知识的定义
知识的定义在哲学认识论领域中，一直来是一个争论不止、最为重要的问题。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，而且被人们相信的。介于难于定义，本文将从以下几个侧面，较为全面的阐述知识的概念。
一，知识六大构成要素
Davenport（1999）曾说明知识的六大构成要素：
1.经验：
指的是过去曾经做过、或是曾经经历的事情。经验最大的好处是鉴往知来。自经验获取的知识，能够帮助人们认出熟悉的模式，并找出当前发生的事和过去有什么关联。
2.有根据的事实：
有根据的事实能让人们知道哪些行得通，哪些行不通。透过有根据的事实，叙述在现实状况中所获取的丰富经验。
3.复杂性：
经验与事实根据所占的重要性，突显出知识能够处理复杂事物的事实。知识并非排除异己的僵硬结构，它能够以复杂的形式来处理复杂的事物。
4. 判断：
有别于数据与信息，知识本身包括了判断的成分。知识不但能够透过以往的经验，来判断新状况和信息，也能够自我审视与琢磨，应对新状况的发生。
5.经验法则与直觉：
当新问题与前人所处理过的旧问题相似时，经验法则就能协助找出解决方法的途径。
6.价值观与信念：
人们的价值观与信念，对组织的知识具有极大的冲击。组织毕竟是由人所组成的，其想法与行动，难免会受到组成人员的价值观和信念的影响。
二，数据-信息-知识层级观念
Davenport 与Prusak 在其著作《知识管理》中提到的“数据-信息-知识”层级观念，将三者的特性做了明确的定义与说明。
所谓“数据”是对事件审慎、客观的纪录。以组织的专业用语来说，数据是结构化的纪录，其本身不具关联性与目标。因此，数据多未必是事件好事。但是，数据是创造信息的重要原料，所以在获得信息的过程中，数据是不可或缺的。
而所谓“信息”是包括关联性与目标的数据。信息不但有潜力能够塑造接受者的看法，它本身有具体的轮廓之外，并且是为了某些目的所组织起来的。
而“知识”是一种流动性质的综合体：其中包括结构化的经验、价值、以及经过文字化的信息。在组织中，知识不仅存在文件与储存系统中，也蕴含在日常例行工作、过程、执行与规范中。知识来自于信息，信息转变成知识的过程中，均需要人们亲自参与。知识包括“比较”、“结果”、“关联性”与“交谈”之过程。
知识之所以比数据与信息价值更高的原因是因为它更接近“行动”。所以一般而言，知识是不易结构化的、不易经由机器设备取得、通常为内隐的且不易转换。所以在数据-信息-知识逐渐转换的过程中，人员与时间的投入也会逐渐增加。
1.数据（Data）：
[Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列企业活动或外部环境的事实。数据以结构性来分可以分为结构性数据及非结构数据，非结构性数据是非以固定格式存在于企业中的数据，如传真、分析报表、训练文件等；结构性数据是以电子格式存在的数据，如关系型数据库、数据仓储、电子文件等。
2.信息（Information）：
泛指任何经过电子或机械管道传递的事物，其定义已延伸到泛指任何传达出讯息，不论此讯息是否对收受者有任何意义，好比企业员工的平均素质，可以由员工的年龄、学历、专长等数据(Data)大致分析出来。或者公司获利情形可以由接单纪录、出货纪录、不良率等资料由专门的会计人员分析出来，所得到的信息(Information)可以作为企业获利情况的估计。
3.知识（Knowledge）：
[Nonaka,I and H.T akeuchi,1995]，认为知识是一种辨证的信念，可增加个体产生有效行动的能力。[Davenport&Prusak1998]从组织的观点认为知识是一种流动性质的综合体，它包括结构化的经验、价值及经过文字化的信息，同时也包括专家独特的见解，为新经验的评估、整合与信息提供架构。具体的来说，专业人员将公司目前在各方面所做出来的各项统计信息加以分析，并依据本身经验、判断法则作出公司未来的营运走向，此一过程所作的判断是经由时间的验证，经验法则才慢慢一点一点归纳出来，此种决策的智慧便是知识。
4. 三层架构的关系：
数据必须要经过有效的处理才可以变成信息，信息要经过专家的推论才有机会变成知识。此主题相关图片如下：
图1：数据、信息、知识关系图
表1：数据、信息、知识理论分析表
以信息角度而言，数据最先是未套上KM 的商业模型的数据，经过KM 商业模型的处理后，配合特定的实例运作即成为有用的信息，而众多信息中会成为知识的便是少数实例运作有用的信息，便是KM 商业模型中实例数据转出成知识的过程。
三，知识的分类
知识的分类最常被引用的便是Nonaka（1995）所提出的外显式知识（Explicit Knowledge）和内隐式的知识（T acit Knowledge）。
Nonoka与T akeuchi 的分类法将知识利用取得性的不同而分类成内隐（T acit）与外显（Explicit）两种。
1.外显式的知识（Explicit Knowledge）：
可定义、可存取的，可以以文字、科学程序或数字表达，可以沟通的，譬如一般人在学校教科书上所显示的知识便是属于外显式的。外显知识可以藉由电子化、信息化的进步而加速知识的转移，只要其它人取得纪录知识的媒介，便可藉由此学习到的知识均属于外显知识的范围。
2.内隐式的知识（T acit Knowledge）：
内含于个人心中的非具体或者无完整条理的主观经验、模拟式、情境特殊性的知识技能，以及思考模式、信仰、认知模式等，无法直接传达给其它人，必须经由观察等方式间接学习。换句话说，个人心智中难以文字化，表面化，深植在个人的人生体验中，知识大部分是属于内隐式且个人化的，如个人所知道的技巧(Know-How)、个人的信仰、理念、概念、心理模式等影响个人行为的想法。内隐式的知识在内部流通最有效的方式是面对面的沟通，如见习制度、顾问指导等。
下表为两种形式的知识比较：
表2：内隐式与外显式知识比较
四，知识的转化
外显式的知识可以利用信息化而轻易传递，内隐知识则难以规格化、具体化，因此大多数的企业着重于本身技术的发展的同时，大多数集中于外显知识，对内隐知识较不重视，而通常对企业来说有价值的知识往往是属于内隐式的知识。因此在实作企业的知识管理系统时需要有特地的地方供使用者能够将自己认为有价值的知识储存起来，或是有特定的地方供知识提供者及知识需求者相互的交流。
更准确地说，内隐式的知识可以被区隔为两个不同的面向，第一个为技术性的面向，包含无法公式化和难以具体说明的技巧、手艺、或专门技术；第二个为认知面向，包含心智模式、信念、和知觉。外显知识可以很容易地，利用计算机来处理、传递、或储存在数据库当中。但是内隐知识的主观和直觉式的本质，却难以用系统化、或逻辑的方式来处理或传递。在沟通和分享内隐知识之前，必须先将其转换成每个人都可以了解的文字。组织知识就是在这种转换的过程中，由内隐到外显，再转化为内隐所创造出来的。
在组织中，知识并不是私有物，而必须经由不断的转移与分享来创造新的价值。Nonaka 与T akeuchi认为知识的分享与转移可以经由四种方式进行：
此主题相关图片如下：
图2：知识的转移与分享图（Nonaka,1995）
1.共同化（Socialization）：
从个人的内隐知识转化为其它人的内隐知识，主要是指流程进行中的经验分享，也就是身体力行以致知。分享的知识主要属于流程导向的操作技巧，活动的结果是广泛的创造新知识。
2.外部化（Externalization）：
将内隐知识转化成组织或者其它人可以共享的外显知识，主要是把知识收集汇整以及实体化，也就是用语言文字等形式表现诀窍与想法。分享的知识主要属于内容导向的整体概念，活动的结果则是集中于吸收新知识。
3.组合化（Combination）：
把组织内部个人的不同知识加以依因果整合组织成为一个整体的架构，以兹利用，也就是汇编语言与形式。分享的知识主要属于内容导向的整体概念，而活动的结果则为广泛创造新的知识。
4.内部化（Internalization）：
指从他人的外显知识中获得自己的内隐知识，学习他人讲授的知识，进而举一反三，也就是实际了解与掌握语言与形式。分享的知识主要属于流程导向的操作技巧活动的结果则是
集中于吸收新知识。
这四种活动在组织内部不断的交互进行着，Nonaka（1994）将其定义为“知识转移的螺旋”（Spiral of Knowledge Transmit），知识的范围从个人到团体，以致于扩展到组织甚至跨组织之间，在不断的内部化跟外部化之中不断的扩张，在同时也进行知识的组合化与共同化，创造出更大的整体性知识架构。示意如下：
此主题相关图片如下：
图3：知识的螺旋图（Nonaka, 1994）
那么，要如何管理与促进知识的分享与转移，并进而贮存以兹利用呢？这就是知识管理所必须要讨论的议题。
五，知识为基础的核心能力
Leonard-Barton（1995）以知识基础的观点定义核心能力（core competency），并将组织核心能力分为四个构面。
1.员工的知识与技能（employee knowledge and skill）：
包括了科学知识、产业特有的知识、及公司专属知识。
2.技术系统（physical system）：
代表了许多工作上可使用的信息与程序，可能包含软件、硬件与仪器，主要是由过去
许多组织成员的知识，所逐渐累积而编纂成的。
3.管理系统（managerial system）：
组织化的日常资源累积与调度管理，这些管理系统创造了知识取得和流通的管道。
4.价值观和规范（value and norm）：
根植于公司对人性的假设，以及创始人的价值观。价值观和规范决定员工应追求和培育何种知识，以及何种知识创造的活动可被容许和鼓励。
虽然这四个构面的某些层面易为外人所模仿吸收，但是整个系统之间的联系和加乘效果，却难以被转移或模仿，而这正是公司的策略优势所在。
第一节 广义知识的定义与类型 教学目标 ?知识点 1 知识的定义 2 有关知识的分类 能力要求 能利用各种分类标准对某种知识作出类别归属的判断 一、定义 ?（一）狭义的定义 ?1 知识：人对客观事物和现象的属性、联系和关系的反映，是人类社会历史经验的总结和概括。 ?2 技能：通过练习在个体身上固定下来的巩固了的自动化的动作方式或智力活动方式。?3 能力：心理活动的可能性和动作的可能性，是个体顺利完成活动任务的直接有效的心理特征。 ?（二）广义的定义 ?1 皮亚杰：知识是主体和环境或思维与客体相互交换而导致的知觉建构，知识不是客体的副本，也不是由主体决定的先验意识。 2 结合皮亚杰和当代信息加工心理学的观点：知识是主体与环境相互作用而获得的信息及其组织，储存于个体即为个体的知识，储存于个体外即为人类的知识。 3 本质：信息在人脑中的表征。 二、知识的静态的分类 ?（一）信息加工心理学的知识分类 ?随着近20年来信息加工心理学的崛起，知识成了信息加工的一个中心概念。信息加工心理学家大多同意把广义的知识分为两大类：一类为述性知识，另一类为程序性知识。?述性知识是用以回答“世界是什么”这一类问题的知识。与who when where what which等问题联系在一起。 ?程序性知识是用以回答“怎么办”这一类问题的知识。 ?（二）哲学的显性知识与默会知识 英籍匈牙利哲学家波兰尼（Michael Polanyi，1891—1976）提出将知识分为显性知识（explicit
knowledge ）与默会知识（tacit knowledge ）。 前者也称“明言知识”（articulate knowledge ），是能用语言文字（包括数学公式、图表）等诸种符号表达的知识。 后者是只能意会而不能言传的知识。如幼儿在受正规教育之前，能用合乎语法的句子表达自己的思想，但是他们未清晰地意识到自己的话语中暗含的语法规则。 实际上，信息加工心理学的两类知识划分与波兰尼的两类知识划分存在着很大的一致性。述性知识也就是显性知识，是个体能够意识到并能用言语表达的；程序性知识中有些是个体完全不能意识和用言语表达的，也就是默会知识。 ?（三）奥伯尔的知识分类 美国心理学家奥伯尔提出了有意义言语学习理论。在该理论中，他将学习分为机械学习和有意义学习。而根据对于学习的这种分类，可以将述性知识学习的结果分为机械知识与有意义知识。 机械知识：通过死记硬背来获得的知识。 有意义知识：通过意义理解来获得的知识。 三、广义知识学习阶段与分类模型 ?（一）述性知识学习三阶段 1 新旧知识的联系； 2 新知识储存于长时记忆中，如果不进行新的学习和复述，会出现遗忘； 3 意义的提取和运用。 ?（二）程序性知识学习三阶段 1 与述性知识的学习相同； 2 通过应用规则的变式练习，使规则的述性形式向程序性形式转化； 3 达到相对自动化的程度。 （三）广义知识学习阶段与分类模型 第二节 新知识习得阶段 知识的巩固和转化阶 段 知识的迁移和应用阶段
全国文化市场技术监管与服务平台知识库 执法问题 1. 案件发起有几种形式？在系统中怎么操作才能出来信息填写界面？ 答复：案件的发起有三种，分别为举报、自发检查、分配任务，这三种在发起时，都需要点击信息列表左下角的“加号”，才能进去填写信息界面，如下图： 2. 举报登记中，除了下拉菜单中可以选择的几项举报方式之外，还有其他的吗？ 答复：除了下拉菜单中的举报方式之外，还有另外两种，分别为：如果从交办过来的举报，“举报方式”显示为“上级交办”；如果来自动态监管的数据，则会显示“动态监管”。 3. 怎样才能进行举报回复，哪些环节需要进行举报回复？
答复：在举报登记信息填写界面，举报回复如果选择“是”，需要在两个环节产生并回复举报人，一个环节是日常检查-现场检查之后，另一个是在处罚决定审批完成之后，由举报办理人员进行回复；隐藏举报人信息只有在交办时才会起作用，并且谁隐藏举报人信息谁来进行举报回复，不隐藏时由最后的承办单位的举报办理人员进行回复。 4. 站内信有什么作用？ 答复：站内信是在举报交办的时候起作用的，当举报回复完成后，如果没有涉及到隐藏举报人信息，承办单位的上级所有涉及到举报交办的单位的举报办理人员都会收到站内信（从承办单位到举报初始登记单位都会收到）；如果有隐藏举报人信息的操作时，遵循谁隐藏谁回复的规律，并且除了隐藏举报人信息的单位之外，所有涉及到举报交办的单位的举报办理人员都会收到站内信，例如：从部级交办到区县级，中间由省级隐藏了举报人信息，并且需要举报回复，省级回复完成后，部级、市级、区县都会出现站内信。 5. 处理方式中的选项和现场检查中的违规项有对应关系吗？ 答复：当未勾选“违规项”时，处理方式只有两种“未发现违法行为”和“其他项”；当勾选“违规项”时，处理方式只缺少“未发现违法行为”。 6. 物品在解除、退还或者罚没时，物品审批的最后一步如果选择“不同意”，会有什么结 果？ 答复：当物品审批最后一级选择“不同意”时，系统会取消相关操作，物品数量恢复成操作前的状态。并且罚没的操作只有在集体讨论之后才会出现。 7. 当场处罚决定书、行政处罚决定书和行政处罚履行催告书中的银行等相关信息不能编辑 吗？ 答复：是的，如需调整需要通过管理员在系统后台完成修改。
知识创新概念： 是指通过科学研究，包括基础研究和应用研究，获得新的基础科学和技术科学知识的过程。知识创新的目的是追求新发现，探索新规律，创立新学说，创造新方法，积累新知识。知识创新是技术创新的基础，是新技术和新发明的源泉，是促进科技进步和经济增长的革命性力量。知识创新为人类认识世界、改造世界提供新理论和新方法，为人类文明进步和社会发展提供不竭动力。 知识创新涵义 知识创新包括两个层次涵义，一是知识，二是创新。 知识是人类认识成果和结晶。传统意义上将知识划分为经验知识和理论知识。而就知识来源和实质问题，哲学上又有唯心主义和唯物主义之分。辩证唯物主义认为，社会实践是一切知识基础和检验知识标准，并将知识区分为直接知识和间接知识。就知识表现形式或存在形式，在OECD（经济合作与发展组织）《知识经济学》中，知识又被区别为“可编码知识”与“隐知识（tacit knowledge或…意会知识?、…隐含经验类知识?）”。（注：朱葆伟：《知识意义变化》，载《方法》，1998(12)。）可编码知识指是通常以概念、推理、假设、预见等思维形式和范畴体系表现自身知识。隐知识就是一些“只可意会不可言传”、“跟着感觉走”、“习惯了”等知识。我是应届生 无论将知识如何分类，在有关知识涵义理解中，有一点是不会改变，即知识相对于客观存在具体事物、具体实践活动，它不具有时空特性，而具体事物或具体实践活动是存在各自客观发展时空序列。因此，在这种意义上，知识接近于思维、意识。但是，知识又没有脱离客观存在具体事物和实践活动，它是有关它们本质规律把握。一方面，它可能为人类思维所“编码”，并借助于一定语言形式被传播、继承；另一方面，它也可能只能以人类未能“破译”（这只是相对于人类发展一定时期）“密码”形式沉淀于人们“习惯”之中（包括人思维活动和实践活动）。这部分知识可以通过“习”或“仿”等方式为人们所掌握，并潜移默化于人们思维活动或实践活动之中。因而，从这层意义上理解，知识又不完全等同于思维、意识。 创新和创造有着内在联系，它们具有一定共性。一是主体目性，无论是创新还是创造，首先是人按照一定目对世界所进行认识和改造，都反映着主体（具体人）性质和内容。二是首创
知识管理与知识库系统 1.知识管理 随着计算机科学技术的发展，以计算机为工具的信息处理技术经历了数值计算阶段和数据处理阶段之后，已经进入了知识管理与处理的阶段，也就是说，计算机可以像人类一样具有创造性思维的能力，即智能。这意味着计算机信息社会进入了一个知识信息处理的新时代，而知识库技术将使计算机应用系统拥有更多的智能。 作为一种管理行为，知识管理历史悠久。知识经济将是继农业经济和工业经济以后的又一种新的社会经济形态。知识不仅是与传统生产要素并列的一种资源，而且是当今唯一有意义的特殊资源，知识首次以一种无形的形式作为经济基础出现在人类发展的进程中。 1.1 知识管理的发展
知识作为一种组织资产的重要性在80年代中期已经被人们意识到知识管理一词正式出现于1989年，这一年为了给知识管理工作提供相应的技术支持，美国一家公司联合会实行了一项管理资产的实验项目，与知识管理相关的一些文章开始出现于一些知名杂志，如《斯隆管理评论》、《哈佛商业评论》、《组织科学》等 1991年野中郁次郎和组内广隆出版了名著《知 识创造型公司：日本公司如何建立创新动力机制》标志着知识管理的产生。 1.2 知识经济时代企业的核心竞争力 IDC研究报告显示，员工做的90%的所谓创新工作都是重复的，因为这些知识已经存在。另一份报告显示，员工的1/3时间用在了寻找某些他们永远没有找到的信息上。有72%的员工认为自己所在的企业没有把公司不同地方的知识很好的相互复用，也没有实现知识的整合，形成了“知识孤岛”。
由此看来，如何优化流程将员工宝贵的工作时间能够直接运用于协作顾客或解决问题的创造价值的活动上，对营造企业竞争优势非常重要。 1.3 知识管理的定义 知识管理就是运用信息化技术手段将人与知识充分结合，并且创造知识分享的文化，以加速员工学习、创造及应用知识，提升组织的核心能力，核心为人、组织和技术，简称HOT 。 1.4 为什么需要知识管理 1）外部环境压力 ●全球化、快速化、动态化的激烈市场竞争压力 ●知识成为21世纪的主要经济资源 2）竞争与生存的需求 ●知识利用可以产生竞争上的差异化，并使竞争对手难以模仿 ●知识会影响企业机会把握、响应速度和产品上市时间等最重要的企业生存 能力 3）知识的经济价值性 1.5 知识管理的实现方法 1）知识管理理念、方法的导入
行业知识库平台解决方案
XX公司行业知识库平台 解决方案 重点行业信息化知识库及服务体系构造
1 概要 行业发起建设行业知识库平台可对整个行业起到的促进作用如下： ? 推动大企业向高端咨询转型。 ? 引导中小企业向专业化服务转型。 ? 加强行业用户与软件企业的战略合作。 ? 拓展行业应用市场, 抵制国外对手占据高端应用，扩大市场份额。 ? 优化行业结构，提升软件行业发展速度。 行业信息化知识库，是指软件企业在服务于行业信息化建设过程中所积累的行业关键知识、实施经验、软件构件重用等的总称。行业知识库的内容包括以下内容： 图表 1 行业知识库参考模型 行业知识库系统是一个复杂而庞大的系统，随着时代的进步而不断发展和创新，不同时期存在不同的情况、业务模式和不同的操作方法，在应用过程中又不断发现问题，不断加以改进和完善。所有这些过程、模式和业逻辑，都需要行业知识作为基础架构进行支撑，通过 行业信息化知识库 行业信息化全景图 行业业务模型行业数据模型行业解决方 案 行业解决方案仿真系统 行业领域构件 行业标准 行业法规法律 行业分析报告
面向知识的架构（SOA）提升行业信息化整体应用水平。 2 项目特点 行业知识库包括两大部分，即行业知识库体系以及行业知识库本身。前者是知识库理论基础，其文档系统可以概括为： 1. 知识体系。行业的知识与分类、行业标准法规文件、行业业务模型、行业数据模型、 行业信息系统的构件、行业案例、行业分析报告和信息资源定义等 2. 技术体系。行业总体解决方案、行业技术框架、系统需求分析、硬件网络环境、系统 概要设计、系统详细设计、系统测试报告、行业系统软件源码、构件软件和构件实体等 3. 服务体系。产业链全程服务体系、服务组织机构、服务规则规章、服务方式方法、服 务技术支撑框架、售前售中售后条例等。 知识库本身是知识库解决方案的实现，包括知识库开发平台和知识库应用平台。XX公司知识库开发平台采用SOA架构，以服务方式提供知识构件。在知识应用平台上构件作为服务与知识库解决方案、业务模型、数据模型等知识一样进行注册等维护管理。 行业知识库建设将改变传统的生产经营模式，通过实施行业整个供应链的一体化管理，实现以市场为导向优化资源配置、提高效率、降低成本、提升效益的目标；把信息化融入到行业、企业的实际工作中，全面落实依法行政、依法管理、依法经营，运用信息化开展技术创新、管理创新和制度创新，建立全面准确量化的管理体系，实现管理从定性向定量、由静态向动态、由事后向实时的转变，提升行业生产经营管理水平，提高应对国际竞争环境的能力。 XX公司在行业知识库开发上从知识体系建设和技术体系建设出发，采用两个建设并进的策略进行。在知识体系建设上，首先对目标行业进行全业务梳理，摸清目标行业的家底，调查、收集和整理行业相关的法律法规、标准文件，按照元数据的标准进行编目和归类，生成可以管理和操作的知识元素库。同时在技术体系上，构建以SOA架构为基础的知识库技术平台，参照业务梳理的成果，按照知识库的知识组织思路，在新架构下支撑对老系统的升级改造和新业务的构件开发。
文件编号： 受控状态：■受控□非受控 保密级别：□公司级□部门级■项目级□普通级 采纳标准：GB/T 19001-2000 idt ISO 9001 : 2000 标准 质量记录编号：分发编号: 电子运维知识库管理系统 建设方案 Version 1 。0 2007。12 Written By Creator @ 湖南科创信息技术股份有限公司 All Rights Reserved
目录
1. 概述 1.1. 建设背景 现湖南E-OMS 系统已初步形成了面向日常运维事务、对日常运维工作进行监督和管理的具有湖南移动自身特色的电子化运维的平台性系统，成为湖南移动网络部日常工作、网络维护不可或缺的系统。 随着E-OMS系统的完善，电子化运维的使用人员对资源的优化，使用的方便程度提出了越来越高的要求，迫切需要建设一套电子运维知识库系统，来提高运维工作效率，以便于日常工作管理。 1.2. 建设原则 按照集团公司的规划，知识库系统采用独立部署，统一建设的原则，达到应用统一和信息共享的目的。由于客服目前已经依据集团规划，建设了一套知识库系统，因此不允许再进行重复性的建设。 1.3. 建设内容 根据前面所述的系统的建设背景及原则，我们提出：依托客服现有的知识库系统，建设电子运维知识库管理系统。通过对现有客服知识库系统的改造来满足电子运维对知识库的需求，同时也大大降低了成本，加快了建设的速度。 总体建设方式如下： 1、在现有知识库中新增电子运维专用数据节点，同时分配给电子运维专用的账号及权限，以便进行管理。 2、通过对现有知识库系统知识搜索功能的改造，增强现有知识库的搜索引擎功能。 3、在现有知识库系统上，增加新的业务接口，满足电子运维对知识库的需求。
企业知识管理系统 产品白皮书
2009.5
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目录
概述
知识库 系统
系统简介
系统规划
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随着企业组织机构和人员的增加，以及业务领域的拓展，使得随 之产生的大量文档、业务数据等知识元素，分散的沉淀在各个系 统之中
越来越多的知识停留在纸质的 沉淀和分散在各个系统中，知 识搜索和共享非常困难
知识分散度
前端客户服务人员无知识库系 统支撑，业务营销和服务解释 口径不统一
人员数量
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面对呈几何级数增长的大量电子数据信息，企业往往容易走入误 区，利用搜索引擎技术，为企业提供信息查询，满足企业内部的 信息检索
我们应该更多考虑，如何调整散布在各处 的知识片段，如何将知识与人进行自动关 联，如何打破人与人之间的沟通界限，形 成具有企业自身业务需求特点的知识平台
搜索引擎
知识平台
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事实性知识、概念性知识和程序性知识三者在含义、作用以及教学策略设计上有根本的区别。 首先事实性知识的含义是事实性知识又叫事实，是一种重要的知识类型，安德森等人认为是指学习者通晓一门学科或解决其中的问题所必须知道的基本要素。伊根等人认为事实性知识是一种单独出现的、存在于过去和当前多的、不具有预测价值并且只能通过观察过程而获得的内容类型。从这两个定义中，我们可以发现事实性知识有以下这些特点。一是事实性知识的点滴性或孤立性。比如我们在回答“皖”是我国哪个省份的简称的时候，我们会回答是安徽省的简称，而不需要知道安徽为什么简称“皖”、安徽的地理位置、民俗风情、土特产等方面的信息，因而这条属于点滴性的事实性知识。二是这种知识的抽象概括水平较低。如学生能陈述“1824年鸦片战争爆发”，即证明了他掌握了一条历史方面的事实性知识。三是事实性知识的基础性。如儿童习得了自家养的宠物狗及邻居家养的宠物狗的一些事实，才有可能形成“狗”的概念。 概念性知识是一种较为抽象概括的、有组织的知识性类型。各门学科中的概念、原理、理论都属于这类知识。概念性知识的特点是抽象概括性和组织性。如儿童第一次见到某只猫，知道这只猫右耳朵，嘴巴旁边长有胡须，有四条腿，会喵喵的叫。这些特征对所有的猫来说是共同具有的，儿童此时的认识就超越了单个猫的特征而有了一定的概括性，也可以说，儿童形成了有关猫的概念性知识。又如，“经常进行体育锻炼的人心率较慢”描述不是我们认识的单个人的情况，但我们能够理解他们心率通常较常人慢的特点。这种知识具有一定的概括性，也属于概念性知识。猫的概念还与宠物、老鼠、动物等概念密切联系，按一定结构组织起来的就属于概念性知识。 程序性知识是关于如何做事的一套程序或步骤。程序性知识与概念性知识有联系也有区别。运用程序性知识可以获得概念性知识，而对概念性知识的理解则是程序性知识运用的前提条件，但程序性知识要回答如何做的问题，而概念性知识则要回答为什么要这么做的问题。 概念性知识与事实性知识的区别在地理和历史学科中体现得最为明显。如地理老师唱将地理学科知识分为“地”和“理”两方面。这里的“地”主要指具体的地理知识，而“理”则有一定的抽象概念性，因而，他们分别想当与事实性知识和概念性知识。历史学科的老师也常将历史学科的知识分为具体知识和规律性知识，前者体现历史发展过程的体事件、现象、人物活动等，后者主要指揭示历史现象本质的历史概念、历史发展的客观规律等。如洪秀全领导的太平天国运动最终失败，这是具体的知识，而其失败的原因之一是农民阶级在当时并不代表先进的生产力，这就揭示了历史现象背后的本质，属于规律性知识。历史学科中的这两类知识也分别相应于事实性知识和概念性知识。 程序性知识不同于概念性知识。概念性知识是一套做事的步骤，强调的重点是如何做；而概念性知识则强调概念之间的关系，重点是在一定的关系中理解某一概念或原理。在下面的例子中体现得较为突出。一位教师执教求平均数应用题：“五年级一班分成三组投篮球。优秀组6人，共投中42个；联系组21人，共投中63个；提高组3人，共投中3个。全班平均每人投中多少个？”学生利用“总数量／总分数=平均数”这一求平均数的基本数量关系式很快列出算式平均为3.6个。对其他条件有所变换的题目，学生运用这一关系式能得心应手的做。但在如下问题上，全班的正常率只有28%：某公司要招聘20名员工，年龄40岁以下，高中以上文凭，月平均工资不低于1000元。一位受聘者第一个月只领到800元工资，他到法院上控告该公司未履行合同。这位员工的官司能打赢吗？这两道题都是关于求平均数的问题，学生的反应为何不同？第二题题目则要求学生具备有关平均数的概念性知识，即学生要理解一些列原始数据的大小与平均数大小之间的关系。班上大多数学生正是缺少这种对平均数理解的概念性知识才不能正确回答后一道题，相反，他们对求平均数的程序性知识则掌握得很好。对概念性知识的理解是运用程序性知识的前提条件。在学生遇到新颖的问
XX公司行业知识库平台 解决方案 重点行业信息化知识库及服务体系构造
1 概要 行业发起建设行业知识库平台可对整个行业起到的促进作用如下： ?推动大企业向高端咨询转型。 ?引导中小企业向专业化服务转型。 ?加强行业用户与软件企业的战略合作。 ?拓展行业应用市场, 抵制国外对手占据高端应用，扩大市场份额。 ?优化行业结构，提升软件行业发展速度。 行业信息化知识库，是指软件企业在服务于行业信息化建设过程中所积累的行业关键知识、实施经验、软件构件重用等的总称。行业知识库的内容包括以下内容： 图表 1 行业知识库参考模型 行业知识库系统是一个复杂而庞大的系统，随着时代的进步而不断发展和创新，不同时期存在不同的情况、业务模式和不同的操作方法，在应用过程中又不断发现问题，不断加以改进和完善。所有这些过程、模式和业逻辑，都需要行业知识作为基础架构进行支撑，通过面向知识的架构（SOA）提升行业信息化整体应用水平。
2 项目特点 行业知识库包括两大部分，即行业知识库体系以及行业知识库本身。前者是知识库理论基础，其文档系统可以概括为： 1. 知识体系。行业的知识与分类、行业标准法规文件、行业业务模型、行业数据模型、 行业信息系统的构件、行业案例、行业分析报告和信息资源定义等 2. 技术体系。行业总体解决方案、行业技术框架、系统需求分析、硬件网络环境、系统 概要设计、系统详细设计、系统测试报告、行业系统软件源码、构件软件和构件实体等 3. 服务体系。产业链全程服务体系、服务组织机构、服务规则规章、服务方式方法、服 务技术支撑框架、售前售中售后条例等。 知识库本身是知识库解决方案的实现，包括知识库开发平台和知识库应用平台。XX公司知识库开发平台采用SOA架构，以服务方式提供知识构件。在知识应用平台上构件作为服务与知识库解决方案、业务模型、数据模型等知识一样进行注册等维护管理。 行业知识库建设将改变传统的生产经营模式，通过实施行业整个供应链的一体化管理，实现以市场为导向优化资源配置、提高效率、降低成本、提升效益的目标；把信息化融入到行业、企业的实际工作中，全面落实依法行政、依法管理、依法经营，运用信息化开展技术创新、管理创新和制度创新，建立全面准确量化的管理体系，实现管理从定性向定量、由静态向动态、由事后向实时的转变，提升行业生产经营管理水平，提高应对国际竞争环境的能力。 XX公司在行业知识库开发上从知识体系建设和技术体系建设出发，采用两个建设并进的策略进行。在知识体系建设上，首先对目标行业进行全业务梳理，摸清目标行业的家底，调查、收集和整理行业相关的法律法规、标准文件，按照元数据的标准进行编目和归类，生成可以管理和操作的知识元素库。同时在技术体系上，构建以SOA架构为基础的知识库技术平台，参照业务梳理的成果，按照知识库的知识组织思路，在新架构下支撑对老系统的升级改造和新业务的构件开发。
多渠道统一知识库平台解决方案 互联网的持续快速发展，催生了以SNS、微博、微信为代表的新型媒体与信息传播渠道，更多的用户开始通过自媒体获取信息与知识，传统的媒介，甚至传统的互联网站点等都面临着新媒体渠道的分流。可以预见，在不久的将来，信息渠道将越来越多元化，打破单一信息渠道的垄断。一定意义上，占有信息传播渠道，就是占有了用户，通过多媒体渠道全面的、立体的服务于客户的趋势已经凸显。 对于企业的宝贵知识资产而言，沉睡在知识库中，或者只通过单一的管理平台渠道向用户传递知识，其价值含金量是很低的。信息与知识只有在运用之后才可以产生价值，企业经多年的知识沉淀与积累，有大量的知识需要经过规范化管理给企业带来价值。年轻一代是随着互联网的发展而成长的一代，他们获取信息与知识的首选渠道已经由传统电话、短信变换为即时通讯、微博、微信、网站等渠道，所以如何通过新的渠道向年轻一代营销与服务是企业面临的新的课题。 为了向多个渠道输出知识进行客户的营销与服务，难免又要面临着一个更大的难题，即——维护多套知识库、每一个知识点要为不同的渠道进行重新的编辑、制作。这样既产生了巨大的工作量，又使得企业知识资产散乱不堪，难以进行有效的管理和控制。 深蓝海域（KMPRO）专注于知识管理领域的研究与发展，为企业用户提供知识管理整体解决方案，在2013年知识管理最佳实践与新技术年会，深蓝海域发布统一知识库与多渠道知识应用的解决方案，协助客户突破知识整合与分发的困局。
多渠道知识库解决方案要点 多渠道知识库解决方案主要面向组织与企业，用以组织或企业通过维护统一的知识库，向桌面终端（网页、官网、在线客服、工作系统、邮件、微博）和移动终端（微博、微信）进行知识输出，形成企业营销与服务渠道的全媒体渠道拓展，与客户增加互动，提高客户满意度。 多渠道知识库解决方案的要点： 一、知识统一维护：在同一个界面完成各个渠道的知识输入，不需要维护几套知识库，节省维护者的时间与精力，避免知识资产的散乱和知识口径不统一。 二、多渠道知识通过推送：通过标准的webserice接口，面向、微博、微信、网站、在线客服、机器人、业务系统等多个渠道提供知识输出，满足用户多渠道获取知识的需求。
客服知识库需求分析 一、当前主要的业务困境 (2) 1. 应用系统的困境 (2) 2. 日常知识管理的困境 (2) 3. 员工培训的困境 (2) 4. 业务和管理支持的困境 (3) 5. 专家知识发掘和利用的困境 (3) 6. 知识共享的困境 (3) 7. 岗位知识传承和优化的困境 (4) 8. 培训考核的困境 (4) 二、应用知识管理系统提升服务水平 (4) 三、知识库系统需求分析 (6) 1. 知识库分类设置 (6) 2. 用户、角色权限管理模块 (6) 3. 知识采集与录入 (8) 4. 知识的审核 (10) 5. 知识建议、意见和点评模块 (10) 6. 知识关联模块 (10) 7. 自定义知识模版管理 (11) 8. 版本管理 (11) 9. 知识转移管理 (12) 10. 知识搜索 (12) 11. 多格式附件 (14) 12. 附件知识在线阅读 (14) 13. 个人门户（个人空间） (14) 14. 培训、考试的个人功能： (15) 15. 案例库管理 (15) 16. 系统公告管理 (16) 17. 征询问答模块 (17) 18. 最新/最热知识 (18) 19. 知识统计模块 (18) 20. 知识库地图功能 (19) 21. 培训模块 (19) 22. 考试模块 (21) 23. 系统安全机制 (22)
一、当前主要的业务困境 随着业务的不断发展，客户的需求以及对服务质量的要求不断提高，对我们的服务能力提出了更高的要求。做为直接面向终端客户的客户服务部门，知识库成为日常应答客户问题、提升工作效率必备的工具，但我们当前用共享文件服务器管理知识库的模式存在一些较为突出的问题，造成了工作效率降低，座席相应时间增长，业务管理部门的知识生产、审核与座席人员的知识使用被割裂等，具体表现在以下方面： 1. 应用系统的困境 目前现有知识库功能比较简单，查询较慢等，已不能满足我们日常工作，以及业务发展的需求。 2. 日常知识管理的困境 知识管理比较混乱，日常工作中的资料、方案、计划、坐席通用FQA等存储和管理方式还比较简单，导致在使用、查找、版本等方面存在一定的混乱情况，尤其是在对Call Center的应用支持上明显不足。 3. 员工培训的困境 客户服务中心管理着全国众多的呼叫中心，人员众多，流动率也比较大，总是新人很多，这对总体员工(总体上)掌握和积累咨询业务
SOKLIB知识库管理系统 需求规格说明书 编写人员：俞育峰、周长青、刘宸哲 编写时间：2016年04月18日
目录 1.概述 (3) 1.1.编写目的 (3) 12 术语和标记 (3) 2.项目概述 (3) 2.1.项目总体目标 (3) 22 系统开发背景 (4) 2.3. 主要限制和开发风险分析 (5) 3.功能需求 (5) 3.1.功能模型 (7) 3.1.1.知识导入模块 (7) 3.1.2.知识归纳模块 (10) 3.1.3.知识收藏模块 (12) 3.1.4.个人知识管理模块 (15) 3.1.5.个人信息管理模块 (16) 3.1.6.公共知识网络结构模块 (18) 3.1.7.公共知识检索模块 (19) 3.1.8.文档推荐模块 (21) 3.1.9.消息管理模块 (22) 3.1.10.后台信息统计模块 (23) 3.1.11.后台用户管理模块 (25) 3.1.12.后台知识文件管理模块 (27) 3.1.13.后台分类管理模块 (29) 3.1.14.后台系统日志模块 (31) 3.2.性能需求 (32) 3.3.非功能需求 (32) 3.4.故障处理 (32) 4.数据需求 (32)
4.1.数据项 (32) 42 实体关系 (35) 5.行为需求 (35) 5.1.控制模型 (35) 6.接口需求 (36) 6.1.用户界面 (36) 7.环境 (39) 7.1.运行环境 (39) 7.2.开发环境 (39)
1.概述 1.1.编写目的 本文档的编写目的是为SOKLI醐识库管理系统项目的开发提供： a）软件总体要求，作为用户和软件开发人员之间了解的基础； b）功能、性能、接口和可靠性的要求，作为软件人员进行设计和编码的基础； c）验收标准，作为用户确认测试的依据 1.2.术语和标记 Spring MVC: SpringFrameWork的后续产品Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块； MyBatis：—个基于Java的持久层框架； Apache：专门为运作一个开源软件项目的Apache的团体提供支持的非盈利性组 织； Luce ne: —个开放源代码的全文检索引擎工具包； Git: —款免费、开源的分布式版本控制系统； OpenOffice：是一套跨平台的办公室软件套件，能在Windows、Linux、MacOS X （X11）和Solaris 等操作系统上执行。 2.项目概述 2.1.项目总体目标 a）组织、公司内部人员知识资源共享 b）方便有效管理个人知识资源
柏拉图对知识的定义 Knowledge is justified, true beliefs. 这是两千多年前古希腊哲学家柏拉图对知识所做的一个说明。中文可以译做：知识是合理的真信念。这个说明用，合理的(justified) 、真的(true) 、以及信念(belief) 三样东西来诠释何谓知识，分别解释如下： 1. 1.? 真的(true) ： 所谓真的，指的就是「事实真相」，但是什么叫做事实真相呢? 依照一般大家比较接受的真理的符应说(correspondence theory of truth) 的定义就是指：「存在有一个外在世界，而这个世界发生了某个事件或呈现出某个状态，如果某个叙述跟这个所发生的事件或呈现的状态正确的吻合(或是符应)，那么，我们就说，这个叙述是真的」。这个看似简单的一个名词竟然要这么麻烦的去解释是因为哲学思考里面尽量减少使用一些大家觉得理所当然的预设。例如，存在有一个外在世界，而且我们的语言及其所诉诸的结构可以正确的对应这个外在世界。这样的假设虽然在一般人心里是理所当然的，但是，哲学理论里面并不是都这么认为，所以当我们有这样的预设时最好说清楚比较好。例如，对于反对客观世界真实存在的唯心论(idealism)的人来说就难以接受这样的定义。 2. 2.? 合理的(justified)： 这个英文字justified，有一些不同的翻译，有时翻译成「证成的」，但是，事实上justified并不见得表达有一个「证」的过程，更别说是证成了，所以，我觉得这样的翻译有些过度了。事实上，翻译成「合理的」也容易引起误会，这个合理性究竟是主观的还客观的?而且有时会过于宽松，究竟怎样的理由才算是合理的理由呢?这个地方十分模糊。另外的翻译是「有充分理由支持的」，但是，这样的要求也太强了，而且大多数我们相信一件事情的时候都不会有充分的理由，也不符合原英文字的意义。我认为从justified所表达的意义上来说比较好的翻译是，「具有感觉上还不错的理由支持的」。当然，怎样的理由算是「还不错」也是模糊的，但事实上原英文字在这部分也同样具有这样的模糊性，而且「支持」比「证成」更能把握原英文字justified的意义。但是，这个翻译用的字太多了，不太实用，所以，我还是采用「合理的」这样简单的翻译。但读者需自行把握其意义。 3. 3.? 信念(belief)： 信念简单的来说是由两样东西组成的：相信以及命题。相信是一种心理状态，这样的心理状 态关连到一个命题，那么，我们可以说这个命题对于它的相信者来说是一个信念。从这里我们也可以看出，除非我们对信念有其它的解释，不然，在这个对知识的说明中所谈到的就只针对命题式的知识，对于其它难以用语句表达的知识并不在这样的讨论范围内。 当我们把这三个东西组合起来用以了解知识的时候有一个好处，就是「知识」这个在日常生活中很模糊不清的词汇可以用三个较为清楚的词汇从不同角度来分析它，那么，这可以让我们针对「知识是什么」这样的问题有更深入的分析与了解。 然而，我们可以问一个问题，这三样东西与知识之间的关系是什么?如果我们将之当作是对知识的定义，那么，我们就可以说，「知识」就等于「合理的真信念」。换句话说，知识的充分必要条件就是合理的真信念。那么，当我们说：某人S知道某事P的时候，其充分且必要条件为： 1. 1.????????????? P为真。 2. 2.????????????? S相信P。 3. 3.????????????? S有合理的理由相信P。
行业知识库平台项目 解决方案
1 概要 行业发起建设行业知识库平台可对整个行业起到的促进作用如下： 推动大企业向高端咨询转型。 引导中小企业向专业化服务转型。 加强行业用户与软件企业的战略合作。 拓展行业应用市场 , 抵制国外对手占据高端应用，扩大市场份额。 优化行业结构，提升软件行业发展速度。 行业信息化知识库，是指软件企业在服务于行业信息化建设过程中所积累的行业关键知识、实施经验、软件构件重用等的总称。行业知识库的内容包括以下内容： 行业信息化知识库 行业信息化全景图 行 业行行行标业业业准数业领 据务域 模模构 型型件 行行 业业行解法业决规解方法决案律方仿 案真 系 统 行业分析报告 图表 1 行业知识库参考模型
行业知识库系统是一个复杂而庞大的系统，随着时代的进步而不断发展和创新，不同时 期存在不同的情况、业务模式和不同的操作方法，在应用过程中又不断发现问题，不断加以 改进和完善。所有这些过程、模式和业逻辑，都需要行业知识作为基础架构进行支撑，通过 面向知识的架构（ SOA）提升行业信息化整体应用水平。 2 项目特点 行业知识库包括两大部分，即行业知识库体系以及行业知识库本身。前者是知识库理论 基础，其文档系统可以概括为： 1. 知识体系。行业的知识与分类、行业标准法规文件、行业业务模型、行业数据模型、 行业信息系统的构件、行业案例、行业分析报告和信息资源定义等 2. 技术体系。行业总体解决方案、行业技术框架、系统需求分析、硬件网络环境、系统 概要设计、系统详细设计、系统测试报告、行业系统软件源码、构件软件和构件实体 等 3. 服务体系。产业链全程服务体系、服务组织机构、服务规则规章、服务方式方法、服 务技术支撑框架、售前售中售后条例等。 知识库本身是知识库解决方案的实现，包括知识库开发平台和知识库应用平台。XX 公司知识库开发平台采用SOA 架构，以服务方式提供知识构件。在知识应用平台上构件作为服务与知识库解决方案、业务模型、数据模型等知识一样进行注册等维护管理。 行业知识库建设将改变传统的生产经营模式，通过实施行业整个供应链的一体化管理， 实现以市场为导向优化资源配置、提高效率、降低成本、提升效益的目标；把信息化融入到 行业、企业的实际工作中，全面落实依法行政、依法管理、依法经营，运用信息化开展技术 创新、管理创新和制度创新，建立全面准确量化的管理体系，实现管理从定性向定量、由静 态向动态、由事后向实时的转变，提升行业生产经营管理水平，提高应对国际竞争环境的能 力。 XX 公司在行业知识库开发上从知识体系建设和技术体系建设出发，采用两个建设并进的策略进行。在知识体系建设上，首先对目标行业进行全业务梳理，摸清目标行业的家底，调 查、收集和整理行业相关的法律法规、标准文件，按照元数据的标准进行编目和归类，生成 可以管理和操作的知识元素库。同时在技术体系上，构建以 SOA 架构为基础的知识库技术平
知识的定义 知识即被确证（justified，亦作证成）的真实的信仰。 关于知识最有影响力的作品是柏拉图的《泰阿泰德篇》，书中他发展了知识的定义。我们知道，想要被定义为知识，它必须是真的，并且必须被相信是真的。苏格拉底认为这还不够，人们还必须为之找到理由或证明。 柏拉图将知识定义为被确证的真实的信仰（被相信的事物）。 这个定义暗示我们不能因为相信一件事并且那件事是真实的便说我们知道这件事。一个没有任何医学知识的病人相信他很快会康复，即便日后事实如此，我们不能说这个病人知道他会好，因为他的相信在当时缺乏确证。 因此知识由于确证而区别于人们所相信并且真实的事。认识论所解决的问题就是怎样恰当地确证真实的相信。人们有时将这称为证实理论。 《泰阿泰德篇》中的定义认为我们可以相信一件事而不去知道它。它暗示我们可以相信一切我们所知道的事。这样，我们知道的事是我们相信的事的子集。 在哲学史上大部分时间，知识意味着被证实有绝对真实性的相信。任何缺乏绝对真实的都叫做可能的观点。这种观点至少在伯特兰·罗素在20世纪早期的作品哲学的问题（The Problems of
Philosophy）中还很流行。在随后的几十年中，这种观点开始失去了人们的关注。 在20世纪60年代，埃德蒙德·盖蒂尔(Edmund Gettier）批评《泰阿泰德篇》的知识定义。他指出，在某些情况下一个人所相信的东西在一定程度上得到了证实，但没有到达绝对的程度，在这种情况下，人们可以认为这个人并没有得到知识。 先验与后验知识 西方哲学家将知识分为两种：先验与后验。 先验意味着仅凭推理得到的知识（先於经验观察），而不受直接或间接经验（这里经验通常指通过感官对于世界的观察）的影响。 后验指其他种类的知识，也就是知识的得来和证实需要借助经验（经验观察之后），也被称作经验性知识。 知识论的核心问题之一是是否存在先验综合知识。概括地讲，理性主义者认为存在，因而就要面对“先验综合知识如何可能”的问题。相反的，经验主义者认为所有的知识在一定程度上都是外界经验的体现，并不存在先验综合知识。 经常被认为有着首要地位(priori status）的知识领域是逻辑和数学，他们探讨的主要是抽象的、形式上的对象（客体）。
知识库如何成为系统平台？ 作者： 武汉金口电机设备有限公司是一家成立五年的外贸企业，董事长是一位从美国留学回来的年轻人，名字叫王浩。随着技术研发能力的积累，公司产品竞争力大大加强，公司得到了迅猛的发展。公司规模增大之后，王浩力主进行公司的信息化建设，并设立了首席知识管理官（CKO），将知识管理作为一项战略性工作来抓。新上任的CKO刘郢闵并不是一名新人，而是从一开始创业就跟随公司了。他在信息化项目中表现非常突出，而且大学时候他所学的专业就是计算机应用。 新官上任三把火，刘郢闵风风火火地进行了知识收集的工作。几个月下来，刘郢闵成绩斐然，按照现有的知识分类，已经搜集了四万多条信息。正当他为自己的成绩高兴的时候，董事长王浩打电话找他。 刘郢闵进了董事长办公室，王浩首先跟他闲扯了一会儿。闲扯中，王浩打了一个比喻，说：“比如你有一架隐形飞机F114。我想借来开开。但你知道我根本就不会开飞机。我就向你解释说：‘我已经将F114的说明书从头到尾仔细地阅读过了。’那你会不会因为我读了说明书而把F114借给我开？”刘郢闵显然已经习惯于王浩的这种说话的方式了，他马上就明白了董事长的意思。 “知识不等于信息”，有点学究气的刘郢闵侃侃而谈：“只有将信息、理论和实践有机地结合起来，才能成为解决问题的知识。就拿你说的那个驾驶先进飞机的例子来说吧。尽管说明书上明明白白地告诉了你应当怎么做才能启动，怎么做才能滑行，怎么做才能起飞，怎么做才能放起落架……，但说明书无法告诉你突然发生了什么问题，你应当怎么去做。然而，这才是真正的驾驭一架飞机的知识。这些知识，必须要在你学完了很多的关于流体力学、物理学、机械的知识之后，由一名教练手把手地教你，还要经历大约三年的模拟实践之后才能够掌握。这个时候，就说你具备了这个知识。” 王浩真怕他一直就例子论例子地谈下去。刘郢闵的神侃在公司里面无人不知。所以，王浩就打断了他：“那你作为一个CKO管理的是知识还是信息呢？”“当然是知识！”刘郢闵说得很直接。 “这很好”，王浩看着刘郢闵很真诚地说：“很多人都反映说，对于这些信息不知道该怎么用。虽然面对海量的信息，但遇到问题，没有一条能够真的对上号。即使有些似乎能够吻合，进行操作的结果却不如意。”“而且，很多人认为需要查询的信息，从我们的知识库中一般都查阅不到，而需要通过因特网来查阅；而对于那些并不需要的信息，在知识库中则要多少有多少。”“所以，有人拿出了彼得·德鲁克的话来评价我们的知识管理工作，说我们记住了问题的答案的时候，却忘记了问题本身……” 听到这里，刘郢闵知道前两天他没有答复的问题捅到了老板这里。对于这个问题刘郢闵一直在搜集相关的信息。刚才侃侃而谈的那些内容，就是这几天搜集到的。老板
知识工程中的知识库、本体与专家系统① 魏圆圆1, 钱 平2, 王儒敬1, 王 雪1 1(中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥230031) 2(中国农业科学院农业信息研究所, 北京100081) 摘 要: 随着语义Web思想的兴起, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 一些初学者对知识库、本体以及专家系统的概念产生了各种疑惑, 根据笔者的理解与实践, 对知识工程中的本体、知识库以及专家系统做出较系统的比较分析,对这几个术语做一个澄清. 关键词: 知识库; 本体; 专家系统; 知识表示 Knowledge Base, Ontology and Expert System in Knowledge Engineering WEI Yuan-Yuan1, QIAN Ping2, WANG Ru-Jing1, WANG Xue1 1(Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China) 2(Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China) Abstract: With the development of the Semantic Web, the interoperability and sharing of expert system were put for- ward more advanced requests. The researches for new knowledge representation and knowledge base systems are im- portant trend. As a formal, explicit specification of a shared conceptualization, ontologies provide frames for inte- roperability between different systems and can solve the sharing and interoperability problem effectively. There were a variety of doubts in some beginners’ mind with the concepts of knowledge base, ontology and expert system. Based on the author's understanding and practice, the systematic comparative analysis between knowledge base, ontology and expert system in the domain of knowledge engineering were proposed in this paper, in order to make these terms less confused and more clearly comprehensible. Key words: knowledge base; ontology; expert system; knowledge representation 作为构建语义Web的基础, 本体论的研究及其应用是目前国内外非常关注的研究热点, 成为一个新的研究领域. 近年来, 本体的开发逐渐从人工智能实验室走向领域专家的桌面上. 本体的应用从网站的分类系统(比如Yahoo!)到网络产品销售的分门别类(比如https://www.doczj.com/doc/563914445.html,), 在互联网上的应用逐渐普及[1]. 某些学者将本体看作是构造知识库的一种途径, 另一些学者认为本体是知识库的重要组成部分[2,3], 此外还有专家将本体视为在不同平台间进行互操作处理的关键技术. 上世纪90年代, 随着本体定义的提出, 知识工程领域在建立知识库的方法上也产生了一种革命性思想, 即有关本体工程和构建本体知识库的思想[2]. 同时, 随着并行与分布式处理、语义Web等新思想与技术的引入, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 因此, 当初研究专家系统的专家学者都对本体产生了兴趣, ①基金项目:国家自然科学基金(31171456);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项前沿项目 收稿时间:2012-02-09;收到修改稿时间:2012-03-25