置换反应等。
氧族：SO2 (S2-、SO32-) 与X2 (Fe3+、酸性KMnO4)的反应、H2O2的反应等。
碳族：CO2、Si、SiO2与强碱的反应、SiO32-与酸 (CO2) 的反应。
氮族：NH4+与碱的反应(需注意碱的浓度和是否加热来判断产物是NH3还是NH3·H2O)、HNO3(浓/稀)与金属(Cu)的反应。
金属元素：铝与酸及强碱的反应、铝三角所涉及的反应，铁三角所涉及的反应。
电离平衡：常见弱酸碱的电离方程式、常见的盐类水解方程式、互相促进水解的离子间的反应(Al3+与AlO2-、CO32-、HCO3-、S2-、HS-间，Fe3+与AlO2-、CO32-、HCO3-间)。
学生在离子方程式的高考复习中应以教材为基础，熟记离子方程式书写的要求。在面对离子方程式的题目时学生要认真分析题目中的隐含条件及量的关系，这样就能保证离子方程式的书写及作出正确的判断。
四、体会
高三化学复习是一个系统工程，量大任务重，这需要教师不断探索总结，根据学生实际有目的地进行。
参考文献
[1]普通高中课程标准试验教科书.化学①、②.人民教育出版社.
知识系统化 篇2
知识，是符合文明方向的，人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和，它包括事实、信息的描述或在教育和实践中获得的技能。有一个经典的定义来自于柏拉图：一条陈述能称得上是知识必须满足三个条件，它一定是被验证过的，正确的，而且是被人们相信的，这也是科学与非科学的区分标准。知识的形成和发展伴随着人的一生，从本能的发挥到一定理论的形成，在不断接触、理解和改造环境的过程中，实践和经验不断积累，人类的知识也在逐步增加和完善，最终形成自己独特的知识体系。
每个人的知识系统是不一样的，我认为，从身体本能的反应到自主渴望外界知识的意识，都是我们获得的知识，知识不仅仅是书本上的文字，更是其中的情感、其中的理论，还会是影响我们一生的事情。古语有“腹有诗书气自华”，中国汉字的魅力众人皆晓，那是一种气质美；数字的组合拆分再计算，头脑风暴的进行让人享受那跳跃的数字在指尖飞舞，那是一种清醒；行动的原则和方法使得每个人显得尤为独特，像是一个发着光的精灵，那是一种无语言表的光芒。父母赐予我们头脑、四肢、思想，我们要好好珍惜，把握这些零件组合在一起的美好，无论在日常还是科研学习，调出自己的知识系统，运行计算好的行动轨迹，再去判断他的对错，是一件很神奇的事情。
“知识”的“知”，字从矢从口，矢亦声。从知识管理的角度看，知识有五种演进层次，可以双向演进，即从噪音中分拣出来数据，转化为信息，升级为知识，升华为智慧。这样一个过程，是信息的管理和分类过程，让信息从庞大无序到分类有序，各取所需；从教育心理学的角度，按现代认知心理学的理解，知识有广义与狭义之分，个体通过与环境相互作用后获得的信息，在心理学上称之为知识；知识经济是经济增长直接依赖于知识和信息的生产、传播和使用，以高技术产业为第一产业支柱，以智力资源为首要依托，它是可持续发展的经济。按照世界经济合作及发展组织的说法，知识经济就是以现代科学技术为核心的，建立在知识和信息的生产、存储、使用和消费之上的经济，这就是人类进入知识经济的时代意义。在这个竞争激烈的时代，要充分认识和理解我们目前的知识水平和体系，把握和平衡这一体系中的各种要素，全面发展和完善自己的体系以不被社会落下。
系统一词来源于英文system的音译，即若干部分相互联系、相互作用，形成的具有某些功能的整体。中国著名学者钱学森认为：系统是由相互作用相互依赖的若干组成部分结合而成的，具有特定功能的有机整体，而且这个有机整体又是它从属的更大系统的组成部分。而一般系统论创始人贝塔朗菲对于系统的定义是相互联系相互作用的诸元素的综合体，这个定义偏向强调元素间的相互作用以及系统对元素的整合作用。我对系统的理解是自动分类式，将系统分为人工系统、复合系统、自然系统和生理学上的系统，知识系统的要素就是我们所学习的各种自然和社会学科，如语文、数学、地理、历史等等，以及我们所处的环境对我们认识的影响。不同的时间条件下，不同的环境中各要素之间的相互作用即是知识系统的结构。
我们首先应合理发挥和调节系统各要素的功能，做到各种要素的整体发展，然后协调好系统各要素的优化发展，我们要积极构建和完善自我知识系统。在我们的成长路上，不同的时间段内，我们可能有不同的知识系统，从开始学习或者入学的那一天起，知识体系就在不断地建立并且逐渐丰富着。在思想上，我始终相信，每个人有每个人存在的价值和意义。记得初中的班主任和我说过，你是可以的，你必须等到你选择学校而不是学校选择你的时候，那样你的方向就很多，未来就会更加宽广。他还说，青年人应该学习红军八百里长征的精神，不畏惧、不落后，我也这样相信且认为着，不想让以后的我失望。不管是学生组织的参加融入还是班级工作的积极配合，在学校的工作中我学会了克服，迈过自己不会的坎就是成功；在和同学的相处当中，学长、学姐和老师的教诲都让我刻铭于心、收益良多，我体会到与朋友交际的快乐和温暖。现在我的思想境界逐渐提高，慢慢的学会用更加周全的想法指导自己做事情，同时我也觉得，只要不放弃学习，总会进步的。在学习上，有太多太多榜样，身边的榜样、荧幕上的榜样，无论何时，学习始终不能放弃。当然，学习要靠自己的自觉性，我发现，自己不想做的事情绝对做不好，只有计划性的规划或者准备全面，才能做得合格，比如上课做好重点知识的记录、课后加以巩固或者阅读有关文献加以拓宽知识面。其实看书也好，学习也好，这都会有利于陶冶一种宁静的心境，不让自己内心衍生出浮躁的心理。时刻鞭策自己，在今后的学习中能够更多的吸取同学们的优点、长处，提高综合能力，让自己更好地学习、生活、成长，达到自己想要的预想目标。在生活上，与同学舍友和睦相处的同时向他们学习好的地方，养成良好的生活习惯。既然来自不同的地方就会有很多磨合的地方，但我们都努力做好自己，有问题一起解决，有快乐一起分享，我们推动对方向好的那方面发展，学会与对方相处，一起体会生活、一起体会快乐。
知识系统化 篇3
关键词：知识组织 知识点 知识库
中图分类号： TP391.3；G254.29 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2013）06-0013-06
1 引言
随着计算机技术和网络技术的发展，网页文本信息已经成为人们获取知识的重要来源渠道之一。作为信息的主要承载工具，网页文本中隐藏着大量的知识点信息。图书情报学领域的研究者已经意识到，当前知识组织已经不仅是文献单元的组织[1]，而且还扩展到知识点的组织。知识点的组织一旦成熟，必将会极大地促进人类获取知识的效率。虽然网页文本资源大大便利了人们对信息的获取，但在用户阅读网页文本的过程中，依然还有一个影响着用户获取信息的效率和质量的问题。和传统文献一样，在用户阅读数字化文本信息时，对于文本中的新知识或者是自己还没有掌握的知识，需要一个学习和吸收的过程。数字化时代，用户可以不必去查找字典和词典这类工具书，但仍然需要借助其他的工具，如搜索引擎，问答系统等。虽然这些工具可以解决用户阅读中部分知识的疑惑问题，但需要反复在搜索引擎与阅读页面之间跳跃，可能会造成读者在这些“跳跃”中出现阅读迷失，并且所获得的知识点知识也存在不完全性或缺乏针对性。本文借鉴过去传统的知识获取手段和现今的链接技术，并将它们有机结合起来，实现网上阅读的知识点动态生成与知识提供的知识服务。
2 研究背景
在进行知识点组织之前，我们有必要先明确一下什么是知识点。在图书情报研究中，“知识点”概念并不常见，但和知识点比较接近的“知识单元”、“知识元”和“知识节点”较为常见。文献[1-3]认为知识点和知识元是同一个概念，只是知识单元在不同时期和不同学科领域的表现形态。究竟什么是知识单元，尽管不少学者意识到了知识单元的重要意义，但目前还并没有形成对知识单元的统一的认识[1]。温有奎在其论文和著作中多次提到“知识元”这一概念，他认为知识可分解成最小的独立单元，即知识元[4]。文庭孝也提出了类似的见解，认为知识元应该是一个最小的表达一个完整知识概念的独立单元[5]，同时他也认为知识单元和知识元既有区别又有联系，一个知识元可以包含多个知识单元，一个知识单元也可以包含多个知识元[5]。为了实现知识元标引，温有奎将知识元分为描述型和过程型两个大类11个小类[4]。文庭孝做了一个描述性的解释[5]，认为知识元可以是一段文字、一幅图表、一章或一节、一个公式或者一个程序，他还认为，任何一个确定的知识元最终都是由包含若干个主题词的主题概念组合而成[6]。王子舟以化学元素“铁”这一知识元为例，认为其至少包含11个属性[7]。
虽然学者的理解并不完全一致，但这些观点毫无疑问为知识元或知识单元的知识组织提供了很大帮助。尽管经过了近十年的探索，目前仍没有关于知识元的实际应用系统。笔者认为，在当前的句法分析或语义分析这些深层自然语言处理研究还尚未成熟的条件下，开展知识元的应用研究还存在一定的困难。受到知识元和知识单元等相关研究的启示，本文将研究对象限定于知识点，笔者认为知识点的组织是不同于知识单元或知识元的。首先，不管是知识单元还是知识元，都有一个比较严格的限制，涉及到一个完整的知识描述单元，相对来说，知识点是一个更为宽泛的描述性概念。其次，知识点并不一定是最小的知识单元，也可以进行进一步的细分。在描述范围上，知识点应该是介于文献单元和知识元之间的一个知识承载的单位。笔者认为，词汇是文本中承载知识点最为重要的单位。正如文献[6]在知识元的研究中也曾指出，目前能找到的表达知识内容本身的最小知识单元应该属于长度不等的词汇。相对于以字、短语、句子和段落为单元的处理，词汇单元是一种切实可行但又非常有应用价值的知识组织方式。从语言构成上来说，词是自然语言中有意义的能独立运用的最小单位[8]。基于以上考虑，笔者认为在当前的条件下，以词汇为切入点，开展文本中知识点的知识组织是一个切实可行的应用研究。
在Internet中，Web资源通过超链接的方式有机地组织在一起。受到网页链接的启示，我们设想，如果能在文本内容中捕获知识点，并且在知识点出现的位置插入一个知识点的链接，当用户有需求时可以通过知识点链接获取知识点的描述信息。在2000年前后，利用超文本技术来进行知识组织研究就开始受到了研究者的关注。蒋永福认为，和传统的知识组织方法相比，超文本技术具有明显的优点[9]。该技术也被加入到全文检索系统的应用探索中[10]。在知识组织领域，和本文研究比较接近的还有本体、关联数据，作为一种知识组织的方法，本体工具被应用于多种类型的知识组织探索任务中[11-13]。本体、关联数据倾向于从语义的角度来进行知识组织，目前相关的研究多聚焦于框架设计[14-15]、标准制定[16]的探索中。就目标而言，本体、关联数据在于实现语义网的知识组织，而本文是针对传统的HTML网页文本来实现知识点的知识组织的。
本文以知识库为资源保障，受到网页超链接和动态生成的启示，从用户阅读文本的角度，提出了一个面向文本中知识点的知识组织架构。该架构不仅可以大大方便用户获取知识的过程，提高用户获取知识点效率，而且还可以根据用户使用记录来深入挖掘知识点背后的隐含信息。本文的工作为知识点的即时获取提供了非常有价值的帮助，对文本中知识点的组织具有一定的实际指导意义。
3 思路与构想
知识库提供了文本知识点的知识资源，链接技术给了我们将文本中知识点与知识库知识联系的技术手段，但如何将其链接起来并即时将知识点知识展现给用户是本文的研究重点。实现文本中知识点链接的动态生成与知识展现，不仅需要构建知识点的知识库，还要设计算法搜索出文本中需要建立链接的知识点词汇，然后在此词汇上建立知识点链接（见图1）。
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在思路图中，“XX”表示知识库中的一个知识点，网页A包含了“XX”这个知识点，为了在网页A中将知识点替换为知识点链接，首先需要在欲输出文本中识别出“XX”这个知识点，再根据知识库中的相关记录，在输出文本中生成带有链接的知识点。XX中，“url”表示提供知识点解释信息的网址，“kid”表示可以接收知识点的参数变量，“k001”表示知识点“XX”的ID。一旦某个网页中包含了知识点“XX”，我们便可以将文本中的知识点“XX”替换为带有链接的知识点，那么知识点“XX”和网页之间便产生了关联。在用户阅读网页A时，通过激活知识点链接“XX”，便可以直接获取知识库中关于知识点“XX”的描述信息。仅有一个知识点“XX”，和网页间所产生的关系也比较简单，但随着知识点和网页数量的增加，知识点和网页之间将会形成复杂的链接关系。
综上所述，传统的阅读习惯和超文本链接技术，启发了我们在文本中建立知识点链接思路，根据动态知识点链接思想，本文构造一个面向文本中知识点的知识组织架构。架构的提出为用户的文本阅读提供了切实可行的解决方案，进一步提升知识服务水平。
4 文本中知识点的知识组织架构
为文本中知识点提供知识服务的知识组织是一个静态组织和动态生成的一个联合体，它不仅仅关于静态知识库组织，还涉及完成文本中动态生成知识点链接的知识点关联库，以及为了解知识库的链接和应用情况构建的知识点应用分析库。除此外，文本知识点知识组织架构还包括生成文本链接的算法和知识库即时更新工具。
4.1 总体流程设计
文本中知识点知识提供的目标是为了满足用户在阅读中产生的知识需求，这一需求涉及知识库构建与维护、链接生成与激活等多个方面。为了清晰地表达这一活动流程的全过程，我们绘制了文本知识点的组织流程图（见图2）。
根据流程图所示，文本知识点组织可以划分为三个部分，分别是根据文本内容以及知识点知识库生成知识点链接、建立知识点和文本之间的关联库、根据用户对链接的激活操作构建知识点的应用分析库三个子任务。
4.2 知识点知识库结构设计
知识点知识库是即时提供文本知识阅读系统中的知识组织中一个非常重要的组成部分，也是文本中添加知识点链接的重要依据，为整个系统提供知识点来源。根据知识点的属性，我们设计了知识点知识库的基本结构信息表（见表1）。
信息表中仅包含了知识点的一些基本属性，其中知识点ID是每个知识点的唯一标识，仅对应该知识点的一个规范词汇或标准词汇，如链接信息k001（影响因子），在链接信息表（见表2）中就对应多个意义相同却表示有异的词汇（影响因子、IF、Impact Factor），前者用于显示知识点知识，后者用于在文本中动态建立与该知识点的链接。知识点描述表示的是一个知识点的详细信息，面向终端用户显示。
为了便于进一步展开知识点应用的挖掘和分析，我们还添加了知识点的当前状态级别和被点击的次数等属性。知识点的当前状态级别属性表示一个知识点的活跃状态，知识点活跃状态值的确定主要取决于该知识被点击次数与被链接次数之比，可以在使用过程中即时产生。被点击次数是指读者在浏览文本时点击该知识点的次数。系统可以通过被点击次数和活跃状态值综合评估每个知识点。
一个知识点可能会有多个词汇的表达形式，还需要专门设计知识点链接词汇表。表2以“影响因子”这一知识点为例，给出了相关词汇的有关信息及链接标识。
表中三个词汇都链向同一个知识点。词汇是从文本中获取知识点的重要依据，一个知识点是一个标准的概念，而在实际的文本内容中，可能会有多个词汇表述这个概念。被链接次数可以反映出这个词汇在用户阅读文本中的热度，如果再从这些被点击的次数综合分析，则可以得到人们迫切希望了解和掌握的知识。
4.3 知识点与文本关联及应用分析库结构设计
在文本知识点组织过程中，如果知识库中知识点的相关词汇被包含在网页文本中，那么这个知识点和网页文本之间便建立了关联。一个知识点可以关联到多个网页地址，一个网页也可以关联多个知识点，所以知识点和网页之间的关联关系是多对多的。知识库中知识词汇与网页间的关联关系就需要通过链接来实现，这种关联关系主要通过相应数据库存储起来。为了获取知识点和文本网页之间的关联，我们分别设计了知识点与网页文本关联信息表（见表3）和用户点击信息记录表（见表4）来存储知识点和文本网页之间的关联信息和知识点受点击的信息。
知识点与文本关联信息表主要用来记录知识点和网页之间的关联关系。在该表中，初次关联时间和最近关联时间用来统计一个知识点与所有页面关联的初次时间和最近时间，当前月关联文本数量用来记录当前月份某一个知识点关联的网页文本数量。关联文本总数量用来记录自系统运行以来知识点关联的所有网页文本的数量，该指标表示一个知识点的关联广度。更新时间用来记录相对应的知识描述的最近更新时间。该表为我们通过知识点的关联来分析用户关心的问题以及变化趋势提供了非常有价值的信息。
在添加了知识点链接标记的文本中，知识点链接是否频繁被用户点击访问？用户阅读知识点的变化趋势如何？这些都是一个知识服务系统非常关心的问题。用户阅读行为的分析不仅可以改善知识库的组织，还可以帮助人们了解目前用户关注哪些知识点，希望补充哪些知识点，哪些知识点过去常被点击但目前已经能耳熟能详了。通过统计分析用户对知识点的操作行为信息，还可以捕获用户所关心的热点和事件。表4给出了用户点击知识点的信息例子。
表4不仅记录了每个知识点被点击总次数，还记录了当前月被点击的次数。通过记录初次点击时间和最近点击时间信息，可以观察人们对这一知识点关注程度，如自初次点击以后，一直被频繁点击，说明用户非常需要补充这类知识。如果一个知识点早期被频繁点击，近期已不再被访问，说明该知识点可能已被公众所熟知，或者是用户访问的文本中与该知识点较少关联了。
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此外，如果将表3与表4关联起来分析，可以对知识点进行等级划分，即经常被关联但又极少被点击的知识点，可视为非活跃知识点，在必要时可从知识库中剔除。总的来说，知识点应用分析库的主要有两个作用，一是根据应用情况维护知识点知识库，二是通过用户行为分析了解用户所关心的问题和希望补充的知识。
5 知识点的链接生成与应用服务
文本知识点的知识组织系统不仅可以为用户提供知识点的描述信息服务，而且还可以根据页面和知识点的关联记录，以及用户的阅读知识点知识的行为，来进一步提高知识服务水平。根据4.2节中三种库结构的设计，在应用服务方面，我们将从文本中知识点链接的生成，知识点与文本间的关联分析，来探讨知识库的更新和维护。此外，我们还设计了知识点链接生成的核心算法。
5.1 知识点链接生成核心算法设计
知识点链接生成的主要目的是根据知识点知识库，为文本中的知识点添加知识点链接。在添加知识点链接之前，首先需要对文本中知识点进行识别，该阶段实际上是对文本内容和知识库进行扫描匹配的过程。知识点链接生成核心算法如下所示：
（1） 以标点符号（包括“，”、“。”、“：”、“‘”、“、”和“……”等）为划分标记对即将输出的文本进行句子片段抽取，并将所有的句子片段放入字符串数组A；
（2） 顺序读取字符串数组中的句子片段，将一个句子中的所有字按照先后顺序存依次放入字符数组B；
（3） 在B中，从第一个字符开始，逐步和位于其后的字符按照顺序进行组合，如果和下一个字符组配的词和知识库中的知识点词汇匹配成功，则继续和下一个字符组配，直到和某一个字符组配后，和知识库中知识点词汇无法匹配，则取最临近的匹配成功的结果；
（4） 匹配成功词汇即为知识点，根据知识库中该知识点的属性信息，将知识点替换为知识点链接，同时将知识库中对应知识点与文本的关联关系写入相关数据库；
（5） 如果字符数组B扫描完毕，则跳至步骤（2），否则，将字符数组中匹配成功的字符移除，跳至步骤（3）；
（6） 整个文本句子段落匹配结束，将带有知识点链接标记的文本输出到客户端，同时将网页的相关信息写入链接数据库，退出整个程序。
在上述的算法流程中，为了确保知识点扫描的质量以及生成链接的效率，还需要对以下两种情况进行处理。
（1）知识点嵌套的情况。在正向最大匹配时，系统将所有和知识库匹配成功的知识点进行记录，这样既能抽取最长的知识点，也能抽取出嵌套的知识点。譬如，“关键词”、“轮排索引”和“关键词轮排索引”都是系统需要标注的知识点。对于这种情况的知识点链接标记生成，可以采用下拉列表的方式，根据知识点的嵌套关系，最长的放在首位，根据长度依次排列。用户通过触发不同的知识点，来异步获取不同的知识点的解析或描述。
（2）一词多义的情况。在知识点与文本内容匹配过程中，一旦发现一个知识点属于一词多义的情况，系统便将两个词义的链接进行组合替换原有的知识点。在知识点激活过程中，通过加入简单的交互，让用户根据上下文语义环境选择合适的词义描述。譬如，知识点“病毒”既有“细菌”意义也有“计算机程序”的意义，知识点组织系统将两个词义链接进行组配，用户浏览时通过简单的交互来选择适当的词义描述。
5.2 文本与知识点关联分析
知识点关联趋势可以细分为两类，一类是知识点被其它页面关联的趋势，一类是知识点被用户点击的趋势，两种情况从两个不同的角度揭示了知识点的使用趋势。
（1）知识点与文本关联趋势分析。通过对知识点的关联趋势分析，可以了解一个知识点当前是否处在活跃状态，是否还被广泛地应用。例如“图书馆自动化”这一知识点在计算机技术刚刚被引入到图书馆领域时，受到图书馆学、情报学以及相关学科的很大重视。随着信息化的逐步推进，该知识点目前受到的关注日趋减弱。近些年，“数字图书馆”作为一个新的概念被引入图书馆学领域，该知识点是指利用一切数字化技术为图书馆的多方位服务，给图书馆领域开创了新的局面，受到了广泛关注。从网页关联的角度，我们可以发现一个知识点在当前的环境下被使用的情况，如果一个知识点在平时被使用的趋势一直处在较低的状态，突然一段时间该知识点的被使用量达到一个峰值，这样的现象意味着该知识点可能成为了人们所关注的热点。在学术相关的网页文本中，通过知识点趋势的分析，可以帮助领域的专家和学者了解知识点的发展脉络，及时获取有关的学术前沿，进而可以更好地为学科研究提供帮助。
（2）知识点的用户使用及反馈。在正文中出现链接标记的知识点，对于用户来说，主要有两种情况，一种是看到了知识点，通过进一步点击来获取更加详细的解释信息，一种是没有去点击相应的知识点链接。两种情况的背后包含了用户的不同使用行为，而这一行为在一定程度上揭示了知识点受用户的关注趋势。和学术论文等数字资源相比，用户在阅读加入知识点组织功能的网页文本时，通过点击知识点的链接，用户和知识点之间实际上是建立了一个动态交互的过程，当很多用户均对某一个知识点表示了关注，表明该知识点可能是作为一个相对较新的知识概念，正处在扩散传播阶段。通常而言，一个新的知识点会随着时间的推移最终被大部分用户理解、消化并吸收。
5.3 知识点知识库的更新维护
知识库的构建并不是一劳永逸的，知识的发展和演化是一个动态的过程，与社会的发展息息相关。一方面，系统要不停地往知识库中添加新的知识点，还要完善已有的知识点以提供更好的知识服务，另一方面，系统还需要对已有的知识点进行评价，为用户提供更有价值的知识服务。知识点评价方法主要有两个途径，分别是从知识点和网页关联的角度和知识点被用户点击的角度展开评价。对于很少被网页关联的知识点，虽然被系统加入到知识库中，但鲜有网页关联该知识点，可能的原因是该知识点已经不再受到人们的关注，我们将此类知识点加入较低的等级。对于被广泛应用于网页中，但用户点击量很小的知识点，这类知识点是人们通常所常用的表达，虽然系统为该知识点添加了链接标记，但用户的点击数还非常低，可以推断该知识点可能已经比较成熟，并不是一个新出现的概念，大部分的读者对该词已经比较了解。对于以上两种情况，系统可对这些知识点添加不同处理标记，或者根据其不活跃程度进行分级，确保整个知识库的检索效率以及文本中知识点的服务质量。通过知识库的不断完善，系统可以为不同用户提供更好的知识组织解决方案和知识服务水平。
nlc202309040347
尽管系统已经初步实现了文本知识点组织的功能，但仍然存在着需要改进的地方。今后我们将文本知识点组织系统的功能进一步深化，并考虑将其嵌入到网页的浏览器中，采用基于规则和统计和结合的算法去自动抽取正文内容，从而在浏览器显示的过程中动态添加超链接信息。此外，面向知识点的知识组织还可以应用于学术文献的信息组织，我们还尝试将此功能加入学术论文的阅读器中，目前学术文献的信息组织还停留在以篇章为单位的阶段，如果从学术文献中的知识点着手，那么人类获取知识的方式将会发生很大改变。
6 结语
随着网络化和数字化资源的普及，网页文本逐渐成为人们获取信息和知识的重要方式之一。研究者已经意识到当前的知识组织已经不仅局限于文献单元的组织，知识单元或知识元对人类知识获取将会有更大意义。然而在当前条件下，要实现知识元组织的应用系统还有一定的困难。本文受到超文本链接思想的启发，以知识点的承载单位——词汇为切入点，从用户阅读文本的角度，提出了一个文本中知识点的知识组织的系统架构。该架构不仅可以大大方便用户获取知识的过程，提高用户获取知识点效率，而且还可以根据知识点的使用日志，为用户提供知识点的应用服务。本文中知识点架构为知识点的即时获取提供了非常有价值的帮助，对文本中知识点的知识组织具有一定的实际指导意义。
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作者简介：韩普，男，南京邮电大学讲师，研究方向：信息处理、信息分析；王东波，男，南京农业大学讲师，研究方向：自然语言处理与文本挖掘；谢靖，男，南京中医药大学讲师，研究方向：文本挖掘。
知识系统化 篇4
目前,信息知识已成为农业生产活动的基本资源和发展动力,信息和技术咨询服务业也相应成为整个农业结构的基础产业之一,信息和智力活动对农业增长的贡献越来越大。而农业知识检索[1]作为一个新兴的研究领域, 近年来受到了较多的关注。虽然国外知识检索的理论研究和实践应用已取得了一定的进展,但农业知识检索系统的可用性评价研究相对匮乏, 缺乏可操作性的研究成果[2]。
我国农业信息化服务平台研究起步较晚,与国际还存在较大差距,主要表现在:基于现代信息技术的农业信息服务基础设施薄弱,农业信息的规范化程度不高、信息传输渠道不畅,农业公共信息平台的技术支撑能力没有充分发挥[3]。国家有关部门已进行了一系列富有创造性的探索,如国务院的“金农工程”、信息部和广播总局的“村村通”、中央组织部的“农村基层党员干部现代远程教育网”、科技部的“星火科技12396”和商务部的“信福工程”等均可为农业生产者、经营者、管理者和决策者提供信息服务,并指导农业的产前、产中和产后各环节,以充分发挥信息技术在农业中的“信息支撑”作用。
然而,当前农业数字资源的组织依旧停留在信息层面上。由信息组织机制直接引发的信息检索的弊端是显而易见的, 基于关键词匹配的信息检索技术无法达到对知识的检索与利用[4]。尽管一些数字资源检索系统引入了主题词典或概念词典, 但其描述知识的能力非常有限。由此导致的结果是,众多的数字资源系统依然是异构、多源和分布的, 数量巨大的数字资源与人们有效接收能力之间的矛盾不仅没有缓解,反而日益突出。为此, 创新农业知识检索理论方法与技术,从信息检索走向知识检索势在必行[5],并且知识检索能适应用户的现实信息需求及其发展变化。
1 系统设计概述
农业知识库知识检索系统由基于数据中心下的知识库及知识库群、信息交互平台、数字门户3部分组成。其中,以知识库为核心,主要包括农业知识条目的采集与加工规范、组织与表示、存储结构、知识库和知识库群构建。
农业知识库有显性知识和隐性知识[6]:显性知识是指一个巨大的知识库或知识库群,存放的经过知识重组和表达后可供农户直接使用的知识;隐性知识是指农技人员、种养大户、普通农户和专家等在长期的农业生产实践中积累的丰富经验、诀窍和农谚等隐性知识。农业信息化知识服务就是将存在知识库中有关农业的显性知识和农业生产实践中的隐性知识转移给农户的过程。为了实现这个目标,采用3个层次的知识转移方法来满足农业知识库知识检索系统的要求。第1层次是知识录入层:通过农技人员、种养大户、普通农户等在长期的农业生产实践中积累的丰富经验、诀窍、农谚以及网络垂直搜索提炼与挖掘的资源、自主开发的“网络爬虫”[7]技术爬取的农业知识、人工整理纸质资料等隐性知识,形成原始资料数据库,并录入农业知识库,实现农业隐性知识的转移。第2层次是知识审核层:农业专家和农技人员 将这些隐性知识通过获取、分析、处理和重构组织及提炼分类等方式转化为农业科学知识,即显性知识。 转化过程中应注意剔除错误知识、纠正知识, 然后反馈给信息管理专家,由信息管理专家经过科学解释、标准编码和合理分类等信息化技术知识处理操作转化为可管理的农业实用科学知识, 存储到知识服务系统中,形成知识库和知识库群,实现农业知识的显性化。第3层次是知识检索层:座席人员、农业专家、农技人员和农户等可通过计算机、信息机、触摸屏等终端浏览、查询知识服务系统或通过报刊、报告、短信、电子邮件和电话等得到知识数据工程,指导农户进行更为高效、科学的农事活动,实现农业标准化生产。
2 系统分析
2.1 农业知识库检索系统整体需求
知识库检索系统用例,如图1所示。
用例:知识检索;参与者:撰写专家、审核专家、系统管理员;操作流:撰写专家登陆专家系统后在WEB页面录入临时知识并修改临时库中还没有进入审核流程的知识,而且该知识必须由该撰写专家撰写的。
系统管理员登陆管理系统后,如果有初审权限,可以对所有知识进行初审。初审内容为:对无价值的知识直接删除,对没有注明产业类型的知识要根据知识内容给它指定产业类型,对错别字进行修正。审核专家登陆审核系统后,可以审核已经通过了管理员初审的、属于该专家审核范围内的知识。复审内容为:确认知识的准确性,并可根据需要对知识进行编辑(修改内容,添加内容,删除内容),对有重大错误的知识也可以直接删除。系统管理员登陆管理系统后,如果有终审权限,可以对所有知识进行终审。终审内容:确认知识无误,把知识录入知识库。
呼叫中心座席员登陆座席系统后,可以通过web页使用搜索引擎进行知识检索,并且用来接收用户的查找关键字,然后系统调用相应的功能模块从数据库中找到满足用户需求的相应信息,同时在前台页面进行回显。
2.2 农业知识检索系统流程
所谓系统流程,就是用户在使用系统时的工作过程。对于多类型用户的管理系统来说,每一类型用户的工作流程都不是相同的。本系统的流程图如图2所示。
2.3 农业知识检索系统架构及关键技术研究
农业信息化的知识检索系统中的知识录入是知识库的咽喉,关系到知识的“入”。是否所有的农业专业知识都可以畅通无阻地进入知识库呢?答案是否定的。因为相似甚至雷同的知识只能使知识库臃肿,达不到丰富知识库的目的,所以录入系统需要设计一个查重分析器,判断问题的相似度,从而减少知识库冗余;当检索或者查重时,系统需要对问句或者知识条目进行关键词提取,特别是农业关键词、方言关键词的提取,从而能最大程度地理解问句的语义,这就离不开针对农业的专业分词器。农业信息化知识检索系统使用目前主流的开源搜索引擎框架lucene。自定义分词器即农业专业分词器,将分词器与lucene开源框架对接,并使用lucene的索引器对知识库记录建立倒排索引[6],为以后实现高效的检索提供必要条件。系统架构如图3所示。
2.3.1 词典在硬盘中的表示
词典常驻于内存中,这样可以避免每次分词都要加载词典,提高分词效率。分词器将词典从磁盘中加载到内存,词典增删改之后又将内存中的词典保存到磁盘,这个过程中需要实现内存和磁盘的数据同步。同时,方言词与关键词的对应关系备份在知识库中,并在数据库中建立对应关系。数据库表中的数据与词典必须对应,所以需要建立一个函数,对词典的数据和数据库中的数据进行同步操作。词典的Hash函数表示为:设一个词条word去掉首字后还有n个字,而使用I[i][n]来表示第n个字的GB码的高位和低位。词典在磁盘中部分表现形式如图4所示。
其中,每行第1个字为中文常用字6 763个,每行首字之后的数字表示以该字为首字的词汇数量,“F”和“T”表示是否为农业专业词汇;符号“#”表示分隔;其余汉字表示词汇除首字的剩余字符串。如“底”表示的词汇为“到底”;“181215”为“哈”字的Hash值。Hash值后面的数字“1”表示常用词汇,“2”表示农业专用词汇,“3”表示农业方言专用词汇。
2.3.2 词典的结构
系统设计词典结构主要考虑以下几个方面:一是空间复杂度;二是查找的时间复杂度;三是方言词翻译的时间复杂度。综合以上几个方面,系统设计的词典结构如下如图5所示。
以图5中“棉”字为首字的词汇为例:33表示以“棉”字为首字的所有词汇有125个;“F”表示“棉”字能不能单独成词;“子籽”、“絮”、“绒品”表示以“棉”字为首字的词汇,它能分别组成词语“棉籽”、“棉絮”、“棉绒品”等词;3标识词汇的性质为农业方言词(如果该词汇为农业关键词,则该值为2;如果该词为常用词,该值为1);(215209)(208245)等分别表示“籽”、“絮”等的Hash值。“棉籽”用指针指向“棉花”,表示棉籽只是方言词,它的关键词是“棉花”,这样由一对多关系中的多的一方指向单一的一方,以方便对应关系的管理;如果该词并不存在关键词,则指向空对象。
2.3.3 词典的构建
构建流程如图6所示。构建步骤如下:
1)初始化,建立词典对象AgcDictionary,索引对象AgcFirstWord,读取下载的词典;
2)读取词典一行,取首字,得到首字GB码;
3)判断内存中的AgcFirstWord对象中是否存在该字,如果存在,则转至5);
4)将该字加入AgcFirstWord对象中,并新建AgcHashtable对象与之关联;
5)计算除首字其余字符串的Hash值,并保存在AgcHashtable的key中,将该字符串保存在Value中;
6)判断词汇属性,常用词汇的词汇属性为1,农业专业词汇的词汇属性为2,方言词汇词汇属性为3,并将其保存至AgcHashtable的Value中;
7)词汇属性如果为3,该词汇为方言词汇,则新建AgcMykeyword类,保存其对应的农业专业词汇;
8)将内存数据保存到磁盘,形成词典。
这种方法构建的词典,提高了分词系统2～3倍的存储空间利用率。
2.3.4 词汇的查找
查找算法是分词算法中最常用的算法,使用频率最高,是Hash算法相比其他算法最有优势的地方。在本算法中,首先根据查询字符串可以得到首字的GB码,将此GB码作为索引值直接可以定位到词条行,然后通过计算词条的Hash值进行Hash查找,查找完后,进行近义词的查找。
输入:要查找的字符串;输出:该词条存在,返回词条属性,否者返回false。
1)取得输入字符串的首字,计算其GB码,得到数组下标。
2)根据数组下标,得到以该字为首字的所有词汇的AgcHashTable。
3)计算剩余字符的Hash值,如在该AgcHashTable中直接定位到该字符串,则表明该字符串成词,返回该词的词汇属性,并转步骤4);否则,该字符串不成词, 返回false。
4)如果该词是方言词汇,根据该词找到对应的专业词汇,并返回。
2.3.5 词汇的添加
本分词器主要应用于农业。实际中,农业专业词汇非常生僻,而在常用词典中农业词汇的收集量相当匮乏。因此,在知识库构建时,知识条目的字段设计了专业关键词和湖南各地的相对应的方言关键词。只要将这些词构建到词库中,知识库所有的关键词和方言词都能被准确地切分;且随着知识库的成长,分词词典将越来越完善。
针对湖南各地的方言词汇,在词典添加过程中,需要建立起方言词和农业关键词的对应关系,从而高效地完成将方言词翻译成农业关键词(专业术语)。词汇的添加一般发生在知识库保存数据时,其过程如下:输入,农业方言词及对应的农业专业关键词;输出,添加成功或者失败。
1)取得农业方言词及对应的农业专业关键词。
2)运用词汇查找(2.3.4描述的算法),如果词库中已经存在,更改其词汇属性;否则,计算词汇Hash值,并保存词汇、Hash值及词汇属性。
3)建立农业方言词和农业专业关键词的对应关系,将方言词的词汇属性置为3;新建AgcMykeyword类存放其对应的农业关键词,形成方言词与农业关键词的对应关系。
3 系统功能实现
3.1 系统实现时序图
3.1.1 知识录入
3.1.1.1 知识来源
知识库知识的来源主要有3个途径:一是聘请有经验的权威专家撰写知识块;二是利用网络爬虫从网络上收集部分知识;三是从农民提问和专家解答的知识沉淀中提取知识。无论来自于哪个途径,都必须经过专门的审核专家审核后才能进入正式知识库。
3.1.1.2 知识录入时序图
知识录入时序图如图7所示。
3.1.2 知识审核
3.1.2.1 知识审核功能
由于相似甚至雷同的知识只能使知识库臃肿,而达不到丰富知识库的目的。为了减少知识库冗余,知识审核模块用于把已经录入到临时知识库的知识进行审核,审核通过后自动录入到正式知识库,主要审核的步骤是先由系统管理员初审临时知识库的知识,然后由专家组复审临时知识库里的知识,最后由系统管理员终审临时知识库里的知识并使之进入正式知识库。
3.1.2.2 知识审核时序图
知识审核时序图见图8所示。
3.1.3 知识检索
3.1.3.1 知识检索功能
用户提出问题,向系统发送请求,查询器发送数据给分词器,并由分词器进行分词。首先,分词器查阅农业专业词库,分析词汇是否为专业词汇;然后,分词器查阅近义词库,分析词汇是否为近义词;最后,分词词库对农民问题进行分词。 综合以上3个词库进行分词,形成分词结果集并返回分词结果。检索器根据分词结果发出请求,查询种类器,确认问题所属类别,并返回类别;然后,检索器根据类别查询相应的索引库,索引器对结果进行相关性分析,并排序和返回结果集。
3.1.3.2 知识检索时序图
知识检索时序图如图9所示。
3.2 系统实现效果图
系统实现效果图如图10和图11所示。
4 前台搜索结果与性能分析
农业信息化知识检索系统是基于web的,在知识检索操作方式上类似于百度、谷歌等通用搜索引擎。为此,在前台搜索方面把农业专业词汇和方言专业词汇搜索分别与国内比较大型的农业垂直搜索引擎网站做了对比测试(本测试主要从搜索速率和查准率上做了对比分析),如表1、表2所示。
通过表1和表2对比分析发现,本知识检索系统已经有了一定的信息检索能力,由于测试用的数据库数据量较少,加之程序的优化做得还不是很到位,因此在返回结果数量上还存在一定的差距,但已基本上只实现了知识检索的基本功能要求。从表1和表2可以看出,农联网和湖南农业信息网在农业专业词汇和方言词汇查准率方面效率不高,甚至偏低;而基于农业信息化知识检索系统平均搜索用时较之要少,且在查准率方面比两大知名网站较高,证实了中文农业分词算法在速率和查准率方面的优势。
5 结语
系统刚进入试运行阶段,其知识库数据较少,因而词典的专业词汇和方言词汇比较匮乏,分词器的词库在未来一段时间中需要不断完善。查重机制非常复杂,本文只是做了一些基础性的研究工作,在未来的工作中需要不断地对查重算法进行改进和优化,以提高系统查重的精度。
实验和使用结果表明,该系统的是可行的,为农业推广及农业科技信息服务提供了有效的帮助,因而应用前景广阔。
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知识管理系统需求 篇5
知识管理平台以满足信息系统整合这个目标为基础，同时知识管理系统平台将企业绩效管理功能纳入其中，集中实现企业、部门、班组的目标指标（KPI）、月度目标计划分解、日常工作提醒等诸多功能。将公司的portal知识文档库、检修知识库、星级班组建设、发电部、燃化处文档管理功能进行汇总和统一。以下对知识管理平台的需求进行一个详解：
1、知识管理平台架构：
知识管理平台应本着公司统一管理的原则，以公司岗位设置为基础，集中在平台中体现岗位职责，岗位权限、目标指标（KPI）、定期工作开展，通过知识管理、故障处理、经验提炼积累、技术学习、应知应会，实现以下目标：上岗岗人员上岗后，通过访问知识管理系统，就能知道我的岗位职责是什么；我的日常工作有哪些；我应掌握哪些岗位知识（应知应会）；我应该积累哪些岗位经验；我应该掌握哪些技术技能；我的目标指标（KPI）是什么；我们部门（班组）的月度工作有哪些。并与制度标准、闭环检查相互呼应，实现“职责、标准—日常管理—日常检查—闭环”的良性循环。
2、知识管理平台的公用部分：
知识管理平台以公司制度标准为前提，将公司各部门、班组、岗位通用的部分知识、职责、制度、信息等内容，通过指定权限发布公用信息，从而防止班组信息库内容雷同、容量过于庞大的繁琐问题发生。
3、知识管理平台的责任分解：
知识管理平台实现公司—部门—班组—岗位的责任分解，公司的目标指标，形成公司工作计划分解到各部门形成部门工作计划，并形成部门月度计划，部门计划再分解到班组形成班组的月度计划，班组将班组月度计划按照标准、制度完成工作后，将完成情况汇总到部门，然后逐级汇总最后到公司，形成公司工作计划的完成情况汇总。
4、知识管理平台的文件管理
用户可以根据权限对文件进行增、删、改、打印、复制的操作 ；用户
可以对文件进行协同管理，多个人可以对同一个文件进行编辑；用户可以根据需要，对某些文件进行消息订阅，即只要文件的属性（重命名、更改、删除等）发生变化，以消息的方式通知给用户；可以对文件进行上传文件类型、大小的限制；上传方式可以逐个上传也可以批量的文件夹方式上传；可以对文件的版本格式及其版本的保留数量进行限制；文件一旦定稿，不能更改，只能由管理员进行删除；用户可以对文件进行评价；用户可以将文件进行推荐。
5、知识管理平台的文件夹管理
可以对文件夹进行权限设置，对此文件夹设置权限用户，里面的权限包
括：完全控制、读取、列表、隐藏、对指定人员/组可见等；文件夹的管理员可以再次对文件夹进行二次授权。
6、知识管理平台的权限管理
系统可以设置一个总的系统管理员，对整个系统的所有模块及其权限进
行维护；然后以岗位为基准，进行权限的二次分配即二级管理员，二级管理员只对自己的用户组有可操作权限，不能影响其他的成员或者组。系统管理员可以针对某个部门或者班组对其最大知识库库容量进行设定。
7、知识管理平台的流程管理
针对文件放到知识库里面，需要进行流程与审核，流程设计要灵活，能
够对审核人员进行实时的选择或者进行审核流程进行模板设置。当有需要审批的流程时候，用户界面要有提示。
8、定期工作提示功能
可以针对一个文件，设定定期提示功能，在用户不关闭浏览器的情况下，弹出提示，以便于及时的通知用户来完成任务。定期的设置可以随意设定，比如可以进行每天、每隔几天、每月的那天等进行设定。
9、文件存储备份
文件的存储，必须要存储在硬盘上面，数据库之中存储对应文件索引以
及一些属性及其关联项。需要有良好的存储备份机制，并且最好有异地备份、恢复环境。
10、文件的检索
文件的检索必须可以多条件进行检索，类似于windows自带的硬盘检
索。检索的时候既可以检索标题，也可以检索到文件或者文件夹里面的内容，但是对于隐藏的或者隐私性的文件无法进行检索，检索文件只限制于公开性的文档。
11、个人文档管理
只要创建一个新用户，就可以给新用户分配一个自己的存储空间，可以
对用户的个人空间大小、上传文件大小、文件类型进行限制。这个功能类似于网盘。
12、知识管理平台的扩充功能管理：
知识管理平台应深化一些功能，来扩充知识管理系统的知识收集和汇总能力。知识管理平台通过数据接口将BFS++系统的缺陷处理与知识管理系统的知识管理、经验管理模块连接起来，当BFS++缺陷处理人对缺陷处理内容认为有借鉴作用时，可以将缺陷处理内容引入到知识管理系统中形成知识经验，从而简化缺陷经验记录填写的繁琐工作量。还可以将知识管理平台与点检定修系统的点检文档通过数据接口的方式引入到知识管理系统内，作为知识管理、经验管理集中收集和汇总到知识管理平台中，为今后设备点检、设备故障处理过程提供宝贵经验。
13、知识管理平台的归档功能：
知识管理平台应考虑知识库信息的归档管理，将知识库内的文件信息可以通过数据接口模式与清华紫光档案系统形成一条知识归档的顺畅通道，避免知识平台信息文件归档造成繁重的工作量，提高平台的易用性。
语文知识系统的重构与阐释 篇6
在哲学范畴里，“系统”它是指由许多相互关联的要素组成的具有一定结构和功能的整体，具有整体性、结构性、相对稳定性、层次性和开放性等特征。结构是任何一个系统的外显方式，它使得系统得以客观表征，因此，从外在来看，系统的建构实质上即为一种结构的设置。系统结构的设置总是以某种内在的关联为基本要求的，这种内在的关联是这一结构中各要素之间结合在一起的依据。从结构的外围来看，在逻辑学里，这种“依据”便是给要素划分类别的标准，所谓划分标准，即把母项分为若干子项的依据。因此，从这一角度来看，系统的具体建构首要的是确立给这一系统结构中诸要素分类的标准。这里重构语文课程知识系统，同样首先要做的工作便是要确立划分语文课程知识要素的标准。
形式与内容的“二分法”无疑是逻辑学中的经典分法，它有着哲学意义上的学理支撑，即形式与内容的统一是事物的一个基本特性。对于作为母语教育的语文课程而言，语文形式教育与语文内容教育的统一，是其基本特性。从课程论的视角来看，语文形式教育与语文内容教育的统一，则是语文课程目标的基本特性。课程知识受制于课程目标，课程目标呼唤着课程知识，达成语文课程目标的这种特性也就从根本上规定了语文课程知识的选择。因此，从逻辑上讲，语文课程知识系统中必然存在着与语文课程目标相对应的两种基本形态的知识，在此，我们分别用“语文形式”类知识与“语文内容”类知识来对其指称。
逻辑性是分类的内在依据，客观性是分类的外在要求。根据语文课程的实际情形，遵循一定的逻辑思路，我们对“语文形式”类知识与“语文内容”类知识各自再进一步作了细致划分，从而使得确立于抽象逻辑意义上的这两块知识得到了具体呈现，经过这样的二级划分，一个崭新的语文课程知识系统诞生了：
语文课程知识:语言形式(规则类 语科类)
语文内容(事实类 情意类)
如图所示，“语文形式”类知识有两个亚类，即规则类与语料类。和“语文内容”类知识相比，这两类知识主要不关涉语言内容，它们都是作为语言运用的“形式工具”（前者为抽象的理论，后者为具体的用件）而存在的，因此，在这一意义上，我们把这两块知识看作是语文课程“形式”范畴里的知识。“语文内容”类知识它也有两个亚类，即事实类与情意类。和“语文形式”类的两块知识相比，这两块知识所体现的全是语言内容方面的知识，它们都是作为语言运用的“内容实质”（事实类是客观的，观点类与情感类是主观的）而存在的，因此，在这一意义上，我们把这两块知识都看作是语文课程“内容”范畴里的知识。下面对“语文形式”类知识与“语文内容”类知识进行一一阐述。
一、关于“语文形式”类知识
1.规则类知识
这一块知识反映的是语文课程的理性的规律法则性的知识，它主要是由各相关学科的一些基本理论知识组成，主要包括三大方面：一是关于语言方面的语音学、词汇学、语法学、文字学等学科的知识；二是关于语言运用方面的修辞学、逻辑学、语用学、口语交际学等学科的知识；三是关于语言作品方面的文章学、文艺学等学科的知识。这三方面知识遵循着“精要、好懂、有用”的原则进入语文课程。具体到语文课程中，这些知识主要表现在：
（1）语音知识，（2）文字知识，（3）词语知识，（4）语法知识，（5）修辞知识，（6）逻辑知识，（7）文章知识，（8）文学知识，（9）文言文知识，（10）标点符号知识，（11）工具书的使用知识，（12）阅读知识，（13）写作知识，（14）口语交际的知识，（14）语文学习方法、策略的知识。
2.语料类知识
在语文课程里，这块知识反映的是关于语言运用所需的基本的语言元素、部件方面的知识，它们作为表情达意的基本的材料工具而存在着。主要包括：
（1）声母表；（2）韵母表；（3）声调符号；（4）标点符号；（5）常用字；（6）常用词；（7）常用短语（包括成语、惯用语、歇后语等）；（8）古今名句。
这里需要说明的是，“常用短语”、“古今名句”虽然本身也可能会承载一定的事实或情意，但从使用者的角度而言，“常用短语”、“古今名句”它们常常是在一种较为宽宏的背景下使用的，是依附于特定的语境里而被引用的，在这种情况下，它们本身的“内容”也只能看作是“形式的内容”。和一般的字、词一样，它们实际上也是作为某种材料工具而存在着的。
二、关于“语文内容”类知识
1.事实类知识
在语文课程里，这块知识反映的是相关自然、社会等方面的一些基本的文化常识，它是作为客观的事实性知识而存在的。如：
①“岁寒三友”：松、竹、梅。
②封建五等爵位：公、侯、伯、子、男。
③伯（孟）仲叔季：兄弟行辈中长幼排行的次序，伯（孟）是老大，仲是老二，叔是老三，季是最年幼的。
④阳文阴文：我国古代刻在器物上的文字，笔画凸起的叫阳文，凹下的叫阴文。
2.情意类知识
在语文课程里，这块知识反映的是相关个体对自然、社会、人生等进行反思与体验而产生的种种情思态度方面的知识。当然，这种反思与体验并非学术意义上的追问与探讨，而是旨在个体情感、态度、价值观等方面的某种省察与重构。这块知识在语文课程里相当丰富。如：
①幸福并不与财富、地位、声望、婚姻同步，它只是一种心灵的感觉。（毕淑敏：《提醒幸福》）
②俭朴不仅是经济问题，更重要的是品行问题，勤俭可以涵养美德。（马铁丁：《俭以养德》）
③师者，所以传道授业解惑也。（韩愈：《师说》）
④爱情宣言：爱，不仅爱你伟岸的身躯，也爱你坚持的位置、足下的土地。（舒婷：《致橡树》）
最后对这一知识系统作几点说明：
第一，这一知识系统建构的逻辑理路或者说理论依据有两个方面，其一是辩证唯物主义哲学范畴里“形式与内容的统一”这一基本命题，其二是现代认知心理学广义的知识观。“语文形式”类知识与“语文内容”类知识的统一是语文课程知识系统的基本特性，以现代认知心理学的知识观来看，“语文内容”类知识所包含的三块知识全部属于陈述性知识，“语文形式”类知识的两块知识中，其中语料类知识属于陈述性知识，规则类知识中则既包括陈述性知识，也包括程序性知识及策略性知识。
知识系统化 篇7
伴随知识经济的到来,在知识管理理论基础上提出的知识创新联盟是利用外部资源、共享并创造知识、获得组织发展所必需的竞争优势的战略性网络组织模式,是提高合作组织动态能力的价值体系。由于目前这一方面的研究比较缺乏,尚无一个统一完整的概念,因而本文对知识创新联盟的涵义做了如下理解:
(1)知识创新联盟是由具有决策能力的活性结点,及结点之间的合作联结方式、信息沟通方式构成的具有网络结构的整体系统。
(2)结点之间的联系,各结点内的运作机制、整个网络组织运作、管理与创新机制,以及共同遵守的网络组织协议均从一定程度上影响知识创新联盟的运作成效[1]。
(3)延伸组织知识管理范围。知识管理不应该被限定于只对组织内部知识资源进行管理,更应该对组织外部各利益群体、组织机构、政府机关所拥有的一系列与组织运作所需的知识资源加强管理,并将其融入到知识创新联盟中。
(4)有效实现组织战略目标[2]。组织之间相互合作,共同构建知识创新联盟,其目的是通过知识的共享与创新,获取组织发展所需要的知识能力,最终实现组织战略目标。
然而,知识创新联盟的有效运作需要建立一个公开性、强有力的、统一信息化的合作通信系统,集合所有参与该网络运作的成员组织,为实现知识的共享与创新提供技术支持和合作环境,配合显性知识的准确、即时性传递[3,4];并为满足专家隐性知识的共享,提供实现各种实际交流的手段工具[5]。
基于这一出发点,知识创新联盟构建过程中有必要考虑建设并开发一个能实现上述目标的网络合作通信系统,即知识网络平台。
2 知识网络平台的体系结构
隐性知识是一种非结构化的个人知识,需要提供一定的工具和机制帮助促进用户交流和共享这些知识[6]。该知识平台能够为员工提供突破时空限制的知识交流的环境,使联盟企业成员在“你问我答”中实现知识的共享。系统不仅保存交流所形成的文档,还能捕捉交流和互动的线索,保留知识的语境[7]。此外,考虑到知识推送及交流的其他现存工具如Email、newsgroup等,该知识交流平台的设计具有良好的可扩展性、可继承性以及与其他知识管理工具软件的兼容性。
传统的软件系统因大多采用的C/S结构,所以已经难以满足现实的需求;而B/S结构可以通过借助网络技术,更充分、合理地利用各种资源,更加普及易用,因此采用了B/S模式来构建隐性知识交流共享平台。系统开发工具采用了JSP+Java Beans+Servlet,并配以Java Applet实现,平台体系结构,如图1所示。
知识网络平台的主要功能和特点如下:(1)在客户端允许用户在网站上进行线程化的讨论。(2)允许用户在交流的同时粘贴附件,丰富了隐性知识交流的内容。(3)中英文搜索可以快速为用户定位到自己关注的主题,搜索使用了apache提供的lucene搜索引擎,lucene是一个纯Java的高性能的全文搜索引擎[8]。(4)提供在线实时交流,用户可以召开电子会议,在线讨论和解决问题。(5)使用手机短信、Email支持知识推送功能。(6)建立了完善的激励机制,例如采用领域专家积分制、隐性知识著作权等激励形式,使它们更加具有可操作性。(7)知识专家地图功能,为根据专家积分情况评出的专家建立知识地图节点,节点的属性包括了专家的联系方式、知识结构、成功案例以及专家对自己各知识领域的自评价(满分是10分),用户可通过关键词对知识地图中的专家进行查询[9]。(8)平台采用缓冲机制,可以承受大访问量,同时能保持快速反应。(9)平台的客户端与管理端分离,保证了平台良好的定制和可扩展性。(10)清晰的权限机制为平台基于角色的管理提供了有力保证。
3 基于知识网络平台的协同知识创新系统的构建
协同知识创新系统主要由虚拟主题交流区、虚拟综合交流区、主题交流区智能代理、客户智能代理这几部分构成,其体系结构,如图2所示。
(1)虚拟主题交流区。模拟多人合作中就某一主题开展“交流”的虚拟空间,是容纳和管理某组分类知识的中心。其主要任务是维护交流区之中的知识、信息的动态流通和交互[10]。虚拟主题交流区实质是具有一定方法的碰撞区,其主要功能是添加、删除、修改其中的知识元,记录和维护知识元的“碰撞”。
(2)虚拟综合交流区。虚拟综合交流区是全部知识信息综合汇集的虚拟空间。其主要任务是维护虚拟主题交流区的操作,如建立、修改、删除虚拟主题交流区,负责不同虚拟主题交流区之间的通信等[11]。
(3)主题交流区智能代理。智能代理负责向虚拟主题交流区提供丰富多样的信息和知识。每个主题交流区都有至少一个自治体代理。自治体主动地从Internet或者多种信息数据库系统或者在线用户提供的知识中搜索到与本主题交流区中“交流”的主题相关的内容,进行分析,提取,封装,发送等过程,将信息传送至交流厅中[12]。每个智能体都由智能体控制中心,通过消息机制进行控制。智能体控制中心主要负责控制每个自治体的启动和中止等活动。
(4)客户智能代理。每个客户都有一个智能体,负责发送、接收客户提供的查询需求数据和信息共享数据,并对这些信息和知识进行分类、整理、存储等管理工作。客户智能代理还与交流区代理中心通信,代理用户指导知识的分类、检索、获取。不同身份的客户,享有不同的等级的信息共享、获取、支配权限。
协同知识创新系统充分体现了人人交互、人机交互、机机交互中“以人为本”的重要思想。它营造了一种良好的工作环境,即虚拟知识网络的工作环境,如图3所示。
参与网络协作、知识交流的用户,不仅是知识资源的共享者,又是信息、知识的提供者。由他们参与对知识的识别、获取、提炼后,所获取的信息就形成了一个拥有丰富信息和知识的虚拟知识网络。在这样的环境中,与学习、设计、制造等过程有关的全部信息,都均等地分布在虚拟的知识网络中,任何参与其中的人员都可以直接获取知识。同时,知识创新人员又可以通过相关信息和知识的来源,直接与相关知识创新人员进行交流。本文研究的协同知识创新系统有助于提高企业新产品的设计和开发等创新能力,促进企业全面的技术改造和升级,使企业更加适应市场,拥有更大的活力和应变力。
4 结语
随着现代科技综合性的大大加强,跨行业、跨学科的技术渗透与扩散加速,致使任何企业都不可能在与其产品相关的各个技术领域里全面领先。企业研发需要一个规模更大的、更加多样化的知识网络。然而,知识创新系统的有效运作需要建立一个公开、强有力、统一信息化的知识网络,集合所有参与该网络运作的成员组织,为实现知识的共享与创新提供技术支持和合作环境,配合显性知识的准确、即时性传递;并为满足专家隐性知识的共享,提供实现各种交流的平台。因而研究基于知识网络平台的协同知识创新系统构建是十分必要的。基于知识网络平台的协同知识创新系统,是把知识网络中的专家、互联网、信息数据库等多种知识、信息来源综合集成起来,利用信息采集、检索、碰撞等技术,实现知识获取、知识交互、知识存储、知识挖掘,从而辅助知识网络中的各企业建立一个自由开放的虚拟知识网络环境。
摘要：协同知识创新系统,是辅助知识网络成员实现知识的获取、存储和创新的虚拟知识网络环境。针对该方面的研究还处于定性研究阶段的现状,综合运用计算机网络技术、知识分类技术及智能协作技术,对协同知识创新系统进行了深入分析和讨论。设计了知识网络平台体系结构,构建了基于知识网络的协同知识创新系统体系架构,并依此设计了协同知识创新系统的虚拟知识网络工作环境。
关键词：知识管理,信息管理,知识网络平台,创新联盟,协同知识创新
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故障诊断知识建模及系统 篇8
关键词：故障诊断,知识管理,自助诊断,本体
0 引言
客户在使用企业所提供的产品或服务的过程中，不可避免地会出现某些故障。经过对电信行业、IT行业和金融行业的客服现状的实地调研，我们将企业客服所遇到的客户提问主要划分为四类:
咨询类问题:对企业提供的产品、服务等进行的咨询性提问。
故障诊断类问题:在使用企业提供的产品、服务等的过程中，碰到故障而进行的，想要客服代表帮助解决故障的提问。
动作类问题:对企业提供的产品、服务等执行某些业务动作要求的提问。
投诉类问题:对企业提供的产品、服务或服务过程中的态度等有意见而进行的投诉。
故障诊断类问题已经成为企业客户最主要的提问之一。有效地进行面向客户故障诊断成为提高企业客户满意度的关键。
为了对故障诊断类问题进行更清晰的描述，我们先给一个具体的故障问题和诊断解决方案示例:
故障问题:使用摄像头时，看不见或看不清其中的图像，或有其他不正常的现象(如图像花、有亮线彩线等)。
故障诊断解决方案:
第1步:设备用户::请您尝试清除摄像头镜头上的灰尘或贴膜，看故障是否排除?“是”故障排除，“否”转第2步。
第2步:设备用户::请您尝试调整被摄像者与摄像头间的距离，以及外部环境的光线，看故障是否排除?“是”故障排除，“否”转第3步。
第3步:设备用户::请您点击上面“驱动下载”，在驱动列表中下载并重新安装摄像头、快捷键、电源管理驱动，以及摄像头管理软件，如果是本机故障，您也可以借助智能驱动下载进行在线更新，看故障是否排除?“是”故障排除，“否”转第4步。
第4步:设备用户::转故障报修系统。
在上述示例中的故障诊断解决方案可以看成是一个完整的任务，由多个子任务(步骤)组成，这些步骤之间有着某些转接关系。如何转接则由用户输入或系统自动判断的历史状态和当前子任务完成效果决定。这种过程性的故障诊断解决方案可以归为一类知识，称为故障诊断解决方案知识，简称诊断方案，在本文中又称解决方案。
1 研究现状
朱大奇等人将基于知识的故障诊断方法分为5大类:专家系统故障诊断方法、模糊故障诊断方法、故障树故障诊断方法、神经网络故障诊断方法和数据融合故障诊断方法[1]。吴文可提出一种基于电气量判据，保护判据和断路器判据，并能够计及这3类判据时序属性的多源信息延时约束加权模糊Petri网故障诊断模型[2]。张岩提出一种融合时序约束网络的模糊Petri网故障诊断模型[3]。熊国江提出了基于径向基函数神经网络的电网模糊元胞故障诊断方法，旨在有效解决神经网络应用于电网故障诊断所面临的适应网络拓扑结构变化的可移植性问题[4]。
Isermann R综合介绍了故障诊断的检测和处理方法[5]。Chen J等人对故障诊断的基本概念和故障诊断的鲁棒性进行了详细描述[6]。Zaytoon J等人对离散事件系统的故障诊断模型进行了综述[7]。Aldrich C等人研究了利用机器学习方法进行无监督的过程监控和故障处理[8]。
现有的故障诊断方面的研究，主要集中在故障诊断算法和如何进行诊断的研究上，故障诊断知识建模的研究较少。本文主要研究了面向客户的故障诊断方案的知识模型和实现，并在实际系统中应该了解该方法，验证了方法的有效性。
2 知识模型
诊断方案具有多个方面的复杂因素:第一，诊断方案是一种特殊的过程性知识，因此对它的建模和管理较为复杂。第二，为了确保方法和系统具有通用性，我们需要从多个方面考虑诊断方案的模型、管理方法。第三，诊断方案需要服务多类用户，不同的用户(如咨询工程师、产品设备用户)所看到的诊断方案有较大的差异性。为了解决上述问题，我们建立了一种基于有限自动机的“细粒度”、“结构化”、“针对多用户”的诊断方案知识模型KSM(Knowledge Solution Model)。
2.1 理论基础
有限状态自动机定义:M=(S,I,F)叫有限状态自动机，其中:
有限状态集S={s0,s1,s2，…，sn};
有限输入集I，每个x∈I;
有一个状态转换函数fx:S→S。F={fx|x∈I}。
状态si，输入x,fx(si)为下一个状态。
图1给出了某IT企业提供的一个故障“安装OA系统时报错”的诊断方案，由1～6共6个步骤组成。其中，步骤1有叶子步骤1.1,1.2,1.3组成。步骤2本身就是个叶子步骤。每个步骤包括叶子步骤都代表一个状态。
2.2 诊断方案模型
下面给出模型的定义。
诊断方案:主要由描述诊断方案的应用环境的元数据组(可扩充)和详细诊断方案(简称详细方案)构成。目前已定义的主要元数据包括:语种、方案名称、主题词、问题编号、产品线信息(如产品线、机型信息、部件信息等)、关联文档、访问角色、方案特征等。详细方案是一棵由多个步骤组成的树。步骤可细分成子步骤或就是叶子步骤。叶子步骤不可再分。叶子步骤由一系列的引导状态、引导动作、用户应答和跳转指令等部分组成，如图2所示。其中:
引导状态:是应用方案进行诊断过程中的一个瞬像，是前驱诊断过程中所获取的信息总的体现;
引导动作:是系统根据当前所获取的信息包括引导状态的值作出的进一步诊断引导的决策。
用户应答:是用户对系统引导步骤所作出的响应。其表现形式包括:选择(单选和复选)、确认(yes or no)、被诊断系统的提示信息输入、自检结果等。
跳转指令:根据用户应答结果，结束或跳转到其他步骤。
2.3 步骤类型
步骤有多种类型。步骤的分类主要包括:信息呈现、提问、规则推理、自检、步骤跳转、求助等。
2.3.1 信息呈现
定义:根据呈现的规则，以多媒体的形式，将具体信息呈现给用户。
组成:提示语、呈现的内容和呈现规则。
示例:
提示语:请查看如下的图片
呈现的内容:{图片1，图片2}
呈现规则:
规则1，若是xp系统，显示图片1:?os=xp→URL(图片1)
规则2，若是win7系统，显示图片2:?os=win7→URL(图片2)
2.3.2 提问
定义:向用户提出问题，用户给出应答后，进行相应的跳转。
组成:问题的帮助、可带参数的问题、参数值的输入或选择、跳转规则。问题的帮助:给出能帮助用户理解问题和作出判断的信息。问题的参数在编辑问题的时候进行定义，参数可以任意个。需要判断用户是否提供足够的问题参数值。参数由参数名称、参数说明、参数的格式、参数值类型(整型、布尔、字符串、日期、list、集合)等组成。参数间存在“与”或者“或”的逻辑关系。如布尔型的参数值，取值为{是，否}。参数值的交互方式有两种:用户输入或在系统提供的可选项中选择。
示例:
问题的帮助:如何判断您的操作系统类型(注:这是一个超链接，链接到一个帮助页面)
问题:请问您的操作系统是什么?
参数值的输入或选择:〇XP〇Win 7〇Win 2000
跳转规则:
2.3.3 规则推理
定义:利用规则执行相应的推理机进行推理，并根据推理结果执行相应的跳转。
组成:提示语、推理机、推理结果、跳转规则。提示语:提示用户目前正在进行的推理操作，包括推理开始时的提示、推理中间过程或中间结果的提示和推理结束后的提示等。推理结果:向用户提供推理的结果。
示例:
提示语:下面将检测噪音源……
推理机:能检测噪音源的代码
推理结果:推理结果如下，您的噪音来源是风扇，请点击下一步
跳转规则:
2.3.4 自动检测
定义:利用第三方系统进行系统自检，并根据检测结果执行相应的跳转。
组成:提示语、第三方系统、接口协议、检测结果、跳转规则。提示语:提示用户目前正在进行的检测操作。检测结果:向用户提供检测的结果。
示例:
提示语:下面将调用第三方系统检测噪音源，请点击链接url:．/tem.exe进行检查……
第三方系统:检测噪音源的第三方系统
接口协议:本系统和第三方系统接口协议
检测结果:检测结果如下，您的噪音来源是风扇，请点击下一步
跳转规则:
2.3.5 步骤跳转
定义:根据跳转指令，直接执行相应的跳转。
组成:跳转指令。
示例:跳转指令:goto(1.2)
2.3.6 求助
定义:根据目前方案，不能解决用户的问题，需要求助他人或系统来解决。图2.7中的步骤6就是个求助型步骤。
组成:提示语。主要求助方式包括电话求助、QQ/MSN求助、网上求助等。
示例:提示语:您可以拨打电话010-62432134进行人工咨询。
2.4 提问类型
解决方案中的提问类型包括陈述句、疑问句、选择句、输入提问句等。
陈述句:用来描述一个提纲或步骤的内容。1)在陈述句中一般不要出现与使用对象相关的词，比如说“用户”、“指导”、“你”、等;也就是说此陈述适合任何用户使用(除非该方案或步骤只给特定的用户使用)。2)采用尽量固定的句式，如:动宾结构。
疑问句:是对用户的提问、提出条件或与用户进行交互。疑问句尽量使用动宾结构，如:“故障是否消失?”、“是否有病毒?”等。
选择句:是用户在选择条件的时候的提示语句，如:“请选择操作系统:”。
输入提示句:需要用户输入某个条件值的时候的提示语句;如:“请输入蓝屏代码:”。
2.5 跳转类型
在解决方案中，跳转类型有多分支、单分支两种。
多分支:多个参数间是组合的关系。
示例:
“请确认机器执行过以下操作”:
安装过软件?〇Yes〇No
安装过硬件?〇Yes〇No
上过互联网?〇Yes〇No
单分支:步骤(或条件值)间是单选关系，单入口，如果从一个入口进入，不论诊断成功还是失败都会跳出整个分支。
示例:“请选择操作系统”:〇XP〇Vista〇Win 7
3 模型应用
随着某IT企业客户数量的增长和设备的复杂性的提高，企业所生产的设备在出现故障时，解决这些故障所需的成本也越来越高。我们将诊断方案知识模型应用于该企业，实现了“某IT企业解决方案管理系统”。开发采用的数据库服务器是Oracle 10g;操作系统是Redhat Advanced Server 4.6;开发环境MyE-clipse,Web服务器是Tomcat。系统2010年正式上线，取得了令人满意的效果。
系统采用模块化设计，主要模块包括:解决方案管理模块和详细方案管理模块。解决方案由描述解决方案的元数据信息值和一个详细方案组成。详细方案由步骤组成。详细方案的管理就是方案步骤的管理。
图3是解决方案管理主页面。
主要功能如下:
查找解决方案，显示查找结果;
浏览解决方案;
单击“新增解决方案”可以进入新增解决方案页面;
单击操作列的“编辑”按钮可以对该行的解决方案进入编辑页面进行编辑、“查看”按钮可以查看解决方案，“删除”按钮可以删除选定的解决方案(具备删除的权限)，“复制”按钮可以复制该解决方案，生成一个新的解决方案，方便方案编辑人员编辑。
图4是详细方案管理主页面。
主要的功能如下:
对方案步骤的查找，显示查找结果;
浏览方案步骤;
单击“新增方案步骤”可以进入新增方案步骤页面;
单击操作列的“编辑”按钮可以进入编辑页面对该行的详细方案进行编辑、“查看”按钮可以查看详细方案步骤，“删除”按钮可以删除选定的详细方案步骤(具备删除的权限)。
4 结语
本文在研究现有故障诊断方案技术上，提出了一种面向客户的故障诊断知识建模方法。
基于该知识模型，我们还设计并实现了话务员干预下的故障诊断算法和客户自助故障诊断算法。该方法和模型已成功应用于国内某大型IT企业，并在2010年正式上线，配合我们设计实现的故障诊断算法，在故障诊断类问题的处理中取得了令人满意的效果。
参考文献
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企业知识管理系统的构建 篇9
一、企业知识管理系统的构成
知识管理系统是由网络平台、知识流程、企业信息系统平台、CKO管理体制及人际网络所组成的一个综合系统。
1. 网络平台。
网络平台是知识管理系统动作的技术基础, 主要包括内联网、外联网和互联网等类型。企业以企业内联网为核心, 并通过它延伸至外联网和互联网。
2. 知识流程。
知识流程是指知识通过知识收集、知识组织、知识传播三个环节相互连接、循环往复的没有终点的流动过程。它是知识融合、序化、创新的过程, 是知识管理系统的命脉。
3. 企业信息系统平台。
企业信息系统从早期的EDPS、MIS、DSS、OAS等发展到集成化的现代信息系统, ERP、SCM、CRM共同构成了知识经济时代企业知识管理系统的信息系统平台。
4. CKO体制。
知识管理系统由知识主管 (CKO) 来负责协调和控制知识收集、组织和传播子系统的运作。CKO是随着信息管理向知识管理过渡, 由CIO演变而来的企业内知识管理的最高负责人。
5. 人际网络。
知识管理系统是一个人机相结合的系统, 完善的人际网络是保障其正常运作的有效机制。人际网络强调充分发挥人的主动性和创造性, 加强人与人之间的沟通与交流, 挖掘并激活人脑中的隐性知识, 从而使企业知识创新永不停息。
知识管理系统内还包括不同功能的子系统: (1) 知识收集子系统。知识收集子系统是企业知识管理系统的输入系统, 是知识管理工作的基础。它的重点应集中在企业的核心知识领域。该系统最初收集到的只是蕴藏着丰富知识的信息资源, 有待于人们去进一步挖掘。 (2) 知识组织子系统。知识组织子系统是知识管理的核心部分, 是对企业中杂乱无章的知识进行序化的系统, 其中既包括显性知识, 也包括隐性知识。该子系统连接知识收集与知识传播子系统, 其功能的优劣直接影响后面的知识传播子系统的性能, 进而关系到整个知识管理系统的成败与否。 (3) 知识传播子系统。知识传播子系统是知识管理系统的输出系统, 其用户界面是用户最终可见的部分。该系统知识收集和知识组织子系统得到的结果综合起来, 经过组织、整序后的相关信息、知识传播给具有不同使用权限的特定用户。
二、企业知识管理系统的功能
整个系统以服务于人为中心, 充分体现了“以人为本”的管理理念, 人际网络作为一张无形的网络贯穿于整个知识管理系统。其主要功能是:
1. 整合知识资源。
知识管理系统应具备对分散在企业内部业务流程、信息系统、数据库、纸质信息资源, 以及企业与合作伙伴、顾客之间的业务流程中的知识资源进行优化选择, 以合理的结构形式集成、序化的功能, 这实质上是一种含有人的创造性思维在内的动态过程。
2. 促进知识转化, 扩大知识储备。
知识管理系统作为知识交流的媒介, 促进隐性知识与显性知识之间相互转化。在转化过程中使知识得以增值、创新, 并且将转化中经过验证的、有价值的知识存储起来, 一方面可以避免因为人员调离而造成的知识流失, 另一方面可以在更大范围内实现知识共享。3.实现知识与人的连接。即实现人与知识的连接、知识与人的连接及需求知识的人与拥有知识的人的连接。人与知识的连接可以基于智能搜索引擎技术的工具, 而利用推技术则可以实现知识与人的连接。利用“推”技术可以将知识主动推荐给用户, 使知识被利用的机会大大提高, 并减少用户主动寻找挖掘知识的工作量, 提高工作效率。人是最大的知识资源, 良好的专家网络图可以有效地连接知识需求者与知识拥有者, 以促进知识转移。
三、系统的建立与管理
1. 系统思考。
系统思考是一种分析、综合系统内外反馈信息、非线性特性和时滞影响的整体动态思考方法, 是一种用以处理复杂问题的图示化方法。系统思考强调系统、辩证、发展的观点, 系统内各部分之间, 系统与环境之间具有相互作用、相互影响、不断发展变化的关系。作为复杂巨系统, 企业知识管理系统不仅要素众多, 而且要素间关系复杂, 忽略系统整体特性的研究倾向是制约当前知识管理系统研究的主要原因。系统思考要求我们从整体观点、运动变化观点、综合观点、相互联系与相互作用的观点出发来展开知识管理系统建模研究。对知识管理系统的研究不仅要做到整体考虑、总体分析以认清系统的结构和功能, 还要研究如何控制系统使之达到总体优化的目标;不仅探讨从优化局部系统求得整体优化, 还要研究部分较劣亦可达到整体优化的问题。知识管理系统需要以一般系统方法论来指导其思维过程。一般系统论认为, 系统结构与功能存在多对多的关系, 它们互为前提、互为因果, 统一于过程。当通过功能方法确定了知识管理系统目标与功能后, 要采用结构方法分析实现该目标 (功能) 所依赖的系统要素及其间结构, 对系统中的各要素及其间联系做出调整与优化, 以求得实现特定目标与功能的系统最佳结构。在此基础上, 以历史方法分析系统的生命周期, 以动态、发展的眼光研究知识管理系统诸要素及其相互关系的调整、完善与进化机制。系统结构的稳定性取决于系统的有序度, 而有序度取决于系统要素间的协同性。知识管理系统的协同性主要表现在系统主体间的协同、知识链的各环节间的协同、知识链与企业物理业务流程间的协同、知识主体与客体的协同、知识主体与企业内环境的协同以及不同层次的技术子系统之间的协同等。系统的整体性强调“整体大于部分之和”, 较之线性思维的“整体等于部分之和”在认识上深入了一步。但必须清楚这是以系统要素间的协同为前提的, 做不到协同或协同不够完全可能出现“整体小于部分之和”的局面。
2. 制定和实施知识管理战略。
知识战略管理就是视知识为组织中的基本资源, 把知识管理提高到战略层次的管理理念, 系统中其它的技术管理、基础管理都是围绕知识管理战略进行的。在组织活动中, 知识的流动是随时随地进行的, 知识的产生及其整合伴随着组织活动的全部过程。知识管理战略以推动知识的创造、传播和应用为目的, 采取有效的整合手段, 使技术、组织结构、企业文化更好地适应知识管理体系的要求。从这种意义上说, 知识管理战略是系统对核心业务活动实施知识管理的指导纲领, 把知识管理作为促进企业长远发展和提高竞争能力的经营管理策略。知识管理战略的制定过程主要是, 辨识企业的知识基础;进行企业内外部知识环境分析;明确企业的知识现状、知识缺口与知识冗余;制定和选择适配的知识管理战略等。首先通过分析企业知识管理的现状, 找出差距、分清重点, 确定企业建立知识管理系统可选择的方向;其次通过分析企业的战略规划, 确定知识管理的战略与目标。确定知识管理的战略和目标非常重要, 这些将会渗透在知识管理的各个环节中, 是制定知识管理各项文本和采取措施的指导性意见。知识管理战略的实施最终都基于以下两种重要的方法: (1) 编码战略方法。信息技术使人们能更加便捷和经济地进行知识的编码、存储、共享和使用。对企业而言, 编码战略方法的核心是信息技术。经过精心编码的知识存储在数据库中, 企业员工都可方便地调用。 (2) 个人化战略方法。知识跟开发、共享和使用知识的人员密不可分, 而信息技术的主要作用是帮助人们交流, 而非存储知识, 我们称之为知识管理的个人化战略。知识管理系统作为一个学习平台, 应该同时采用这两种知识管理策略。需要注意的是, 如果企业要想成功地实施知识管理战略, 至少要将知识管理战略融入到企业的“流程、技术、组织”这三个方面。
3. 建立技术平台。
在用信息技术构建知识管理系统时需要考虑四个层次的问题:一是基础层, 要对企业业务流程有一个整体性认识并作为组织的发展目标;二是过程层, 即要改造现有业务流程以适应知识管理带来的新要求;三是互动层, 即要把知识从不同的人处收集并通过机器智能整理使其显性化, 这是一个需要仔细进行系统设计的层次;四是数据和信息层, 在整个层次上信息系统的各个组成部分的设计是重点内容, 具体如下: (1) 知识管理系统的门户建设。目标在于创建一种新的环境实现企业和个人知识及经验的共享, 这里采用的知识管理技术主要以门户系统、内容管理系统等为代表。 (2) 业务功能的整合。在这里主要是根据业务功能, 将知识管理和业务流程进行整合, 这方面主要关注的是实现和应用集成的EAI技术, 与人结合的工作流管理技术, 以及集成的相关标准如XML等。 (3) 系统的智能性应用。智能性是知识管理系统发展的方向, 在这方面应用的知识管理主要体现在:知识表示、知识推理和知识及时呈送机制等。知识表示机制的主要挑战在于把知识表示工具提供到拥有知识的人的手边, 涉及的关键技术有知识本体论构建技术、动态知识的表示方法、知识表示工具的集成技术等。知识推理机制基于知识表示基础之上, 它赋予搜索引擎更高的智能, 除了目前的关键词匹配外, 将更多地在搜索引擎中应用如基于案例的推理、基于自然语言理解的推理和基于神经网络方法的匹配等知识推理技术。知识及时呈送机制则是知识表示和知识推理的最终目标, 即知识的JIT机制, 需要把知识友好的、搜索成功的知识及时地呈送给需要的人, 涉及的技术包括智能管理技术、及时帮助技术以及在线E-Learning技术等。
4. 建立企业自己的专业知识库。
应用企业信息管理平台 (TPI) , 企业可以将自己的人事档案、研发资料、财务数据等和外部信息资源结合, 建立企业内部各种专业知识库: (1) 市场信息分析库。将全国各地各种市场信息、竞争情报、产品销售报表、售后服务情况随时分类建库, 提供给有关市场、销售人员进行详细分析。 (2) 技术研发资料库。将开发项目的技术文档、核心技术文档、开发进展情况建库, 进行技术评价、创新性分析和监控、协调。 (3) 生产管理库。对生产的指标、进度、质量、预算和成本实时监控、监督。 (4) 人事档案库。对人才资料、员工素质、人员培训、人才战略规划、业绩考核等建库管理。 (5) 财务统计资料库。监控分析财务报表、数据统计资料、业绩记录、项目指标、资本运作等等。通过TPI, 企业员工可在权限管理下随时随地将数字化资料、情报信息、经验知识添加到相应的知识库中加以共享, 有效地解决了企业面临的知识资源管理与知识共享问题。应将网上信息科学地纳入企业知识库, 实现网络资源的实时知识共享。利用企业竞争情报管理系统, 企业可根据自建知识库的知识结构, 系统地在网上自动搜索相关信息, 然后进行信息钻探、切片、挖掘、抽取、监视, 实现对整个因特网的定制。
5. 确定分类方法。
根据知识存在方式的不同, 企业的知识包括企业外部知识和企业内部知识, 企业内部知识包括企业内部显性知识和企业内部隐性知识。未经分类的杂乱无章的知识并不能发挥重要作用, 企业员工无法有效利用。只有对企业的知识资源进行系统的整理, 建立知识体系, 使他们各就其位, 才能发挥更大的价值。一要确定分类方法。主要的分类方法有以下几种: (1) 职能分类法, 即按照企业部门的职能逻辑划分, 针对企业管理人员, 积累共享管理知识。 (2) 业务流程类, 即按照业务流程进行分类, 针对业务和开发的人员, 在各知识点上共享流程上所产生的知识。 (3) 客户分类列表法, 即将客户进行分类, 积累一套以客户为中心的知识体系, 按照不同的联络人员, 对不同的客户建立相应的知识体系。 (4) 行业分类法, 即按照行业或者开发领域的不同, 积累行业和项目开发的知识。 (5) 人力知识分类法, 即根据个人发展规划, 定位企业内部的专家系统和内部学习培训系统, 共享相应的人力资源知识。
6. 维护有效的人际关系网。
科研团队知识管理系统研究 篇10
知识管理是伴随着知识经济和信息技术而产生的, 是一种新的管理方式和管理思想。知识管理最显著的特征就是把知识作为资产来管理, 它把知识分为显性知识和隐性知识。其中隐性知识 (Tacit Knowledge) 是高度个性化而且难于格式化的知识, 主观的理解、直觉和预感都属于这一类;而显性知识 (Explicit Knowledge) 则是能用文字和数字表达出来, 容易以硬数据的形式交流和共享, 比如编辑整理的程序或者普遍原则等[1]。知识管理更加强调和关注隐性知识的作用, 认为隐性知识更能创造价值。卡尔·费拉保罗认为知识管理的重要内容就是为实现显性知识和隐性知识共享提供新的途径, 是利用集体的智慧提高企业的应变和创新能力。
知识管理和信息管理既有区别也有联系, 有人认为信息管理是知识管理的基础, 知识管理是信息管理的延伸与发展[2]。知识管理将人、技术和过程作为三个互相联系的要素, 追求三者之间的平衡和相互作用[3]。它的基本精神即是将知识分享 (Knowledge Sharing) , 通过知识的分享, 促使整个团队及团队中的成员都得以进步。由此可以看出, 知识管理是学习型组织的基本的特征之一。
科研团队是为了实现一定的科学研究目标由相互协作的科研人员组成的正式群体。科研团队又分为实体团队和虚拟团队。20世纪中期以后, 随着科学活动规模越来越大, 科学家与科学家之间, 科研单位与科研单位之间的分工协作越来越重要, 也越来越频繁。以科研项目为单位, 将不同地区、不同国籍的科学家组织到一起共同攻关的虚拟团队已经成为当前科学研究的重要形式。这种突破科学家的组织隶属关系, 不受时间与空间限制, 具有灵活多样协作方式的科研组织, 体现出了科研活动在充分组织化之后向自由和多样化方向的回归[4]。随着科学技术的不断发展, 研究课题越来越复杂, 规模越来越庞大, 跨学科、跨专业、跨地区甚至跨国度的合作研究需求不断扩大, 网络技术、通信技术和计算机技术的发展为这种需求提供了支撑条件。虚拟科研团队的组织相对不稳定, 成员随项目的进展随时会发生变动;项目成员对于项目的参与程度各不相同;成员之间的关系也相对松散[5], 上述特点须在团队知识管理中予以注意。科研团队中的显性知识包括团队成员的基本信息和项目信息, 隐性知识包括成员的经验、专长以及在项目交流过程中表现的一些相对零碎的知识。
本文的思路是:对于显性知识, 团队成员通过系统能快速地找到所需的资料;对于隐性知识, 团队成员通过系统能快速地找到可能具有该领域知识的人的路径;同时为团队成员营造经常总结经验和技能、乐于贡献和分享知识的氛围, 搭建一个讨论和交流的平台。
本文结构安排如下:第二节设计知识管理系统的系统结构;第三节给出了系统的主要功能模块设计;第四节将本实验室科研团队作为示例验证知识管理系统, 最后给出了结论。
2 知识管理系统设计
2.1 设计思想
根据知识的类型分别采用不同的策略管理知识源。对于显性知识, 通过知识地图指引用户快捷地找到需要的资料;对于隐性知识, 为用户提供了找到拥有所需知识的路径, 并创造一种机制和提供氛围, 使得团队成员勤于总结, 乐于贡献、分享和交流。
2.1.1 知识地图。
知识地图是人操作知识管理系统的向导, 它可以节省用户搜索知识的时间。在科研团队中建立一份良好的知识地图需要熟悉团队中的知识源, 并按照类别和形态加以分类。科研团队中的知识源包括文档、参考文献、项目和人员, 设计知识地图的依据主要是以项目为中心, 建立各类资源之间的联系。项目属性包括项目介绍、项目成果、项目文档、重要参考文献, 项目交流等。显性知识根据它的内容归属到项目不同的属性中, 在同一属性中还可依据内容的性质做进一步的划分;而隐性知识则根据它的来源设置其在知识地图中的位置, 具体的表现形式由显化的方式确定。在上述分类的基础上采用主导航栏配合副导航栏的形式就可追溯到知识库中的每个知识点。
2.1.2 隐性知识的交流。
在知识管理中, 对于隐性知识的挑战在于如何系统地阐述, 使之成为可以交流的类型。有些隐性知识并不属于深度的隐性知识, 而只是一种逻辑上的、方法上的思维过程, 它们被标识为隐性知识, 主要是因为这类知识需要花费较多的时间与精力才能进行编码。当团队中的文化能够促进和支持这种知识的共享时, 就可以通过挖掘和翻译的方式将它们外化为显性知识[6]。对于一些始终处于隐性状态的技术诀窍和经验, 这类隐性知识需要采用“人—人”方式的传递实现共享[7]。
本文提出两种交流个人技能的方式。第一, 提供项目组成员的知识架构 (包括项目经历) 和联系方式, 使成员在有明确需要时知道该找谁和找到该位专家的路径。第二, 为成员提供管理个人知识的平台, 提倡成员在研究过程中总结、整理研究工作的心得、经验、技能等并归档, 使个人在贡献知识的同时也能方便的获取到别人提供的知识。
对于项目交流过程中产生的知识, 交流的途径主要是利用计算机技术创造一个记录、保存、显示交流过程的环境, 充分利用网络的便利性, 提高团队的协作效率。
2.2 知识共享氛围的营造
有效的知识管理必须营造乐于贡献和分享知识的文化氛围, 为了营造这样的文化氛围, 采取激励机制是实施知识管理中必要的措施。激励的依据可以体现在一些数字指标上, 所以在系统中的经验共享模块和讨论社区模块中增加了统计功能。系统应该具有界面美观、操作便利、功能实用等特性, 当团队成员通过系统体验到了知识管理的优势后, 无形中也可以激励他们使用知识管理系统。除此之外, 激励机制还将体现在应用知识管理系统过程中的一些管理体制上。
2.3 知识管理系统方案设计
2.3.1 系统模型。
根据上述分析, 提出了科研团队知识管理系统模型, 如图1所示。本模型的要素有人员、科研团队知识资产、团队交流场所。知识地图的内容由科研团队中的知识库确定, 知识库中的显性知识为经过编码的文档和数据。通过知识地图, 人员可以检索、重用显性知识, 该管理系统能够提供成员交流个人知识的平台, 更新团队知识库;提供成员项目交流的环境, 让成员在“你问我答”中实现知识的共享。
2.3.2 系统功能结构设计。
结合2.1.1节中对知识地图的分析, 设计系统的功能结构图, 如图2所示, 它由人员信息管理模块、项目信息管理模块、安全信息管理模块构成。
人员信息管理模块管理的内容包括个人基本信息, 技术或学术经历以及工作计划, 还包括了个人的经验总结 (案例) 等, 可以给出其曾经解决过的问题、在哪些方面是专家和现在正在进行哪些研究等信息。用户可以据此推测其与自己所面临问题的关联。
项目信息管理模块用于管理项目资料和在项目交流过程中产生的知识。主要功能包括检索项目信息、展示研究成果、下载重要文档、参与项目讨论等, 以实现对项目资源的存储与维护、访问和查询, 让用户充分共享阶段性成果。
安全信息管理模块主要管理用户的权限。该平台将嵌入到本实验室网站中使用, 系统共有三种类型的用户:网络用户、团队成员、系统管理员。网络用户不需要登录便可浏览网页, 可以使用一些互动功能, 如留言、检索;团队成员通过登录界面进入系统, 每个成员都有个人页面, 他们在自己的页面里有添加、修改、删除个人知识的权限, 除此之外, 他们还有参与项目讨论、下载重要项目资料等权限;系统管理员是指系统的管理和维护者, 具有设计、实现知识管理系统、整合团队显性知识并录入数据库、管理一般用户的权限这些任务。
3 主要功能模块设计
在2.3.2节的系统功能结构图中, 主要采用人员信息管理模块中的个人信息、经验共享和项目信息管理模块中的讨论社区交流科研团队中的隐形知识, 现分别介绍这三个子功能模块的设计思路。
3.1 个人信息
隐性知识的管理强调的是个人之间的对话, 知识的共享是通过“人到人”的方式进行的, 通过与拥有相应知识的人进行直接接触实现知识的共享和传播[7]。专家黄页是获取个人隐性知识的一种知识管理的技术, 它将专家的详细资料和掌握的知识列示在黄页上, 方便有需要的员工在适当的时间找到适当的人并获得适当的知识[1]。
个人信息模块在团队中提供团队成员的基本信息、项目经历和工作计划, 图3显示的是成员的个人页面, 在“认识我”栏目下的知识体系说明中, 可以了解到该成员的项目经历和个人技能, 点击页眉的“修改个人信息”可更改该栏目的内容。工作计划是指团队成员每周的工作安排及对上周工作的总结。通过这些信息, 团队新成员可以迅速了解团队成员的知识水平及日常工作情况, 获取找到相关专家的路径线索, 便于与相关专家进行直接交流, 从而获得对项目研究有益的隐性知识。
3.2 经验共享
该模块以记录的方式外化个人隐性知识, 团队成员在自我总结的基础上将个人知识中能够用语言表达的部分提取出来, 图4显示了在个人页面添加经验的界面, 用分类、标题、经验内容这三个字段表示一条经验的提取结果, 其他成员可以浏览彼此的个人页面, 按照类别、标题等关键词查找感兴趣的经验, 可以针对每一条经验与经验提取者进行互动交流, 由此加快知识碎片的利用率和深化知识半成品, 也有利于个人技能在团队中的传播, 经验互动界面如图5所示。
利用该模块可以在科研团队中推广及时整理知识的好习惯, 团队成员大部分是以自我为主导的非正式学习, 及时整理动态知识是进行自我评价、自我监控和知识持续发展的需要[8]。该模块通过成员的主动性贡献个人知识, 以实现团队成员之间相互学习, 共同进步。
3.3 讨论社区
以隐性知识的所属对象划分, 可分为个体的隐性知识和集体的隐性知识。集体的隐性知识依附于组织, 是某一组织区别于其他组织的人格化特征, 如某一组织或团队的价值体系 (观) 、团队默契、组织文化和氛围等[7]。在科研团队中建立讨论社区就是为了增进这两种类型隐性知识的互动, 在讨论的过程中, 由个人智商形成组织智商, 群策群力, 共同解决问题;成员之间通过讨论, 实现知识共享和流动, 就能快速提高团队的知识总量和集体智慧[1]。
讨论社区模块为同一科研团队成员间提供了项目讨论的虚拟社区, 具有相关权限的人员才可进入。图6是以团队成员身份登陆系统后进入讨论社区的主页面, 成员在里面以发帖的形式开展一次讨论, 讨论内容可以是与项目相关的热点和难点、项目组任务分配、重要通告等, 并可上传文件, 成员通过主题进入目标问题的讨论区参与讨论, 可下载文件, 不但可以屏蔽时空的限制, 又活跃了团队的科研气氛。但是不能完全依靠以IT技术为基础建立的网络虚拟社区进行项目交流, 也需要进行面对面形式的交流, 如专题报告、交流会等[9], 只不过前者可以自动将讨论内容记录到数据库中, 而后者需要整理材料, 然后录入数据库才能达到共享。
4 应用示例
根据本文的思想, 选取本实验室科研团队作为知识管理的实例进行实验验证。本团队成立于2002年, 主要从事认知模式识别和智能控制理论及应用两个方向的研究。团队平均每年招收博士生2—3名, 硕士生5—6名, 同时每年都有6—7名毕业生离开团队, 人员流动较大。团队目前主要研究基于认知机理的无字库智能造字系统和数控系统加工中心的伺服驱动器的研究这两个项目。每个项目都有若干个子课题, 且具有延续性, 成员参与项目的内容和程度各不相同。
限于篇幅, 以基于认知机理的无字库智能造字系统项目为例做简要介绍。该项目开展研究工作已达6年, 期间参与研究人员达12人, 包括汉字基元研究、汉字结构研究、汉字结构识别研究、汉字映射知识获取研究、汉字知识表示研究、汉字信息管理系统研究等几个子课题。研究中产生的科研成果有:针对汉字字符集GB2312-80、GB18030-2000、GB18030-2005形成了较稳定的汉字原型和汉字结构, 搭建了汉字编码平台、修正仿射变换系数平台、造字平台等实验平台;完成了汉字集中所有汉字的编码并获取了基元的映射知识;获得了三项专利, 另外发表了学术论文三十余篇, 有重要参考文献二百余篇, 重要项目文档十余份。这些资料大都分散于团队中不同的地方, 不便于查找和利用。团队以前采用传统工作交接的方式进行项目管理, 交接工作的内容常仅限于一些显性的文档性资料, 在研究中积累的个人经验却随着人员的流动而没有成为团队的资源, 新成员无法借鉴传承。
依照2.3.2节中的系统功能图实现系统。实验在WindowsXP环境下进行, 基于Web技术和B/S架构编程实现, 服务器端编程语言采用PHP, 客户端技术采用HTML、CSS及JavaScript, 数据库采用Mysql。系统最后嵌入到实验室网站中使用, 图7为成员登录系统后进入基于认知机理的无字库智能造字项目管理主页面。通过实际测试, 团队成员认为系统界面友好, 操作方便, 有明晰的知识地图帮助他们利用科研项目中的显性知识, 上文设计的3个功能模块也能较好的管理团队中的隐性知识, 总体评价达到了设计目的。
5 结论
知识管理是一种新的管理方式和管理方法, 它的基本精神是知识分享, 通过知识的分享, 促使整个科研团队及团队中的成员都得以进步。在科研团队中应用知识管理, 就是不仅重视显性知识的搜集和传播, 而且更加重视隐性知识的交流以及团队中共享文化的建立。本文通过分析科研团队中知识源的特性, 对不同类型的知识采取了不同的管理策略, 利用Web技术建立了知识管理系统, 实现了知识管理在科研团队中一定层次上的应用, 促进了知识共享与重用, 提高了团队新成员学习和工作的效率, 保证了团队的科研成果得以传承。今后可根据团队成员的需求情况扩展更多功能, 逐步完善知识管理系统。
摘要：针对科研团队发展的趋势, 提出一种将知识管理的思想引入到管理科研团队知识的方法。首先从知识地图, 隐性知识的交流两个方面阐了设计思想, 然后分析营造知识共享氛围的激励措施, 给出知识管理系统的方案设计, 并介绍通过个人信息模块、经验共享模块、讨论社区模块交流科研团队中隐性知识的策略。最后利用本实验室科研团队作为示例验证知识管理系统, 测试表明系统能较好地满足应用需求。
关键词：科研团队,知识管理,知识地图,隐性知识
参考文献
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中债金联系统知识问答（下） 篇11
答：中债金联系统涵盖金融市场业务前、中、后台功能，因此涉及与金融市场业务有关的各个部门，包括金融市场部或资金营运部、风险管理部、财会部等。此外，系统的部署上线以及运行管理还需要科技部门的配合。
问：系统上线前，客户需要做哪些准备工作？
答：根据客户选择的部署模式不同，客户上线所需的准备工作也有所不同。
集中部署模式下，中债金联系统运行必需的软、硬件产品（如IBM服务器、WAS中间件、ORACLE数据库等）由中央结算公司提供。客户只需要提供接入中央结算公司直联申请的相关材料、业务交易时使用的PC机、上线前的业务初始化数据即可。
分散部署模式下，客户需自行购置系统要求的服务器以及系统软件，并需负责系统级别的软件环境安装；同时还需提供接入中央结算公司直联申请的相关材料、业务交易时使用的PC机、上线前的业务初始化数据等。
问：上线安装需要多长时间？
答：根据客户实际需要和双方制订的计划，从启动上线计划到上线安装大概会持续1个月的时间，相关工作包括上线前的沟通、准备设备、调试系统环境、准备业务初始化数据等。具体上线安装的工作只需要2～3天时间即可完成。
问：中央结算公司为客户的系统上线做哪些工作？
答：中央结算公司为客户量身定制相应的上线计划，协助客户办理中央结算公司直联申请的相关手续；为客户进行系统使用培训，配合客户将完整的业务初始化数据植入系统；安排专门人员在系统上线后进行一段时间的交易跟踪，保证系统上线后能够平稳运行。
问：中债金联系统如何处理客户的个性化需求？
答：中债金联系统的定位为标准化产品。系统研发团队在接到客户提出的个性化需求后，会及时对需求进行调研分析，判别在其他市场成员间是否也存在同类需求。对于市场成员间普遍存在的共性需求，研发团队会考虑对现有系统功能进行改进和完善；对于确实属于个性化需求的，研发团队也会根据客户自身情况提出相应的解决方案。
问：中央结算公司为中债金联系统的现有客户提供了哪些服务？
答：中央结算公司秉承“客户至上”的服务理念，希望通过中债金联系统与客户共享市场发展的成果，因此，除满足客户的业务需求和提供日常的系统运维服务外，还提供多样化的增值服务。主要包括：就系统开发需求向客户广泛征求意见；定期组织金融市场部高层工作会议，传达相关政策；通过登门拜访、电话回访的方式了解客户的新需求并解决使用系统时遇到的问题。此外，中央结算公司还将择机组建中债金联系统俱乐部，为系统客户建立交流平台。
问：客户使用中债金联系统，中央结算公司是如何提供运维保障的？
答：河北银行、天津农商行、齐商银行和重庆银行系统上线后，四家机构的债券业务管理从手工处理转为电子化处理，提高了业务处理效率，业务和技术管理水平都有了进一步提升。
针对四家机构不同的系统部署模式，中央结算公司提供了集中部署模式下的每日巡检和分散部署模式下的定期巡检两种运维服务，由专门运维团队负责。同时，运维人员每日接收客户的反馈需求和优化建议，及时分析，快速响应和解决，定期发布新版本。
图书馆知识生态系统研究 篇12
知识生态的概念最初来源于对生态学理论的理解。“生态学” (ecology) 这个词是由恩斯特·海克尔 (Ernest Hackel) 根据希腊语“Oikos” (住所) 和“logos” (理性) 创造的, 是用来研究对于有机体而言有着特别重要意义之“有机体与生存环境之间关系”的一门学科[1]。这无疑是一种有着“整体”观念的思想产物, 它提出很多有用的观念和理论, 用于解释生物族群彼此之间的互动关系及外在环境的变化如何影响生态系统, 过去它也被用在其他的学域并得到很好的解释效果。尤其是生态理论被利用来描述抽象的系统行为, 但凡任何问题可以使用“系统”的观念来描述, 生态理论就可以被利用来探讨动态系统中各元件互动关系[2]。根据Forrester的定义, 所谓的系统即是一群独立个体为了共同目标所组合出来的复合体, 一个系统即是由一群分属于不同类别的元件所组成的复合体, 这些元件彼此之间存在某些关系, 生态理论便是用来描述这些系统中各元件之间的互动关系[3]。
1991年, 乔治·拍尔 (George Por) 基于对自然生态系统的理解, 用自然生态系统的概念, 初创了“知识生态学”这个术语, 并开发出一系列方法, 他在1995年发表的论文《寻求组织智能》中, 引入了知识生态系统的概念和模型[4] (如图1) 。该比喻式的概念意在把知识放在类似自然生态系统的系统中来考虑。该生态系统以知识为主体, 由知识和知识载体组成的一个整体。在该知识生态系统中知识工作者作为系统的有机体, 各个有机体之间的相互作用及各有机体与该生态系统的外部环境间相互影响的功能系统构成知识生态系统 (knowledge ecosystem, KE) 。知识生态系统在时空范围内产生、发展、成长乃至消亡。
知识生态系统是一个动态和开放的系统, 具有完整的结构。与自然生态系统一样, 根据研究问题和对象的不同可以定义为不同大小和不同复杂程度的知识生态系统。一个完整的知识生态系统具有知识个体, 知识种群, 知识群落的层次结构, 每个层次具有本身特有的结构和功能。知识生态系统必须建立一种具有自我评估能力的协调机制, 使系统中的各个子系统之间、子系统与环境之间的知识得以交流和反馈, 从而使整个系统的知识状态保持最优化, 维持整个系统的和谐、可持续发展。同时, 知识生态系统应该是一个自组织的系统, 具有一个相对稳定的知识分布结构, 通过知识的流动和循环趋于一种动态平衡的状态。通过知识的交流和共享促进知识创新而完成知识生态系统的演化, 知识的输入和输出使知识生态系统具有开放性。
2 图书馆知识生态系统概念的提出
从生态系统生态学理论和知识特性分析, 我们认为知识生态系统是特定时空范围内, 由知识资源、知识服务活动、知识创新活动以及他们的交流和协作环境所组成的, 借助于知识流动、价值流动、物质流动等功能而形成的开放、动态的知识系统[5]。本文在此基础上将图书馆知识生态系统定义为:图书馆知识生态系统是图书馆范围内的知识管理各要素 (如知识个体、知识、知识管理技术、图书馆文化、组织结构、知识战略等) 及其相互关系的总和, 其中知识个体是该生态系统的有机体。
图书馆知识生态系统是一个综合性的概念, 既包含图书馆进行知识管理过程中的各组成要素, 也包含这些要素在知识管理过程中的相互作用机制。图书馆知识生态系统处于动态之中, 其过程就是系统内部或系统内外部之间的知识资源、知识服务、知识创新等的互动行为, 体现了知识生态系统的多种功能, 主要表现在:
(1) 由于个人、组织的多样性;文化、教育的多样性;知识学科的多样性及它们之间相互关系的复杂性, 决定了图书馆知识生态系统是一个极为复杂的、多要素、多变量构成的层级系统。图书馆知识生态系统各组成要素间相互联系、相互作用、相互影响、相互制约, 任何要素的变化将导致其他要素乃至整个图书馆知识生态系统的变动。在此过程中, 人既是知识生态系统运行的操作者, 又是知识的真正拥有者。图书馆知识生态系统必须以人为节点、以知识流为内容、以交流、协作为链, 其实质是一个知识交流、共享和创新的平台。
(2) 图书馆知识生态系统具有学习、适应和调控能力。系统内外部的适应和调控关注知识环境间的联系, 基于系统内部和系统内外部的不同范围, 其类型可分为基于知识互补的同类型知识组织调控、不同知识类型组织的数量调控和组织与知识环境之间的相互适应调控。
(3) 吸收、接受知识资源, 加快知识创新。当图书馆知识生态系统逐渐吸收更多的知识资源, 变得越来越大、越来越复杂的时候, 它就会通过知识资源的整合和创造进行持续不断的知识创新活动, 经历着从混沌到有序、从新的混沌, 再到新的有序的发展过程。伴随信息技术的发展, 图书馆知识生态系统与其外部系统间的要素和知识交流的活动, 有效地促进了知识的创新。
3 知识生态化图书馆的构建
知识生态系统平台是联系知识服务用户和知识服务提供者的媒介, 知识服务用户通过知识管理与知识服务平台享受知识服务, 知识服务的提供者通过这个平台向知识服务用户提供服务。[6]。笔者在对高校图书馆知识服务模式和知识管理与知识服务的关系分析的基础上, 给出一种高校图书馆知识生态系统平台的框架, 如图2所示。
根据知识生态学的基本原则要求, 将知识生态学的概念应用于图书馆的管理过程, 可构建知识生态化图书馆。需要强化以下几方面的工作:
(1) 构造高效、动态的图书馆知识网络
知识生态学是多学科的结合体, 一个静止的图书馆知识生态系统, 必然是一个不断老化的走向死亡的系统。因此必须要构建一个动态的、不断更新的图书馆的知识生态系统。在这样一个动态的知识系统中, 各种知识元处于不断的变化之中, 图书馆内外部在进行着不断的创新活动, 图书馆内部与外部环境之间存在着知识交换过程。图书馆只有在其内部或与外部环境的知识互动过程中才能获得高效、动态、创新发展。
(2) 形成自组织图书馆知识生态系统
图书馆知识生态系统是一个复杂的生态系统, 可以划分为不同复杂程度和层次的子系统。良好的图书馆知识生态系统应该是一个自组织的知识生态系统, 这个系统是以知识需求为输入, 知识产品和知识服务为输出的开放系统。它具有一个相对稳定的知识分布结构, 通过系统内外部知识的流动和循环使系统处于一种动态平衡的状态, 通过知识的交流和共享促进知识创新而完成图书馆知识生态系统的演化和进化过程。
(3) 建立图书馆知识生态共享机制
知识生态共享机制是对现有知识进行收集、分类和存储的知识发现过程、通过知识传播交流从而扩展知识量的知识分享过程、对分享过程中得到的知识单元集中进行处理的知识重组过程, 通过这三个阶段实现最终的知识创新, 产生新知识, 推动知识的“演化”。图书馆形成知识生态共享机制的一个思路是:建立起完善的知识交流网络系统。将显性知识和隐性的形式分散的知识, 进行有效的捕获、交流和共享, 形成知识创新、知识进化和知识整合为核心的图书馆知识生态共享平台。将图书馆组织视为一个知识生态系统, 组织的不同知识能力则是生态系统的知识族群, 在组织内保持一种动态的平衡关系。 知识生态共享是一个过程, 从过程的视域讲, 它是与图书馆的知识资本积累以及服务流程保持一致, 都是向知识创新、服务创新方向发展的。
(4) 构建学习型图书馆群落
利用知识生态系统体系, 构建学习型图书馆群落。通过将多个图书馆组织成一个战略群落, 群落内共享彼此的知识资源, 伴随信息技术的发展, 联盟内知识的流动更加迅速而频繁, 从而创造出新的交叉知识, 谋求图书馆群落的整体发展。同时, 整个图书馆群落应形成不断学习和吸收新知识的群落文化, 不仅在一个图书馆群落内部相互共享知识, 彼此学习, 而且广泛吸收外部组织和环境的知识, 从而不断提高自身的知识管理能力和知识服务质量。
4 总结
尽管知识生态学的理论和实践刚刚开始, 但是它开始了一种代表未来整体观的新方向。研究者指出, 目前找不到其它模型像自然的系统那样, 更好地描述一个系统的创造性、适应性和可持续性。
图书馆在自身发展中, 应充分应用知识生态学的理论, 将分散在局部的零星知识资源整合成强有力的系统知识。采用信息技术, 提高知识资源共享和增值程度, 建立良好的图书馆文化机制, 加强知识管理, 构建知识生态化图书馆。
参考文献
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