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知识的增值:知识发现与知识管理
知识发现是所谓"数据挖掘"的一种更广义的说法,即从各种媒体表示的信息中,根据不同的需求获得知识。
知识是一种像流体一样具有流动性的物质,其中混杂了已经结构化的经验、价值和有特定含义的信息及专家洞察力。
知识发现是所谓"数据挖掘"的一种更广义的说法,即从各种媒体表示的信息中,根据不同的需求获得知识。知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节,从原始数据中提炼出有意义的、简洁的知识,直接向使用者报告。
知识管理是一个过程,个人通过这一过程学习新知识和获得新经验,并将这些新知识和新经验反映出来,进行共享,以用来促进、增强个人的知识和机构组织的价值。
 
知识发现
 
用通俗的话来说,知识发现研究要迎接如下4方面的挑战性任务: 数据量规模化、数据源多样化、结果概括化、服务个性化。
知识发现涉及2个方面的问题:
原始数据的多样性 原始数据可以是图形、图像、文字、语言,也可以是格式化的关系数据库、非格式化的文档库以及HTML网页。
服务对象的多样性 同样的数据,不同领域、不同工作岗位上的人希望从中得到自己所关心的那部分知识。知识发现的目的是向具有不同知识需求的使用者提供因人而异的、有针对性的知识发现服务。
提炼与表示
如何从一组原始数据中以最高的效率总结出有意义的、简洁的知识,这是一个挑战性的计算机科学难题。
对于用不同媒体、不同表达格式的数据,从中提炼有用的知识需要依赖不同的相关科学。图像信息的提炼需要图像处理和计算机视觉方面的理论和技术; 印刷体和手写体文字信息的提炼需要文字识别方面的理论和技术; 语音信息的提炼需要语音识别方面的理论和技术。格式化数据库信息的提炼和非格式化的文本及多媒体信息的提炼,尽管有许多共性,但又各自需要专门的理论和方法。
获得有意义的表示是知识发现的根本,而简洁表示则是由人的记忆等认知能力在时间与空间方面的限制所决定的必然要求。所谓"有意义",就是说知识发现的结果必须是普通人都能够读懂的、直观上对使用者能够产生影响的知识产物; 所谓"简洁表示",就是发现出来的知识必须浓缩、精炼、有概括性,必要时还应进行知识的可视化。
 
知识管理
 
随着知识经济时代的来临,企业将主要通过知识而不是金融资本或自然资源来获取竞争优势。企业的知识将成为和人力、资金等并列的资源,并且成为企业最重要的资源。企业的竞争优势来自如何利用所拥有的知识和以多快的速度获取新知识。知识管理的目标就是力图能够将最恰当的知识在最恰当的时间传递给最恰当的人,以便使他们能够做出最好的决策。知识管理是知识经济时代的必然要求。
知识管理的基本职能有4个,分别为外化、内化、中介和认知过程。
1.外化
外化是从组织外部广阔的知识海洋中捕获对本企业有用的知识、发现组织内部存在的各种知识特别是隐性知识并进行集成以利于传播。外化过程通过一个强大的搜索、过滤与集成工具,从组织的外部知识与内部知识中捕获对企业现在和未来发展有用的各种知识; 外部贮藏库根据分类框架或标准来组织这些搜索到的知识并将它们存储起来; 文件管理系统对贮存的知识进行分类,并能识别出各信息源之间的相似之处。基于此,可用聚类的方法找出公司知识库中各知识结构间隐含的关系或联系。
2.内化
内化过程是设法发现与特定消费者的需求相关的知识结构。在内化过程中,通过过滤来发现企业知识库中与知识寻求者相关的知识,并把这些知识呈现给知识需求者。内化可以帮助研究者就某一问题或感兴趣的观点进行沟通,在内化的高端应用软件中,提取的知识可以以最适合的方式来进行重新布局或呈现。文本可以被简化为关键数据元素,并以一系列图表或原始的摘要方式呈现出来,以此来节约知识使用者的时间,提高使用知识的效率。
3.中介
中介针对的是那些无法编码存储于企业知识库中的知识,它将知识寻求者和最佳知识源相匹配。通过追溯个体的经历和兴趣,中介能把需要研究某一课题的人和在这一领域中有经验的人联系起来。
4.认知
认知是经由前3个功能交换得出的知识的运用,是知识管理的终极目标。现有技术很少能实现认知过程的自动化,通常都是采用专家系统或使用人工智能技术,并据此做出决策。如果工作流系统被赋予一种利用已有知识的能力,工作流引擎便能依据近似的情形自动做出决策。
总之,知识发现是知识管理的基础,知识管理是知识有效利用的手段,是知识经济时代的必然要求。

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