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动态本体构建的国内外研究现状综述1. 引言1.1 动态本体构建的国内外研究现状综述动态本体构建是近年来信息学领域一个备受关注的研究方向，它是指在本体知识库的基础上，对知识的结构和内容进行不断的更新和演化，以适应不断变化的需求和环境。
动态本体构建的研究范围涉及多个学科领域，包括计算机科学、人工智能、知识图谱等。
国内外学者们在这一领域进行了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。
在国内，动态本体构建的研究也逐渐受到重视，一些知名高校和科研机构积极开展相关研究项目。
国内学者们在动态本体构建的理论框架、方法技术、应用领域等方面取得了令人瞩目的进展，为我国在这一领域的研究和发展贡献了力量。
而在国外，动态本体构建的研究也蓬勃发展，一些国际知名研究机构和学者在这一领域进行了深入探讨，并取得了许多创新成果。
国外学者们的研究成果不仅在学术界产生了广泛影响，也在工业界得到了广泛应用。
动态本体构建的国内外研究现状呈现出蓬勃发展的趋势，有望为相关领域的发展带来新的突破和机遇。
接下来我将对动态本体构建的意义、国内外研究现状、方法技术、应用领域以及发展趋势等方面进行更详细的综述和分析。
2. 正文2.1 动态本体构建的意义动态本体构建是知识图谱建设中的重要环节，它利用本体表达形式对领域知识进行建模和表示，可以帮助计算机理解和推理领域知识。
动态本体构建的意义主要体现在以下几个方面：1. 知识表示与共享：动态本体构建可以帮助将领域知识以结构化的形式表示出来，使得不同系统之间能够共享知识，提高信息检索和推理效率。
2. 知识推理与智能搜索：通过构建动态本体，可以实现知识之间的关联和推理，实现智能搜索和推荐等功能，提升用户体验。
3. 语义一致性与数据质量：动态本体构建可以帮助保障数据的语义一致性，减少数据冗余和错误，提高数据质量和准确性。
4. 领域应用创新与发展：动态本体构建为各个领域的应用提供了基础支撑，可以促进各种创新应用的发展，推动领域的进步和发展。
大模型知识库作用和构建方式说到“大模型知识库”，你可能第一反应是“这又是什么高大上的东西啊？”其实也没那么复杂啦，简单来说，大模型知识库就是一个特别聪明的“大脑”，它能通过各种方式来整理、存储和调用信息。
这就好比你家里有个超大的书架，书架上放满了各式各样的书，而每当你需要找一本书时，书架能在几秒钟内准确无误地给你找出来，不仅如此，还能根据你的需求给你推荐类似的书。
是不是觉得这脑袋挺厉害的？不过，这可不仅仅是一个普通的书架，它可是个能“思考”的书架，能理解你要什么，并且把你想要的信息迅速地组织出来，省得你再跑去翻厚重的字典，或者在一堆网页里乱找。
你就坐在电脑前，问它问题，它能一口气给你答案，直接到点儿上。
而要构建这么一个“大脑”，其实也不是说拿个硬盘就行的。
你得有一个框架，把所有的信息按照某种规则存进去。
这个框架就是所谓的“结构化”知识库，简单来说，它把信息像文件夹一样分类，搞得井井有条。
举个例子，你是不是经常在找资料的时候，因为信息太乱而头大？而一个知识库如果没有清晰的结构，就像是你家里满地乱丢的衣服，找东西的时候肯定找不到。
这个知识库的搭建就得像搭建房子一样，得有基础设施，得有地基，然后一点一点地往上堆，别急，慢慢来。
然后，还得说说那些“智慧”的部分，也就是它怎么变得聪明。
你得给这个“大脑”提供足够的“食物”——就是信息。
它不能光喝水，也得吃肉，吃得越好，它就越聪明。
这里的信息有点像是你平时吃的饭菜，你吃得好，才能长得强壮。
所以，知识库的构建不仅要有丰富的内容，还得有高质量的内容，信息的来源可不能随便。
就好比你不会去随便吃路边摊，你总得去那些靠谱的餐厅，对吧？这个“大脑”也是一样，内容的质量直接决定了它的聪明程度。
再说了，构建这种知识库的过程可不能急功近利，得一步步来。
这就像你练习打篮球，光有天赋可不行，得有耐心，得每天去练，去调整。
这个“大脑”在初期的时候，可能表现得有点“傻乎乎”的，不知道怎么应对复杂的情况，像个刚入学的小白。
知识库大模型实现方式
知识库是一种存储和组织知识的系统，它可以用来存储各种类型的信息，如文本、图像、音频等。
实现一个大规模的知识库需要考虑以下几个方面。
为了构建一个大规模的知识库，我们需要收集大量的数据。
数据可以从各种渠道获取，如互联网、图书、论文等。
收集到的数据可以是结构化的或非结构化的，需要经过预处理和清洗，以便后续的处理和存储。
接下来，我们需要设计一个合适的数据模型来存储和组织知识。
知识库的数据模型应该能够灵活地表示各种类型的知识，并且能够支持高效的查询和检索。
常见的数据模型包括关系型数据库、图数据库等。
在构建知识库的过程中，我们还需要进行知识的抽取和表示。
知识抽取是指从原始数据中提取出有用的信息，例如实体、关系、属性等。
知识表示是指将抽取出的知识表示成计算机可以理解和处理的形式，如向量、图等。
为了提高知识库的可用性和易用性，我们还需要设计和实现相应的搜索和推荐算法。
搜索算法可以帮助用户快速地找到所需的知识，推荐算法可以根据用户的兴趣和需求推荐相关的知识。
为了保证知识库的质量和准确性，我们需要进行知识的验证和更新。
知识验证是指对已有的知识进行验证和修正，以确保其准确性和一致性。
知识更新是指及时地更新知识库中的数据和信息，以反映新的研究成果和发现。
实现一个大规模的知识库需要考虑数据的收集和处理、数据模型的设计、知识的抽取和表示、搜索和推荐算法的设计和实现，以及知识的验证和更新。
通过合理的架构和算法设计，我们可以构建一个功能强大、易用可靠的知识库，为用户提供丰富多样的知识和信息。
^mmmm2021年第04期(总第220期）知识库系统构建及其关键技术研宄徐辉(中国人民解放军91977部队，北京100036)摘要：文章提出了一种知识库系统的设计构建方法，将知识管理理念与大数据等现代信息技术有机结合，通过构建知识 数据资产集中管控平台，对文档资料实施数字化采集存储管理;整合多源异构数据信息，消除数据竖井，实现数据统一管 控与共享服务;聚合各部门数据，整合提取价值信息，支撑知识共享创新应用，并详细介绍了知识库系统构建的关键技术。
关键词:知识库;知识管理;知识库建设中图分类号:TP309 文献标识码:B文章编号=2096-9759(2021)04-0121-04Research on the Construction of Knowledge Base System and Its Key TechnologiesX u H u i(The P LA91977 U n it,B e ijin g100036)A b stra ct:T h is paper proposes a m ethod fo r designing and constructing a knowledge base system.B y organically com biningknowledge management concepts w ith big data technology,a centralized management and control platform fo r knowledge data assets is constructed,and d ig ita l collection and storage management o f documents is im plem ented.B y integrating m ultisource heterogeneous data inform ation and elim inating data silos,un ifie d data management and sharing services are realized.B y aggregating data from various departments and extracting value inform ation,innovative applications o f knowledge sharing are realized.It also introduces the key technology o f knowledge base system construction in detail.Keywords:knowledge base;knowledge management;knowledge base construction.〇引言随着信息时代和知识经济时代的到来，知识管理逐渐成为 重要工作之一。
动态贝叶斯网络结构学习的研究的开题报告一、研究背景动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network，DBN）是一种能够描述随时间推移条件概率分布变化的概率图模型，广泛应用于社交网络、金融市场、生物医学等领域。
DBN能够通过联合分布学习来预测未来的状态，同时还能够分析因果关系，揭示变量之间的依赖关系。
因此，DBN结构学习成为了DBN研究的关键和难点。
目前，DBN结构学习存在诸多问题，如数据稀疏性、样本量不足、计算复杂度高等。
如何提高DBN的结构学习效率和准确性，成为了DBN研究亟待解决的问题。
二、研究目的本研究旨在提高DBN结构学习效率和准确性，采用贝叶斯统计的方法，利用先验知识和样本数据，发掘变量之间的依赖关系，学习DBN的结构，并通过实验验证方法的有效性。
具体研究目标如下：1.设计动态贝叶斯网络结构学习算法，提高结构学习准确性和效率；2.构建DBN学习模型，利用模型进行结构学习；3.实现模型原型，并基于真实数据集，以及模拟数据集为基础，对模型进行验证和测试，分析算法的性能和精度；4.对算法进行改进，不断提高算法的性能和精度。
三、研究方法本研究将采用贝叶斯统计的方法，利用先验知识和样本数据，发掘变量之间的依赖关系，学习DBN的结构。
1. 概率图模型理论：阅读贝叶斯网络基础理论及其相关概念的文献资料，了解概率图模型的基本原理。
2. 先验知识的建立：结构的先验知识来源于领域专业知识和研究者的经验。
通过领域专家的意见或领域知识库构建一个先验知识库。
3. 动态贝叶斯网络学习算法：本研究将广泛调查和评估现有的动态贝叶斯网络学习算法，并针对先验知识和样本数据的特点，设计更加高效可靠的学习算法。
4. 算法实现：使用Python编写算法代码，并通过实现一个模型原型，验证算法的正确性和有效性。
模型原型应该包括对拟合数据进行测试的一些可视化。
5. 实验验证：基于真实数据集、模拟数据集，实现结构学习，并执行实验来验证方法的有效性。
教育知识图谱的概念模型与构建方法研究一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，知识图谱作为一种重要的知识表示和组织方式，已经在多个领域展现出其独特的价值。
特别是在教育领域，教育知识图谱的构建和应用对于提升教育质量、优化教育资源配置、实现个性化教育等方面具有重要意义。
本文旨在深入探讨教育知识图谱的概念模型与构建方法，以期为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
文章首先将对教育知识图谱的基本概念进行界定，明确其在教育领域的应用场景和价值。
随后，将介绍教育知识图谱的构建流程，包括数据源的选择与处理、知识抽取与表示、知识融合与推理等关键步骤，并详细阐述各步骤中涉及的主要技术和方法。
在此基础上，文章将提出一种基于本体的教育知识图谱构建方法，并对其进行详细的介绍和实证分析。
该方法旨在通过本体论的思想，对教育领域的知识进行系统化、结构化的表示和组织，从而实现教育知识的有效整合和利用。
文章将总结教育知识图谱构建过程中的关键问题和技术挑战，并对未来的研究方向和应用前景进行展望。
通过本文的研究，我们期望能够为教育知识图谱的构建和应用提供一套系统的理论框架和实践方法，推动教育领域的信息化和智能化发展。
二、教育知识图谱的概念模型教育知识图谱是一种专门用于教育领域的知识图谱，它通过对教育领域中各种实体、概念、关系进行结构化表示，以图的形式展示教育领域的知识。
其概念模型主要包括以下几个核心组件：实体层：这是教育知识图谱的基础，包含了教育领域中各种具体的实体，如学科、知识点、课程、教育机构、教师、学生等。
这些实体是构成知识图谱的基本单元，它们之间的关系构成了图谱的主要骨架。
关系层：关系层定义了实体之间的关系，如学科与知识点之间的包含关系、知识点之间的关联关系、教师与学生的师生关系等。
这些关系构成了图谱的主要脉络，反映了教育领域中的知识结构和逻辑关系。
属性层：属性层描述了实体的属性信息，如知识点的难易程度、学科的学习要求、教师的职称、学生的年龄等。
知识库构建关键技术研究报告摘要：知识库构建是一项重要的研究课题，它涵盖了知识获取、知识表示、知识存储和知识检索等方面。
本文将介绍知识库构建的关键技术，包括知识抽取、知识表示、知识存储和知识检索等方面的内容，并分析了当前的研究热点和挑战，希望能对相关领域的研究者和开发者提供参考和借鉴。
一、知识抽取知识抽取是知识库构建的第一步，其目的是从结构化和非结构化的数据源中提取出有用的知识。
常用的知识抽取方法包括实体识别、关系抽取和事件抽取等。
实体识别是指从文本中识别出具体的实体，如人名、地名、组织机构等。
关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系，如“北京是中国的首都”中的“北京”和“中国”的关系是“首都”。
事件抽取是指从文本中提取出描述具体事件的信息，如新闻报道中的事故、政治事件等。
二、知识表示知识表示是将抽取出的知识转化为计算机可以理解和处理的形式，常用的知识表示方法包括本体表示、图表示和向量表示等。
本体表示是指使用本体语言描述实体和关系之间的语义关系，如使用OWL 语言表示实体和关系的层次结构、属性等。
图表示是指将实体和关系表示为图的形式，如使用节点表示实体，使用边表示关系，使用图算法进行知识推理。
向量表示是指将实体和关系表示为向量的形式，如使用词向量模型将实体和关系映射到高维空间。
三、知识存储知识存储是将抽取和表示的知识存储到计算机中，常用的知识存储方法包括图数据库、关系数据库和三元组数据库等。
图数据库是一种专门用于存储图结构的数据库，它能够高效地存储和查询实体和关系之间的复杂关系。
关系数据库是一种用于存储结构化数据的数据库，它使用表格的形式存储实体和关系。
三元组数据库是一种用于存储三元组的数据库，它使用主谓宾的形式存储实体和关系，如（北京，首都，中国）。
四、知识检索知识检索是从知识库中检索出用户所需要的知识，常用的知识检索方法包括关键词检索、语义检索和推荐系统等。
关键词检索是指根据用户输入的关键词在知识库中进行匹配，返回与关键词相关的知识。
INTELLIGENCE1.引言知识管理的理论研究，现今的情况是理论上学说纷杂，没有一个成熟的、能得到大家公认的理论体系，从而导致实际应用中的知识管理系统实现并不能完全达到人们预期的目标。
这种情况的产生，固然和知识本身的内隐性、不确定性以及不稳定性相关，但理论研究和实际应用的脱节也是其中最重要的一个原因。
本文试图建立一个理论上相对成熟、实践中具有可操作性的动态知识库。
在总结前人研究成果的基础上，结合数据挖掘、知识推理等知识管理系统中必不可少的技术，探讨一种与组织业务流程无关、着重知识学习、基于知识传导模型的知识分类体系，并在此基础上建立了组织的动态知识库。
由于这种知识库与企业具体的业务流程无关，所以具体到每个企业的知识库实现时，知识库可以动态扩充。
这种扩充体现在两个方面，一是企业可以基于这个知识库结构模型，把这个知识库模型视为一个单元知识，在其最外层加上业务流程的约束，即形成了自己的知识库。
二是在知识库内部，知识所处的分类层次也不是固定不变的，当知识在组织内部传导、重构时，知识的状态发生改变，知识库能自动感知这种变化，并将其推送（或者重构新知识）到相应的分类层次中去。
2.动态知识库理论基础2.1理论研究中的知识分类。
理论研究中的知识分类，最重要的莫过于隐性知识和显性知识的概念。
这两个概念的建立将知识管理和信息管理从内容上区分开来，具有划时代的意义。
显性知识是指已经编码化的知识，它以人类语言的各种表现形式而存在，如书本、视频等。
隐性知识主要指“隐含经验类知识”，往往是个人或组织经过长期积累而拥有的知识，通常不易用语言表达，也难以传播。
1996年，OECD（经济合作发展组织）把知识分为四类。
即know-what（知道是什么的知识），是关于事实方面的知识。
例如企业有多少员工、产品用的什么原料、企业的主要产品等；know-why（知道为什么的知识），指自然原理和规律方面的科学理论，企业的know-why知识指企业生产的原理和规律，比如为什么选用某种原料、为什么生产某种产品而不是另外一种等；know-how（知道怎样做的知识），是指做业务流程中的技术和能力，比如熟练工人操作机器的技术等等；know-who（知道是谁的知识），是指关于谁知道什么和怎么做的知识，例如在工作过程中，如果出现了问题应该请教谁。
OECD对知识的四类划分中，关于知道是什么(Know-what)和知道为什么(Know-why)的知识基本属于显性知识，而隐性知识所对应的是OECD分类中关于知道怎样做(Know-how)和知道是谁(Know-who)的知识2.2Helund的知识传导模式。
在知识的转化过程中，日本著名的知识管理专家野中郁次郎和竹内广孝提出了知识转化的四种模式：从隐性知识到隐性知识称为群化，(Socialization)；从隐性知识到显性知识称为外化(Externalization)；从显性知识到显性知识称为融合(Combination)；从显性知识到隐性知识称为内化(Internalization)。
Helund提出了知识传导模式有三种：编码化及内化、外延和占有、消化及扩散。
1.编码化及内化。
编码化表示了组织中隐性知识显性化的过程，企业组织可以视作为一个编码的机器。
而内化指知识变成员工个人隐性知识的过程。
内化使得有限认知、知觉以及协调资源变得更有效率。
显性和隐性之间的活动称为映射，创新和现实的知识往往是借这个活动而形成的。
2.外延和占用。
外延是指知识由较低层移动到较高层,层次分为个人、小团队、组织、跨组织-，可能是隐性知识也可能是显性知识。
而占用是外延的反向过程。
对话则是外延和占用的互动，对话通常发生在某一特定层级之中,从个人到跨组织的领域。
“对话”与“思考”的质与量被假设与知识管理模式的质与量高度相关。
以学校为例，教师与学生在教室的对话与学生在家中的思考同等重要。
3.消化及扩散：从环境之中取得知识并将其扩散于环境中。
消化及扩散类似于知识输入及知识输出，被吸收的知识可能是隐性也可能是显性的，包括认知、产品及技能等形式。
例如复杂的隐性知识可通过招募关键性的人员来取得；如果知识较易编码化，则企业买卖专利权是一个适当的策略。
若知识的隐性度较高，则表示知识的消化方式是以内化为主导的。
3.动态知识库结构模型3.1动态知识库模型的特点。
a.多层次知识分类结构。
目前理论界从不同的角度对知识有多种分类方法，但任何一种单独的分类方法都不足以用来描述组织的业务流程知识。
而且如果采用了一种不成熟的分类方法，就不能保证知识分类的完备性和相对独立性，本知识库结构模型应该能够具有实践操作性，也就是说知识库必须要是实际应用中的一个模型结构。
所以知识库综合运用了四种分类方法，即OECD的知识分类方法：know-what（知道是什么的知识），know-why（知道为什么的知识），know-how（知道怎样做的知识），know-who（知道是谁的知识）。
在这四种分类方法中，又按知识的拥有者：个人、团体、组织、跨组织进行了交叉重叠分类。
这几类知识的重叠形成了16类知识。
对企业知识的划分，隐性知识和显性知识是必不可少的，对显性知识按存储形式（结构知识、半结构知识、非结构知识）然后和隐性知识并列对组织业务流程知识进行了第三次分类。
第四次分类实际上对上述这些知识的抽象，元知识用来描述组织业务流程知识本身，关系知识用来描述组织业务流程知识之间的关系。
b.业务流程无关性。
纵观企业的经营模式，即使是具有相同业务的企业，其业务流程也会千差万别，而且企业的经营模式也有可能因企业管理层的改变等原因而变化。
所以，一个能得到良好应用的知识库结构模型，应是与组织业务流程无关的。
在动态知识库结构模型中，抽象出来的知识分类是每一个业务一种动态知识库结构模型研究广州科技职业技术学院邝云英教学实践与管理247INTELLIGENCE（上接第279页）思、再实践，不仅让我自己在各方面进步了很多，也让我对孩子的了解更深入、更准确，对活动的把握更成熟了，发现问题的眼光也更敏锐了。
五、充分利用家长资源促进班级管理《幼儿园教育指导纲要》明确指出：“家庭是重要的合作伙伴，应本着尊重、平等、合作的原则，争取家长的理解、支持和主动参与，并积极支持、帮助家长提高教育能力。
”从此可以看到，幼儿园的班级管理是离不开家长的理解、支持和参与的。
（一）明确家园结合与班级管理的关系。
现代教育理论认为幼儿园与家庭是伙伴关系。
这种伙伴关系强调了家长和教师的平等性，肯定了家长的潜能作用。
因此，根据这层关系我们请家长一起来管理班级，并让家长提出他们的观点和见解。
例如：在开展“认识水果”这一教学活动中，有些家长认为应该把水果买来让幼儿尝尝、看看，有些家长认为应该带幼儿去水果店参观，有的家长认为可以让幼儿通过电脑了解更多的水果，最后，在大家的共同努力下，幼儿通过多种渠道不仅了解了水果的味道、形状、特点、而且在区域活动中用自己手中的画笔画出了自己喜爱的水果，我们还与家长一起评价和与幼儿一起展示自己的作品。
教学活动收到很好成效。
由此，看出家园联合的重要性了。
（二）家园合作形式的多样性有利于班级管理的开展。
现代的家长对教育子女问题十分重视，他们不在是单纯了解自己孩子的学习情况，对孩子在幼儿园的一日生活、游戏、及幼儿的操作能力和交往能力都非常重视。
因此，根据家的迫切要求，我园在幼儿入学时进行家访，了解幼儿在家的表现并与家长互相交流教育经验，在入学后开展了“家长开放日”家长接待日“并在家长开放日活动中，使家长了解到园所的日常工作，和孩子的一日情况，同时也设计一些让家长与幼儿一起来参与的活动，充分发挥家长的主动性。
为了教师与家长不断交流幼儿的在园和在家情况，我们还设立了“家长园地”“家长与教师的悄悄话”等这些栏目，方便了家长与教师的联系。
总之，幼儿园班级管理是一项漫长、复杂的教育，需要教师在教学中不断总结，不断反思，但是我相信在政策改革的指引下，我们会更好的适应和不断挑战这些新时代的形势。
流程所共有的，企业可以根据自身的实际情况来扩展知识分类。
也就是说，本知识库描述的是企业中某一个具体流程所相关的知识，而非整个企业的知识，正是由于有了这层高度的抽象，企业在根据本动态知识库结构模型构建自己的知识库时，只需要对自己的业务流程进行分解，在动态知识库结构模型上加上子流程的描述即可。
c.基于知识传导模型，着眼知识学习的知识库。
企业的知识管理很大程度是为了知识的共享与利用，知识管理的目的就是要让知识在组织内部有序地流动，避免知识孤岛的产生。
而企业管理者推行知识管理最重要的目的无非是提高企业的核心竞争力，从而带来更大的经济效益。
因此，在动态知识库内，知识并不是一成不变的，知识可以在个人、团体、组织、跨组织之间重构，产生新的知识，使知识的所有者发生变化；同时，显性知识（know-what知识，know-why知识）和隐性知识（know-how 知识，know-who知识）之间也可以互相转化，即知识的编码化、内化过程。
知识的传导在组织层面上部分对应着知识的学习过程，知识的学习从实质上来说是知识的重构，不同的是知识学习更多的是知识内化的过程（从显性知识向隐性知识转化）。
3.2动态知识库模型的结构。
动态知识库模型的结构按原始知识导入知识库过程，由上而下分为三层，即知识接口索引层、知识存储分类层以及知识逻辑分类层，如下图所示。
a.知识接口索引层。
在原始知识进入知识库之初，知识库必须要对原始知识进行解析和转换，这种转换体现在两个方面。
一是寻找出原始知识的元知识。
通过挖掘知识本身的含义，使用一组标准词汇来描述这个原始知识，这组用来描述知识的标准词汇就是我们要寻找的元知识（也即关于原始知识的知识）。
在这里，本体论的有关理论和实践是非常有用的。
通过对组织业务流程的分析，抽象出一个适合组织的知识本体，用一个多元组来表示。
借助于这个多元组来描述元知识。
重要的是，这个知识本体应该和企业的实际情况相关联，因为同一个知识，不同的企业甚至是同一企业中的不同流程，其受关注的侧重点可能都是不一样的，如一种生产工艺，对企业管理者来说，它关注的更多是这种生产工艺的实施效果，而对生产工艺的实施细节则是生产员工要着重去了解的。
二是抽象出原始知识与其他知识的关联关系。
也就是说这个原始知识在元知识中的描述项是否和其他知识的元知识描述项相重叠，或者是其中某些元知识的描述项的出现可导出另一项的出现，也隐藏在知识间的关联或相互关系。
b.知识存储分类层。
知识显性知识是指文字化的或者可以用某种方式表达的知识，隐性知识是指经验的、无法表述的知识。
在显性知识中，又可分为结构化的、半结构化的和非结构化的知识。
结构化知识是指模式明确、结构固定的知识，如单一的工程数据库；半结构化知识是指模式不明确、结构不固定的知识，如Web页面和由异构数据库组成的集成数据库等；非结构化知识是指没有模式或没有文字化的知识，如普通文档、人员和工程背景等。
