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論知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)

論知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)  【內(nèi)容提要】在知識(shí)管理時(shí)代,知識(shí)倉(cāng)庫(kù)具有隱性知識(shí)共享和轉(zhuǎn)化功能、知識(shí)存儲(chǔ)和檢索功能、知識(shí)分析功能、新知識(shí)產(chǎn)生和反饋功能,以及用戶行為分析跟蹤功能。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)分為6個(gè)主要構(gòu)件:共享和獲取隱性知識(shí)模塊;獲取顯性知識(shí)模塊;知識(shí)的抽取、轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)存模塊;知識(shí)分析模塊;用戶(系統(tǒng)管理員)界面模塊;3個(gè)反饋環(huán)。目前,已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一些知識(shí)倉(cāng)庫(kù)軟件系統(tǒng)。圖1。參考文獻(xiàn)8。
【摘  要  題】專題探討
       1 知識(shí)管理時(shí)代知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的地位
  知識(shí)可劃分為顯性知識(shí)(explicit  knowledge)和隱性知識(shí)(tacit  knowledge)兩類。其中,顯性知識(shí)是指能夠用語(yǔ)言、符號(hào)、規(guī)則、公式或?qū)ο蟮日奖磉_(dá)并能夠傳輸給他人的知識(shí);隱性知識(shí)是深深根植于人腦中的信念、觀點(diǎn)、創(chuàng)意和智力模型,包括某人長(zhǎng)期從事某項(xiàng)活動(dòng)或職業(yè)而形成的主觀經(jīng)驗(yàn)、洞察力和直覺(jué)。二者緊密關(guān)聯(lián),并與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)融為一體,成為當(dāng)代社會(huì)發(fā)展的主要推進(jìn)力量。
  知識(shí)管理是通過(guò)共享和抓住隱性知識(shí)并將其轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí),篩選、存儲(chǔ)、加工、檢索、傳遞和利用顯性知識(shí),創(chuàng)新新的知識(shí)來(lái)增加社會(huì)價(jià)值的。這種實(shí)踐活動(dòng)可用知識(shí)螺旋(knowledge  spiral)來(lái)描述。在每一個(gè)螺旋中存在4個(gè)階段:共享隱性知識(shí)階段、隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)階段、顯性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)樾轮R(shí)階段和通過(guò)學(xué)習(xí)產(chǎn)生新的隱性知識(shí)階段。每一次新的顯性知識(shí)和隱性知識(shí)的產(chǎn)生便是知識(shí)螺旋的一次上升。相對(duì)于知識(shí)管理,信息管理注重顯性知識(shí)或稱編碼型知識(shí)(codified  knowledge)的搜集、存儲(chǔ)、加工、檢索、分析和預(yù)測(cè),這方面的研究成果主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data  Warehouse,簡(jiǎn)稱DW)的開(kāi)發(fā)和利用。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使企業(yè)能抽取、篩選、存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù),對(duì)用戶的檢索進(jìn)行有效而準(zhǔn)確的反應(yīng),并為決策活動(dòng)提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)。然而,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中僅僅存儲(chǔ)了決策者所需知識(shí)的一部分,企業(yè)絕大部分智力財(cái)富以隱性知識(shí)的方式存在于員工的大腦中,因此,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不足以滿足對(duì)知識(shí)檢索的需求。為了滿足知識(shí)管理和知識(shí)決策的需求,可以對(duì)現(xiàn)存的企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)一步擴(kuò)充,成為滿足知識(shí)管理需求的知識(shí)倉(cāng)庫(kù)(Knowledge  Warehouse,簡(jiǎn)稱KW)。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)能夠?qū)Σ煌愋偷闹R(shí)(顯性知識(shí)和隱性知識(shí))和不同形式的知識(shí)(純文本、二進(jìn)制對(duì)象、模型等)進(jìn)行捕捉、存儲(chǔ)、編碼、組織和分析。另外,這些知識(shí)還包括元知識(shí)(關(guān)于知識(shí)的知識(shí))和分析后產(chǎn)生的新知識(shí)。
      2 知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的主要功能分析
  知識(shí)倉(cāng)庫(kù)強(qiáng)調(diào)為決策者提供一個(gè)提升知識(shí)管理流程全過(guò)程的智能分析平臺(tái),它在很大程度上依賴于信息技術(shù)的發(fā)展并被日新月異的信息技術(shù)所推動(dòng)。信息技術(shù)包括人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息分析與挖掘等,其中OLAP(Online  Analytical  Processing,在線分析處理)與DM(Data  Mining,數(shù)據(jù)挖掘)是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)而發(fā)展起來(lái)的信息分析與挖掘工具。OLAP是驗(yàn)證型的,建立在多維視圖的基礎(chǔ)上,重在根據(jù)已有的模式將直接源自數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的不同信息源的大量相關(guān)信息聯(lián)系起來(lái),以給分析人員一個(gè)清晰、一致的視圖。OLAP主要有兩個(gè)特點(diǎn),一是在線性(online),即對(duì)用戶的請(qǐng)求做出快速響應(yīng);二是可以應(yīng)用多種統(tǒng)計(jì)分析工具、算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析(multi-analysis)。DM是挖掘型的,建立在各種信息源的基礎(chǔ)上,重在發(fā)現(xiàn)隱藏在大量原始數(shù)據(jù)深層中的對(duì)人們有用的模式(patterns)。被抽取的模式即知識(shí),具備可信、新穎、有效、易于理解的特點(diǎn)。DM有兩個(gè)主要過(guò)程,即建立模型和預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。在這些過(guò)程中,可應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、遺傳算法、模糊邏輯、基于記憶的推理(memory-based  reasoning)等技術(shù),OLAM(Online  Analvtical  Mining,在線分析挖掘)是OLAP和DM相結(jié)合的產(chǎn)物,OLAM兼有OLAP多維分析的在線性、靈活性和DM對(duì)數(shù)據(jù)處理的深入性,目前OLAM正處于研究之中,針對(duì)LAM的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力和基本結(jié)構(gòu),以下幾點(diǎn)是必要的:OLAM建立在多維數(shù)據(jù)庫(kù)和OLAP的基礎(chǔ)之上,能對(duì)任何它想要的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘;用戶對(duì)挖掘算法具有動(dòng)態(tài)選擇的權(quán)力;具有強(qiáng)大的基于超立方體的挖掘算法;能夠協(xié)調(diào)好執(zhí)行效率與挖掘的準(zhǔn)確性之間的關(guān)系;具有靈活的可視化工具和良好的擴(kuò)展性。
  信息技術(shù)的發(fā)展使知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的功能實(shí)現(xiàn)變?yōu)榭赡,知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具備以下主要功能:
  (1)隱性知識(shí)共享和轉(zhuǎn)化功能。即知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具備共享隱性知識(shí)和將隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)的能力,這依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息可視化、多媒體技術(shù)等。
  (2)知識(shí)存儲(chǔ)和檢索功能。即知識(shí)倉(cāng)庫(kù)必須提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所擁有的全部功能,并具有更加豐富的知識(shí)表現(xiàn)形式。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)能有效生產(chǎn)、存儲(chǔ)、檢索、管理各種形式的知識(shí)。
 。3)知識(shí)分析功能。知識(shí)分析是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程,分析任務(wù)常常利用各類歸納和演繹的人工智能技術(shù),如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理的分組方法、統(tǒng)計(jì)、基因算法、基于案例的推理等。每一個(gè)任務(wù)在輸入數(shù)據(jù)、執(zhí)行參數(shù)和輸出格式方面都有自己的要求。
 。4)新知識(shí)的產(chǎn)生和反饋功能。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)中的知識(shí)隨著不同的反饋環(huán)而得到實(shí)時(shí)更新,如通過(guò)頭腦風(fēng)暴法產(chǎn)生、共享和獲取新的隱性知識(shí);從用戶剛剛驗(yàn)證和證實(shí)的結(jié)果中產(chǎn)生新的顯性知識(shí)。
 。5)用戶行為分析跟蹤功能。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)能夠根據(jù)用戶所提供的信息、用戶的行為習(xí)慣和傾向進(jìn)行跟蹤并針對(duì)性地提供決策服務(wù)。
      3 知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)
  知識(shí)倉(cāng)庫(kù)包括6個(gè)主要構(gòu)件(見(jiàn)圖1):共享和獲取隱性知識(shí)模塊;獲取顯性知識(shí)模塊;知識(shí)的抽取、轉(zhuǎn)變和存儲(chǔ)模塊;知識(shí)分析模塊:用戶(系統(tǒng)管理員)界面模塊;3個(gè)反饋環(huán)。
  附圖
  圖1  知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)
    3.1 共享和獲取隱性知識(shí)模塊
  隱性知識(shí)是無(wú)法交流的知識(shí)。例如,學(xué)生通過(guò)書(shū)本可間接地學(xué)到用文字表達(dá)出來(lái)的顯性知識(shí),而通過(guò)上課不僅可學(xué)到顯性知識(shí),而且能體會(huì)到教師講授中無(wú)法表達(dá)的隱性知識(shí)。這即是所謂的言傳身教,但在對(duì)所講所學(xué)知識(shí)的理解上學(xué)生和教師總存在差別。又如,邀請(qǐng)一位有經(jīng)驗(yàn)的管理者作報(bào)告,假設(shè)該管理者對(duì)自己所理解的管理理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)盡其全力進(jìn)行表達(dá),是否聽(tīng)報(bào)告的人在報(bào)告后便能成為與其一樣出色的管理者?答案是否定的,究其原因,該管理者能表達(dá)出來(lái)的知識(shí)是顯性知識(shí),而他頭腦中大量存在的是他無(wú)法表達(dá)清楚的隱性知識(shí),這些隱性知識(shí)在該管理者的管理實(shí)踐中起非常重要的決策支持作用。知識(shí)管理非常強(qiáng)調(diào)對(duì)隱性知識(shí)的挖掘,共享和獲取隱性知識(shí)模塊應(yīng)具體擁有以下功能:①行為隱性知識(shí)獲取。表現(xiàn)為行為跟蹤、動(dòng)作慢放,如將外科手術(shù)、工藝操作等過(guò)程進(jìn)行錄制生成多媒體信息,再對(duì)這些多媒體信息進(jìn)行慢放,通過(guò)觀摩這些慢放的畫(huà)面,可以共享人的行為中所擁有的隱性知識(shí)。②提供一個(gè)平臺(tái),讓大家各抒己見(jiàn),如在BBS、聊天室或頭腦風(fēng)暴法基礎(chǔ)上加上跟蹤軟件,分析表達(dá)出來(lái)的、看起來(lái)分散而孤立的顯性知識(shí)之間的關(guān)系,挖掘隱性知識(shí)。③基于模型環(huán)境的數(shù)學(xué)模型抽取。④基于專家環(huán)境的規(guī)則抽取。
    3.2 獲取顯性知識(shí)模塊
  這個(gè)模塊功能類似于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中相應(yīng)的功能,能夠?qū)︼@性知識(shí)進(jìn)行搜集和篩選。
    3.3 知識(shí)的抽取、轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)模塊
  這個(gè)模塊是知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的基本構(gòu)件。它是一個(gè)面向?qū)ο蟮闹R(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)(Knowledge  Base  Manage  ment  System.簡(jiǎn)稱KBMS),集成了知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)和分析任務(wù)等,知識(shí)以框架、規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)等形式存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)中。KBMS管理如何將廣泛的知識(shí)對(duì)象集成為一個(gè)功能體,這些知識(shí)對(duì)象包括數(shù)字、文本流、驗(yàn)證的模型、元模型,電影剪輯、動(dòng)畫(huà)片斷以及控制它們的軟件。KBMS在面向?qū)ο蟮沫h(huán)境中實(shí)施,不僅管理數(shù)據(jù),而且管理聽(tīng)有的對(duì)象、對(duì)象模型、過(guò)程模型、案例模型、對(duì)象交互模型和用來(lái)處理、解釋知識(shí)并產(chǎn)生知識(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)模型,
    3.4 知識(shí)分析模塊
  知識(shí)分析模塊處理所有與分析任務(wù)有關(guān)的活動(dòng),包括知識(shí)工程、任務(wù)控制、判斷生成和技術(shù)管理。知識(shí)工程次模塊是基于專家系統(tǒng)的子系統(tǒng),它負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)知識(shí)分析目標(biāo)和基本的模型環(huán)境原則。
  任務(wù)控制次模塊處理所有數(shù)據(jù)要求和運(yùn)行中的交互(包括耐用戶傾向偏好的分析和跟蹤),即以任務(wù)控制臺(tái)的形式作為任務(wù)交互的基于人工智能的代理決策者,使真正的決策者不必知道其中的技術(shù)、微小區(qū)別和交互過(guò)程等。
  判斷生成次模塊對(duì)各類分析任務(wù)的輸出(包括基于用戶行為跟蹤分析而提供的針對(duì)性決策服務(wù))進(jìn)行評(píng)估,特別是對(duì)于因果任務(wù),篩選出基于某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的假的或不一致的結(jié)果,然后產(chǎn)生希望能使用戶明白模型環(huán)境的簡(jiǎn)單而深刻的解釋。在這個(gè)過(guò)程中,判斷產(chǎn)生模型與知識(shí)庫(kù)、例子庫(kù)和模型庫(kù)交互,利用演繹知識(shí)、類比推理和其他技術(shù)。
  技術(shù)管理次模塊對(duì)分析技術(shù)庫(kù)進(jìn)行管理,它提供從新生分析算法到對(duì)象模型類的封裝、遺留數(shù)據(jù)挖掘集成應(yīng)用、新生分析模型和元模型的對(duì)象模型庫(kù)合并,等等。
    3.5 用戶(系統(tǒng)管理員)界面模塊
  這個(gè)模塊處理KBMS和用戶間的所有分析通信,包括5個(gè)功能子模塊:判斷界面、輸入處理器、輸出處理器、在線幫助和系統(tǒng)管理員界面。
  判斷界面是為了有效幫助用戶確定一個(gè)或多個(gè)條件進(jìn)行觀察,它包括一個(gè)通過(guò)變化一個(gè)或多個(gè)參數(shù)值來(lái)提出相關(guān)例子的類比構(gòu)件,還包括一個(gè)或多個(gè)交互圖形以顯示操作過(guò)程,以便用戶能快速看清什么已經(jīng)試過(guò)、哪些例子可引向更深的洞察。判斷界面還應(yīng)能提供基于計(jì)劃分析任務(wù)的具有潛在價(jià)值的案例分析。
  輸入處理器在用戶和分析任務(wù)間提供界面,它將用戶確定的自然語(yǔ)言、SQL檢索語(yǔ)句等轉(zhuǎn)變成機(jī)器可執(zhí)行的檢索,或?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音和繪圖等信息轉(zhuǎn)變成機(jī)器可識(shí)別的數(shù)據(jù)。
  輸出處理器為每一個(gè)分析結(jié)果選擇最合適的可視化顯示,如圖、自然語(yǔ)言、多項(xiàng)式、決策樹(shù)等。這種選擇是基于分析任務(wù)輸出和用戶偏好的結(jié)合,而這又是基于適應(yīng)性機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它可分析當(dāng)前用戶的歷史行為。
  幫助子模塊向用戶提供有關(guān)模型(如參數(shù)范圍、測(cè)量單位、內(nèi)部模型結(jié)構(gòu))、例子(與基本案例的差異,關(guān)鍵決策變量值)、相關(guān)知識(shí)(如元模型,元數(shù)據(jù),基本原則,分析目的)和分析任務(wù)(如應(yīng)用技術(shù),技術(shù)描述,結(jié)果的解釋跟蹤,使用的技術(shù)參數(shù),技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和局限)的信息。
  系統(tǒng)管理員界面是為系統(tǒng)維護(hù)者提供的一個(gè)與知識(shí)倉(cāng)庫(kù)通信的端口。
    3.6 反饋環(huán)
  知識(shí)倉(cāng)庫(kù)包括3個(gè)反饋環(huán),一是從用戶(系統(tǒng)管理員)界面模塊到知識(shí)分析模塊之間的環(huán),它通過(guò)分析用戶的傾向偏好來(lái)更好地為用戶提供知識(shí)分析及其結(jié)果輸出服務(wù);二是從知識(shí)分析模塊和用戶(系統(tǒng)管理員)界面模塊到獲取顯性知識(shí)模塊之間的環(huán),知識(shí)分析和用戶產(chǎn)生新的顯性知識(shí),新的知識(shí)通過(guò)這個(gè)環(huán)存儲(chǔ)到知識(shí)庫(kù)中,這是知識(shí)管理的第3個(gè)階段;三是從用戶(系統(tǒng)管理員)界面模塊到共享和獲取隱性知識(shí)模塊之間的環(huán),用戶通過(guò)學(xué)習(xí)而產(chǎn)生新的隱性知識(shí),這是知識(shí)管理的第4個(gè)階段。
      4 知識(shí)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)踐
  目前已出現(xiàn)支持知識(shí)倉(cāng)庫(kù)部分功能的軟件系統(tǒng)。下面針對(duì)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具備的功能對(duì)其中的幾個(gè)軟件進(jìn)行分析。
  首先,知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)當(dāng)有效地生產(chǎn)、組織、檢索和管理各種形式的知識(shí),具有智能模型抽取、知識(shí)工程等功能,向決策者提供一個(gè)智能分析平臺(tái),以提升知識(shí)管理全過(guò)程。下面以IBM  software,Solution為例進(jìn)行分析,IBM是世界最大的信息技術(shù)企業(yè),自20世紀(jì)80年代以來(lái)一直處于幫助企業(yè)進(jìn)行革新的領(lǐng)先地位,其軟件提供各類計(jì)算機(jī)平臺(tái)的最廣范圍的應(yīng)用、中間件(middleware)和運(yùn)行系統(tǒng)。IBM的Knowl  edgeX技術(shù)能幫助企業(yè)通過(guò)更好地獲取、分析和共享數(shù)據(jù),做出更精明的決策,能平衡所有類型的數(shù)據(jù),而不論這些數(shù)據(jù)是來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi),還是來(lái)自公開(kāi)出版的新聞或者因特網(wǎng)。IBM計(jì)劃未來(lái)將KnowledgeX技術(shù)集成到DB2廣義數(shù)據(jù)庫(kù)(DB2universal  Database)和企業(yè)智能方案(business  intellingence  solutions)中,以為客戶帶來(lái)更多的功能。通過(guò)鏡像人類解決問(wèn)題的過(guò)程,KnowledgeX從各類數(shù)據(jù)源中搜集信息,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)和關(guān)系,將數(shù)據(jù)應(yīng)用到問(wèn)題中,并幫助開(kāi)發(fā)出方案,目前利用KnowledgeX的一些領(lǐng)域包括競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、合并和獲取、銷售力自動(dòng)化、訴訟、垂直產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和知識(shí)管理。當(dāng)今的企業(yè)正在利用更多的數(shù)據(jù)源以構(gòu)建或保持其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)——來(lái)自Internet和Extranets,或來(lái)自文檔和公司數(shù)據(jù)庫(kù),將IBM的數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)智能方案與KnowledgeX結(jié)合起來(lái).企業(yè)將能更好地處理各種來(lái)源的數(shù)據(jù),尋找獲勝機(jī)會(huì),并在企業(yè)中將知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)樾袆?dòng),KnowledgeX軟件能揭示企業(yè)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系,決定這些關(guān)系的力量,并識(shí)別它們對(duì)企業(yè)目標(biāo)和問(wèn)題的實(shí)用性。KnowledgeX能顯示關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)活動(dòng)者間的關(guān)系,解釋過(guò)去的行為、合同或聯(lián)盟,能分析并鏈接看起來(lái)分散的信息以跟蹤發(fā)展方向并智能地預(yù)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)者未來(lái)的行動(dòng)。KnowledgeX技術(shù)對(duì)IBM在數(shù)據(jù)和企業(yè)智能空間如DB2廣義數(shù)據(jù)庫(kù),文本智能挖掘機(jī)(intelligent  miner  for  text),可視化倉(cāng)庫(kù)(visual  warehouse)等中的工具和方法起到補(bǔ)充作用。KnowledgeX與企業(yè)智能工具如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和在線分析處理一起允許企業(yè)從數(shù)據(jù)源中獲取更多的洞察力。目前,全球的客戶正利用IBM企業(yè)智能系統(tǒng)來(lái)更快、更明智地決定應(yīng)進(jìn)入哪個(gè)市場(chǎng)、雇用哪個(gè)客戶、宣傳哪個(gè)產(chǎn)品。以達(dá)到提升利潤(rùn)和競(jìng)爭(zhēng)力的目的。
  其次,知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)當(dāng)能執(zhí)行和管理各類知識(shí)分析任務(wù)及其支持技術(shù)(如敏捷度分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)倉(cāng)庫(kù)挖掘和模式識(shí)別等)。下面以VantagePoint為例進(jìn)行分析,VantagePoint提供從文本數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘知識(shí)的能力,它具有以下功能:①抽取并索引新數(shù)據(jù),通過(guò)檢索,用戶將數(shù)據(jù)引入到VantagePoint中,在這個(gè)過(guò)程中,VantagePoint使用了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成文件(這對(duì)于不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)提供商都不一樣),利用模式匹配、規(guī)則基礎(chǔ)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)從文本中挖掘字段,除記錄通常的字段以外(如作者、單位和分類號(hào)),VantagePoint還能利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從文摘中抽取有意義的詞和詞組。②同發(fā)生矩陣,利用同發(fā)生矩陣,用戶可對(duì)表進(jìn)行交叉。如利用同發(fā)生矩陣中的“作者”和“出版年代”,用戶可觀察某作者一段時(shí)間內(nèi)的出版傾向,并按年代瀏覽他的作品,這可提供有關(guān)哪個(gè)作者在某領(lǐng)域工作時(shí)間最長(zhǎng),現(xiàn)在他們是否還活著等方面的信息。表或同發(fā)生矩陣中的數(shù)據(jù)可輸出到其他應(yīng)用中以便進(jìn)行可視化顯示或分析。③映射/網(wǎng)絡(luò),在一維(表)和二維(同發(fā)生矩陣)分析之外,VantagePoint還可運(yùn)行多維統(tǒng)計(jì)分析以識(shí)別概念之間的簇和關(guān)系。④Vantagepoint可將數(shù)據(jù)分解為更小的、分散的數(shù)據(jù)集以進(jìn)行識(shí)別。⑤VantagePoint利用模糊匹配技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別、關(guān)聯(lián)并減少數(shù)據(jù)冗余。用戶可創(chuàng)建、編輯同義詞詞典。⑥用戶可利用VantagePoint的微軟VB.Script擴(kuò)展功能來(lái)調(diào)整操。VantagePoint在VBScript中增加了5個(gè)VB對(duì)象和50多種AB方法,允許用戶創(chuàng)建和分配腳本,這可使定制分析技術(shù)重復(fù)使用。
  最后,知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具有用戶友好的界面和共享隱性知識(shí)的平臺(tái),下面以Lotus  Developments為例進(jìn)行分析,Domino.Doc將小范圍專家使用的文檔管理界面擴(kuò)展為基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的、更靈活的、適用于企業(yè)內(nèi)每一個(gè)成員的解決方案。企業(yè)成員通過(guò)Web瀏覽器共享信息和應(yīng)用,企業(yè)服務(wù)器通過(guò)擴(kuò)充能力、靈活性和安全性的平衡使其在知識(shí)管理中發(fā)揮主要作用。  CK
  1  Hamid  R.Nemati  et  al.Knowledge  warehouse;an  architectural  integration  of  knowledge  management,decision  support,artificial  intelligence  and  data  warehousing,Decision  Support  Systems  33(2002),pp.143~161
  2 馬海群.論知識(shí)經(jīng)濟(jì)、知識(shí)管理與知識(shí)產(chǎn)權(quán).圖書(shū)情報(bào)知識(shí),2000(2)
  3 褚峻.知識(shí)管理的資源性分析.圖書(shū)情報(bào)知識(shí),2000(2)
  4 劉夫濤.從OLAP、數(shù)據(jù)挖掘到OLAM(上).網(wǎng)絡(luò)世界,  1990-02-01
  5 劉夫濤.從OLAP、數(shù)據(jù)挖掘到OLAM(下).網(wǎng)絡(luò)世界,  1999-02-08
  6 http://www.software.ibm
  7 http://www.thevantagepoint.com
  8 http://www.Lotus.com




 

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班主任工作的支點(diǎn) 班主任工作的支點(diǎn)

  班主任工作不僅是在班集體中全面貫徹黨的教育方針,落實(shí)學(xué)校的規(guī)章制度,實(shí)施素質(zhì)教育,完成教學(xué)計(jì)劃,使學(xué)生在德、智、體、美等方面都得到全面發(fā)展;而且班主任是溝通學(xué)校、家庭、社會(huì)共同對(duì)學(xué)生進(jìn)行教育的主要支點(diǎn)。作為一名在鄉(xiāng)小學(xué)任教的班主任,應(yīng)做到以下幾點(diǎn)。....

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讓每一個(gè)學(xué)生都有輝煌的明天 讓每一個(gè)學(xué)生都有輝煌的明天 

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班級(jí)管理和科學(xué)化 班級(jí)管理和科學(xué)化 

今年6月,我送走了又一批初中畢業(yè)生;厥兹陙(lái)班主任工作,總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn),對(duì)于我今后的工作會(huì)有一定的啟示和指導(dǎo)作用。

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思想疏導(dǎo)--養(yǎng)成教育的重要環(huán)節(jié) 思想疏導(dǎo)--養(yǎng)成教育的重要環(huán)節(jié) 

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班級(jí)要大家共同管理 班級(jí)要大家共同管理 

原載于《真源教育資源網(wǎng)》

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淺談班級(jí)凝聚力的形成 淺談班級(jí)凝聚力的形成

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班級(jí)管理中如何培養(yǎng)創(chuàng)造性個(gè)性 班級(jí)管理中如何培養(yǎng)創(chuàng)造性個(gè)性

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“無(wú)為”管理藝術(shù) “無(wú)為”管理藝術(shù)  教育學(xué)是研究教育現(xiàn)象及其規(guī)律的科學(xué)。教育現(xiàn)象是社會(huì)現(xiàn)象的組成部分,要深刻認(rèn)識(shí)教育現(xiàn)象,必須把它放到社會(huì)大背景之中,先見(jiàn)森林再見(jiàn)樹(shù)木。
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