知識管理系統(tǒng)
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網(wǎng)際網(wǎng)路上的知識管理應(yīng)用
知識管理研究的一個重要趨勢是：對網(wǎng)際網(wǎng)路上，所累積的極大量資訊，進行加工，轉(zhuǎn)化為易於存取、可用的知識。目前網(wǎng)際網(wǎng)路上已累積了五億以上的網(wǎng)頁，以兆計的文字?jǐn)?shù)，可說是人類有史以來最大的、開放的資料倉儲。因為最大而且開放，所以也造成了相當(dāng)?shù)睦щy：資訊品質(zhì)良莠不齊，垃圾與珍寶混雜，如何在大量的網(wǎng)業(yè)中找到有價值的資訊，這件事本身就可以成為一項專業(yè)的知識。 網(wǎng)頁的出現(xiàn)、更新、消失，完全自由，需要不斷的監(jiān)視其動態(tài)，才能提供最新最正確的知識。 文字開采(text mining) 技術(shù)的發(fā)展便是針對這一個現(xiàn)象而發(fā)展的。文字開采提供了讀入網(wǎng)頁、分析語意、建立分類組織等功能，讓使用者在明確的環(huán)境下，對網(wǎng)頁做高效率的搜尋工作。 我們預(yù)期在這樣的一個環(huán)境下，未來知識庫的新典范可能是以Internet為資料來源，建立知識管理系統(tǒng)，提供知識流通、儲存的服務(wù)。在這樣一個新典范中必須有幾項基本的組成元素。第一個當(dāng)然是整個環(huán)境，也就是World Wide Web有一個http這樣的通訊架構(gòu)，因為有這樣的一個通訊協(xié)定，讓在網(wǎng)路上傳遞檔案成為一個很簡單的事情。在第二個部分，假定一個企業(yè)或個人想做這樣Internet上的知識管理的話，他必須首先有“網(wǎng)站爬行系統(tǒng)”。所謂的網(wǎng)站爬行系統(tǒng)就是你告訴軟體一個范圍，它自己能夠把整個范圍的網(wǎng)站資料收集回來。 這與一般的搜尋引擎的差別是：一般的搜尋引擎頂多只做到全文檢索。但它卻無法做語意分析，頂多只能找出幾個出現(xiàn)最頻繁的關(guān)鍵字。而找出來的關(guān)鍵字可能是與整篇文章并沒有緊要關(guān)系的。而知識庫內(nèi)的語意分析系統(tǒng)是可以確實的分析整篇文章的涵義并產(chǎn)生合理的摘要。 另外，在新典范中還有一項重要的組成元素就是“多維資料庫系統(tǒng)”。它可以讓使用者做多維的查詢，例如可以查詢某家冰淇淋公司1998年6月到8月某項冰品在高雄市銷售點的業(yè)績。類似這樣子定義時間、地區(qū)、其他關(guān)鍵字的多維度查詢方式可以讓使用者更準(zhǔn)確迅速的找到想要的資訊。 另外在未來的知識管理的過程中，也有幾個可能會發(fā)生的挑戰(zhàn)。第一個就是要選擇適當(dāng)?shù)闹R主題，并定義適當(dāng)?shù)闹R項目。除此之外呢，必須建立種子網(wǎng)站及權(quán)威網(wǎng)站。所謂的權(quán)威網(wǎng)站是指被其他許多網(wǎng)站reference到的網(wǎng)站。而種子網(wǎng)站則是指那些連結(jié)出許多有價值網(wǎng)站的網(wǎng)站。在這部分呢，如何去辨認(rèn)種子網(wǎng)站及權(quán)威網(wǎng)站是比較困難的部分。另外一項挑戰(zhàn)是屬與技術(shù)層次，例如爬行與語意分析技術(shù)的強化、知識項目與語意網(wǎng)的交叉管理以及未來網(wǎng)站所采用的關(guān)連式語言DTD(Document Type Definition)的交換與管理。 網(wǎng)際網(wǎng)路上的知識管理，已逐漸形成一種新的典范，個人化、深入化、專業(yè)化的網(wǎng)業(yè)知識服務(wù)將成為一項新的產(chǎn)業(yè)。目前這個領(lǐng)域是處於剛起步階段，我個人覺得未來的潛力與價值性是蠻高的，最重要的課題是如何累積Internet方面的知識成為新的產(chǎn)業(yè)知識。 查看 劉文卿 所有文章
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