大数据知识服务平台构建关键技术研究

大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

情报学报 2018年10月第37卷第10期Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, Oct. 2018, 37(10): 971-978DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.10.001基于数据科学的知识创新服务应用模式构建研究曹嘉君1，王曰芬1,2（1. 南京理工大学经济管理学院，南京 210094；2. 江苏省社会公共安全科技协同创新中心，南京 210094）摘要大数据时代背景下知识需求发生变化，现有知识服务模式难以适用于知识创新发展与数据密集型科学研究范式的转变，需要导入数据科学构建面向知识创新服务的应用模式。

本研究在概述知识创新、知识服务、数据科学的基础上，探索知识创新服务的概念与特点及导入数据科学的目的，并分析知识创新服务模式的研究现状。

进而提出知识创新服务模式构建需求及目标，尝试构建基于数据科学的知识创新服务应用模式。

研究认为基于数据科学的知识创新服务模式主要应由数据基础层、分析逻辑层和结果展现层三个层面构成。

同时，依据知识内容分析、知识创新模式等角度，从四个方面对知识创新服务模式进行阐述。

关键词知识创新；知识服务；知识创新服务；数据科学；应用模式；模式构建Research on the Application Model of Knowledge InnovationService Based on Data ScienceCao Jiajun1 and Wang Yuefen1,2(1. School of Economics and Management, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094;2. Jiangsu Social Public Security Technology Cooperative Innovation Center, Nanjing 210094)Abstract: In the era of big data, knowledge demand has changed. The existing knowledge service model is not feasi-ble for the development of knowledge innovation and for the transformation of data-intensive scientific research paradigms. Therefore, it is necessary to establish an application pattern facing knowledge innovation by introducing data science. Through summarizing knowledge innovation, knowledge service, and data science, this research ex-plores the concept and characteristics of knowledge innovation service and the aim of introducing data science. Addi-tionally, it analyzes the current situation in knowledge innovation service model research. Further, it presents the aim and the demand of knowledge innovation service model; and finally, it tries to build an application pattern of knowl-edge innovation service based on data science. The research considers that the application pattern of knowledge in-novation service based on data science consists of three layers: database layer, analysis logic layer, and result presen-tation layer. Based on knowledge content analysis, knowledge innovation model, and other angles, this paper ex-pounds the service model of knowledge innovation from four different perspectives.Key words: knowledge innovation; knowledge service; knowledge innovation service; data science; application model; pattern construction收稿日期：2018-09-26；修回日期：2018-10-8基金项目：国家社会科学基金重大项目“面向知识创新服务的数据科学理论与方法研究”（16DZA224）。

2019年度国家自然科学奖安徽省提名项目公示（一）项目名称大数据挖掘的若干模型和方法（二）提名意见该项目对大数据挖掘的若干模型和方法开展了深入研究，解决了大数据挖掘若干科学问题，例如，系统性地阐明大数据的基本特征，提出了大数据多层次处理框架；设计稀疏嵌入与最小方差下的哈希方法，有效解决训练数据集具有海量特征和高维特征的问题；发明了含缺失值的决策树分类子，可以直接有效地利用缺失数据。

研究成果发表在TKDE、TIP和PAMI等权威杂志，在国内外产生一定的学术影响，被同行引用2600多次、SCI 引用1100多次，获得了学术界和工业界的跟进发展和采用，推动了本学科及相关学科的发展。

项目材料填写规范，内容真实，经公示无异议。

对照国家自然科学奖授奖条件，提名该项目为国家自然科学奖二等奖。

（三）项目简介图灵奖获得者斯通布雷克教授认为，大数据的四种含义之一是大多样性，意指：处理来自太多源的数据必然导致令人畏惧的数据集成挑战。

数据集成的实质性困难在于多源数据的海量、异质异构和低质量性，这也一直是数据库领域的基础性关键研究问题。

该项目组在过十来年对大数据的上述挑战中海量、高维、动态和低质量等问题展开深入研究，揭示了大数据中模式的形态与演变态势，提出训练样本的分块挖掘方法、噪音数据和缺失数据利用模型，从而，在2013年阐明了大数据的四个基本特征：异构、自治、复杂和演化，凝练出HACE定理。

主要科学发现点如下：1、大数据的基本特征与挖掘框架：阐明大数据的基本特征，提出了大数据多层处理框架，为大数据分析提供了理论基础和应用框架；提出稀疏嵌入与最小方差下的哈希方法，用于处理海量特征和高维特征的训练数据集。

2、不完全动态大数据的模式发现：揭示大数据中模式的形态与演变态势，提出面向大数据的不完全信息下模式发现、动态模式发现和模式演变的模型与方法。

3、噪音以及缺失数据的模式质量：揭示噪音数据的可修正机制及缺失数据与已知数据之间的关联关系，提出误差感知下的贝叶斯分类器用于解决噪声数据清洗所带来的信息丢失和信息错误的问题。

自然资源一体化数据管理与服务平台关键技术研究与应用摘要：在当前我国社会的发展过程中，加大了对自然资源的重视力度和管理力度，其中技术人员致力于建立一体化的数据管理和相应的服务平台，并将该平台应用在对自然资源的管理过程中，从而可以制定出资源管理的目录，并提高对自然资源的计算技术水平。

因此在本文中，构建了一体化的数据管理和相应的服务平台并将该平台应用在自然资源中，从而能够为各个地区自然资源的管理和措施的制定提供了数据上的支持，最终来提升对自然资源的利用率。

关键词：自然资源，一体化数据管理，服务平台，关键技术1.自然资源一体化数据管理与服务平台的架构设计1.自然资源一体化数据管理与服务平台的总体架构在建立一体化的数据管理与相应服务平台并应用在自然资源中，最重要的是采用分层模式的设计方法，从而可以对各种各样的自然资源进行科学专业的规划和分类，其中分为了五部分，分别是基础设施层、数据资源的中心层、管理与服务的平台层、应用层和用户层。

在一体化的数据管理与相应服务平台的相关基础设施层中，都是通过大数据的技术框架和自然资源的一些基础设施云来进行组合，从而能够为大数据的稳定运行奠定坚实的基础。

第二是数据资源的中心层中，在该中心层中，首先是以一体化数据库作为重点，并逐步建立起一体化自然资源的目录、模型以及数据库，并且定期对这些数据进行自动更新。

而在管理与服务平台层中，主要是通过该平台来提供各项的云服务，从而来实现对自然资源的科学管理。

第四是在应用层中，为开展自然资源的各项业务提供数据基础，同时为社会提供当前自然资源的各项信息，从而使得相关部门和机构能够准确的掌握自然资源的所有信息，为后期政策的制定奠定坚实的基础。

1.1.一体化的数据管理与相应的服务平台的具体设计在建立一体化的数据管理与相应服务平台的设计中，主要是根据云基础设施和相应的数据存储技术，来实现对各种自然资源进行统一化编辑目录和管理工作，其中采用了面向服务的方式，根据数据库中的一系列数据信息，可以为用户提供相应的服务和实现数据信息的实时共享，从而进一步实现对各种土地资源、矿物资源、地质环境和灾害信息等各类自然资源业务系统的科学应用和全面管理，从而来进一步的提高对自然资源的管理能力。

《三维可视化服务平台关键技术研究及应用》一、引言随着信息技术的飞速发展，三维可视化技术已经成为许多领域的重要工具。

在数据处理、工程设计、医学研究、虚拟现实等许多方面，三维可视化服务都为人们提供了更直观、便捷的信息呈现方式。

本篇论文主要针对三维可视化服务平台的关键技术研究及应用进行探讨，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。

二、三维可视化服务平台概述三维可视化服务平台是一种基于计算机技术，将复杂的数据信息以三维图像的形式进行展示和交互的平台。

该平台能够有效地将二维数据转化为三维模型，使人们能够更直观地理解和分析数据。

三维可视化服务平台在许多领域都有广泛的应用，如城市规划、医学影像处理、工业设计等。

三、关键技术研究（一）数据获取与处理技术数据获取与处理是三维可视化服务平台的基石。

该技术主要涉及数据的采集、清洗、转换和预处理等过程。

为了获取高质量的三维数据，需要采用先进的传感器技术和数据处理算法。

此外，还需要对数据进行标准化和规范化处理，以确保数据的准确性和可靠性。

（二）三维建模与渲染技术三维建模与渲染技术是三维可视化服务平台的核心技术之一。

该技术通过将获取的数据进行建模和渲染，生成逼真的三维图像。

其中，建模技术主要涉及几何建模、物理建模和过程建模等方面；渲染技术则主要涉及光照、材质、阴影等视觉效果的实现。

（三）交互技术与用户体验优化交互技术与用户体验优化是提高三维可视化服务平台应用效果的关键。

通过研究用户的行为和需求，优化平台的交互设计和用户体验，使用户能够更方便、快捷地使用平台进行数据分析和处理。

此外，还需要研究如何提高平台的响应速度和稳定性，以确保用户在使用过程中获得良好的体验。

四、应用研究（一）在城市规划中的应用在城市规划中，三维可视化服务平台能够将城市的地形、建筑、交通等信息以三维图像的形式进行展示。

这有助于城市规划师更直观地了解城市的空间布局和规划方案，从而提高城市规划的效率和准确性。

（二）在医学影像处理中的应用在医学影像处理中，三维可视化服务平台能够将医学影像数据以三维图像的形式进行展示和分析。

知识服务平台的构建与管理近年来，信息技术的快速发展和普及，让人们的生产生活方式发生了翻天覆地的变化。

大数据、云计算、人工智能等技术的出现，给我们带来了更多的便利和选择。

在这个背景下，知识服务平台的建立和管理成为了一个重要的话题。

一、知识服务平台的意义和优势知识服务平台是为了便于企业和个人获取、交流、分享知识而建立的一个在线平台。

它可以帮助企业和个人快速获取所需的知识，提高学习效率和工作效率，为各行各业的发展提供帮助。

知识服务平台的优势主要有以下几点：1. 信息交流和共享：知识服务平台可以帮助不同领域的专家和爱好者进行信息交流和共享，以便更好地进行创新和合作。

2. 提高工作效率：知识服务平台可以为企业员工提供便捷、快速的学习途径，增强员工的专业技能和业务素养，提高企业整体的工作效率。

3. 降低学习成本：知识服务平台可以为广大学生和职业人提供便捷、灵活的学习渠道，降低学习成本，提高学习效果。

4. 创新和发展：知识服务平台可以鼓励创新和发展，为各行各业的发展注入新的动力。

二、知识服务平台的建设和实施1. 建立平台：知识服务平台建设的第一步，需要考虑选择合适的技术平台和建立高效的数据管理系统，以确保平台的可靠性和稳定性。

2. 确认需求：建设者需要调研和分析目标用户的需求，确定知识服务平台所需要涵盖的领域和内容，以便为用户提供精准有用的信息和服务。

3. 确定内容：平台管理者需要在平台上提供涉及不同领域的优秀学习资源、知名机构的讲座视频等等，以吸引和满足用户的需求。

4. 建设社区：知识服务平台需要建立丰富的社区建设，包括用户的交流和分享区、知识实践区、竞赛和活动等等，以提供更好的用户体验。

5. 内容运营：平台管理者需要对平台上的信息进行跟进和整理，进行有效管理和运营，确保知识服务平台的易用性和用户满意度。

6. 分享和推广：知识服务平台的推广需要从个人和社会的层面进行，包括网络广告、社交媒体宣传和口碑传播等等，以吸引更多的用户和建立更高的知名度和美誉度。

价值工程0引言2015年，国务院下发《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，提出探索电子政务云计算发展新模式。

2016年10月，上海印发《上海市电子政务云建设工作方案》[1]，以“云网合一、云数联动”为构架，实现政府各部门基础设施共建共用、信息系统整体部署、数据资源汇聚共享、业务应用有效协同，为政府管理和公共服务提供有力支持，提升政府现代治理能力。

经过多年的发展，云计算已经开始从互联网行业走向传统行业，中国逐步进入全面上云阶段，并由此前的企业非核心业务上云，转向整体上云。

其中，大中型企业将成为上云的主力，安全、稳定、灵活将是大中型企业在上云过程中主要考虑的关键因素，混合多云架构兼具安全性和开发性，是政企行业客户实现传统业务与创新业务集成和平衡的最佳选择，混合云[2]成为企业IT 部署的主要形态。

随着大量的企业应用上云，企业在上云过程、面临上云环境（公有云、私有云和混合多云）的多样性，企业在云的管理与运营运维中，面临的问题开始逐步凸显，面向企业的云网服务变得十分必要。

企业上云过程，企业通常需要咨询、迁移和管理多方面的专业云网一体化[3]服务：首先，企业需要向公有云、私有云或混合云迁移的咨询和规划服务，帮助企业选择合适的网络、平台架构，规划实施路径。

其次，在上云过程中，企业需要平稳、安全、可靠的将现有业务迁移到多云环境中，应用安全和灾备策略，对于客户而言是一个巨大的挑战。

最后，在持续的运营和运维中，企业需要有专业的托管或系统支持服务，提供相应的运营和运维支持，对多网、多云环境以及云上应用等资源的进行管理，确保业务系统———————————————————————基金项目:浙江省哲学社会科学规划基金项目（编号：18NDJC047YB ）；浙江省教育厅一般科研项目（编号：Y201738113）；“上海市领军人才计划”项目。

作者简介:吴英姿（1978-），女，湖南株洲人，博士，杭州电子科技大学，主要研究方向为金融科技、互联网金融、金融学等；肖荣（1975-），男，江西赣州人，博士，上海理想信息产业（集团）有限公司，高级工程师（教授级），上海市领军人才，主要研究方向为计算机技术、移动互联网、信息安全等。

云计算与大数据的关键技术及应用云计算被认为是继个人电脑、互联网之后电子信息技术领域又一次重大变革,其通过虚拟化有效地聚合各类资源,通过网络化按需供给资源,通过专业化提供丰富的应用服务,这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高利用率、降低成本、促进节能减排,实现绿色计算;云计算发展的技术基础主要包括互联网、网络计算、虚拟化技术、服务计算,以及按需付费机制;其目的是为用户提供基于虚拟化技术的按需服务,提供形式主要分为基础设施即服务IaaS,平台即服务PaaS和软件即服务SaaS;依据底层基础设施提供者与使用者的所属关系,云计算平台可以分为公共云、私有云和混合云;对于大数据还没有一个正式的定义,目前最为普遍的定义就是“用传统方法或工具不能处理或分析的数据”;大数据具有大量、速度快和多样性三大特征,这些特征是传统数据处理方法和工具所无法胜任的;云计算关键技术主要包括四个方面：1.云平台服务优化管理技术;服务优化管理是提高云平台服务质量和平台性能的关键问题;其关键技术包括：云服务资源管理,研究物理机、虚拟机与虚拟集群的按需管理和分区隔离机制；云任务管理,研究云计算任务的分类、高效调度、负载平衡、功耗管理与容错等；云数据管理,研究大规模结构化、非结构化和多媒体数据的建模、组织、存储、操纵、检索、备份和保护以及数据服务技术；应用行为分析与系统测评,研究云计算负载刻画、云任务运行监控与云系统评测的度量方法和基准程序集合；云安全及隐私保护,研究支持不同用户的功能、性能和故障隔离,支持用户身份和用户数据的隐私保护,提供政府监督管接口等；2.云计算应用构建与集成技术;云计算应用构建与集成技术是为行为用户提供服务的关键;关键技术包括应用服务化、应用虚拟化、应用服务集成技术；3.云计算应用系统持续运行技术;为了支持企业的关键业务,云计算平台应用系统的持续运行是基本需求,因此需要研究云计算应用系统的持续运行技术,主要研究：云计算平台物理资源和虚拟化资源的动态监控技术、云计算平台服务监控技术、云计算应用和用户活动的监控技术；基于监控的故障评测、异常处理、容错及恢复机制,软件服务无缝迁移技术等；计算系统持续运行技术,研究云计算平台中虚拟机的出错迁移机制、虚拟化集群的容错机制、虚拟机安全机制等；4.云计算多模式客户端技术;网络时代的计算以数据、用户和服务为3大中心,云端共存、云端互动是未来计算架构发展趋势;云客户端既包括传统的PC机、笔记本,也包括手机、PDA、汽车移动终端和家电终端等智能移动设备;主要研究多种形态的云客户端接入技术、多模式客户端服务环境;面向云计算典型行业应用需求,需要研制多种形态,支持三网融合的轻量级云客户端接入技术,为用户提供简单易用的云计算服务；面向典型行业应用众多用户的个性化需求,研究多模式的客户端自适应云服务软件环境;大数据并非一项技术,其前身是商务智能BI;大数据是一系列信息技术的集合,包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个关键技术环节;其中,数据管理、计算处理和数据分析3个环节的变革较大;数据采集主要是从本地数据库、互联网、物联网等数据源导入数据,包括数据的提取、转换和加载;由于数据源不一样,数据采集的技术体系也不尽相同;其面临的挑战主要来自两方面,一是如何自动实现对接收的海量数据按照特定策略进行过滤,从而大幅度降低后续存储和处理的压力；二是如何自动生成元数据,准确描述数据出处,获得途径和环境等背景信息,并且将企业内部的数据与互联网的元数据相关联,进行多维元数据分析;不同行业对于元数据的录制要求不尽相同;大数据对存储管理技术的挑战主要在于扩展性;首先是容量上的扩展,要求底层存储架构和文件系统以低沉本的方式及时按需扩展存储空间;传统的NAS、SAN 等存储架构下,存储和计算分离,进行数据计算时I/O容易成为瓶颈,文件系统也存在吞吐量和可扩展性差的问题;新的以谷歌GFS和Hadoop HDFS为代表的系统中,普遍采用了分布式的存储架构,使得计算和存储节点合一,消除了I/O瓶颈,文件系统也采用分布式并行设计;但GFS/HDFS主要针对大文件的追加Append写入和读取进行了优化;下一步的重点是突破GFS/HDFS在写操作、小文件存取等方面的性能瓶颈,设计新的文件系统;其次是数据格式可扩展,满足各种非结构化数据的管理需求;对大数据进行分析处理要消耗大量的计算资源,这对计算的速度和成本都提出了更高要求;采用并行计算是应对大计算量的普遍做法;但传统的并行计算系统,一般由专用的性能强大的硬件构成,造价昂贵,若想提高系统性能,需要采取纵向扩展Scale Up的方式,即通过提升单机CPU性能、增加内存、扩展磁盘等达到性能提升;这种扩展容易达到瓶颈,难以支撑持续的计算能力扩展,而且成本很高;总结起来,下一步大数据计算技术的主要方向将集中在研发实时性高的大规模并行处理技术上,以支撑超大规模机器学习、超大规模流量计算等实时分析需求;当前大数据分析技术面临的挑战,一方面是要对结构化和半结构化数据开展深度分析,另一方面是要开发非结构化数据的宝藏,从而将海量复杂多源的数据转化为有用的知识;数据展现主要是如何以更直观和互动的方式展示分析结果,便于人们理解;大数据的分析系统必须提供数据来源、分析过程、查询机制等一系列信息,并以可视化的方式呈现出来;目前,可视化技术多与Web技术相结合,以图形或图像的格式呈现,比如SVG一系列的绘图技术和最新的 HTML5 的画布<canvas>等;未来三维动态呈现是趋势;大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力,几乎将波及到所有的行业,而信息、互联网和通信产业将首当其冲;特别是通信业,在传统话音业务低值化、增值业务互联网化的趋势中,大数据与云计算有望成为其加速转型的动力和途径,将在五大领域带来新的机会;1．提高网络服务质量;随着互联网和移动互联网的发展,运营商的网络将会更加繁忙,用于监测网络状态的信令数据也会快速增长;通过大数据的海量分布式存储技术,可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术,能够提高网络维护的实时性,预测网络流量峰值,预警异常流量,有效防止网络堵塞和宕机,为网络改造、优化提供参考,从而提高网络服务质量,提升用户体验;2．更加精准的客户洞察客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用;通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法,电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据,从各种不同的角度全面了解自己的客户,对客户形象进行精准刻画,以寻找目标客户,制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策,提升客户价值;判断客户对企业产品、服务的感知,有针对性的进行改进和完善;通过情感分析、语义分析等技术,可以针对客户的喜好、情绪,进行个性化的业务推荐;3．提升行业信息化服务水平智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业,都具有极大的信息化需求;目前,电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案,但主要还是提供终端和通信管道,行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商,对于用户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平;而随着社会、经济的发展,用户及用户的用户对于智能化的要求将逐步强烈,因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中,帮助用户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策,将能极大提升论文集宽带中国战略与创新学术研讨会信息化服务的价值;4．基于云的数据分析服务大数据和云计算相结合,使得数据分析也可以作为一种服务进行提供;电信运营商目前的云计算服务,主要还是以提供数据中心等资源为主;下一步,电信运营商可以在数据中心的基础上,搭建大数据分析平台,通过自己采集、第三方提供等方式汇聚数据,并对数据进行分析,为相关企业提供分析报告;5．保障数据安全大数据也有大风险,其中之一就是用户隐私泄露及数据安全风险;由于大量的数据产生、存储和分析,数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题,企业必须尽快开始研究新的数据保护措施;而电信运营商在网络安全、数据中心安全等方面具有优势,如能以此为基础,建立整个大数据领域的安全保障优势,必将从大数据的发展中获益匪浅;云计算大数据时代的到来使得全社会日益成为一个整体,在这一体系中个人隐私的保护已经成为社会信用体系建设的重要基础;我们在鼓励创新和进步的同时必须清醒地看到,无论美国还是任何国家对云计算大数据的使用和公开都是有选择、有目的的,不是无原则地开放,这不仅是受到法律和规则的限制,也与一个国家的整体发展规划和全球战略密切相关;我们在保护个人隐私方面所做的努力不仅是对每个社会成员的保护,更是对国家安全和社会长期持续健康发展的保护;。

知识服务平台的建设与应用一、绪论知识服务平台是一种以集成、共享、创新等为主要特征，以满足知识需求为目标的知识管理系统。

随着网络技术的发展，知识服务平台已经成为一种重要的知识管理工具，广泛应用于各个领域。

二、知识服务平台的建设1. 知识服务平台的基本架构知识服务平台主要由网站前端、后台管理及应用功能三部分组成。

其中，网站前端通常包括网站首页、产品介绍、服务案例、在线咨询等；后台管理主要包括用户管理、内容管理、系统管理等；应用功能包括知识库、在线问答、专业培训等。

2. 知识服务平台的数据建设知识服务平台的数据建设主要包括：知识分类与组织、知识元数据管理、知识分享和传播。

知识分类与组织是知识服务平台的重点之一，它分为主题分类、关键词分类等；知识元数据管理主要包括元数据标准、元数据模型、元数据管理系统等；知识分享和传播主要通过博客、论坛、微信公众号等方式进行。

3. 知识服务平台的技术支持知识服务平台的技术支持主要包括数据库技术、搜索引擎技术、自然语言处理技术等。

其中，搜索引擎技术是知识服务平台的重要支撑技术，可提高知识的检索效率和准确性。

三、知识服务平台的应用1. 知识服务平台在企业管理中的应用知识服务平台在企业管理中可应用于产品研发、知识管理、企业文化等方面。

其中，知识管理是知识服务平台的主要应用场景，可用于知识的收集、分类、整理和共享。

2. 知识服务平台在教育培训中的应用知识服务平台在教育培训中常用于建立在线课堂、在线问答等应用功能，可提高教育培训的效率和质量。

3. 知识服务平台在政府服务中的应用知识服务平台在政府服务中可应用于政策解读、公共服务、公众意见征集等方面，可提高政府服务的透明度和效率。

四、知识服务平台的未来发展1. 化繁为简，提高智能化知识服务平台未来的发展趋势将更加注重智能化和个性化，将深度学习、自然语言处理等人工智能技术应用到平台开发中，实现内容的自动分类、场景识别等功能，提高用户体验。

知识服务平台建设调研报告金建辉张智雄王曼摘要：基于当今知识经济和大数据时代背景，结合我院科技期刊国家队的定位，为推动我院建设知识服务平台，本调研报告首先简要介绍了当前世界知识服务发展趋势，其次汇总分析了国内外相关平台情况与特点，随后回顾了我院期刊数字化发展历程、合作出版及需求情况；进而分析了我院推动建设知识服务平台优劣势，最后提出了关于我院推动知识服务平台建设的初步考虑，以实现我院科技期刊持续发展，更好地服务于科技创新的总体目标。

关键词：知识服务、期刊数字化平台为在当今知识经济和大数据时代更好地推动我院科技期刊持续发展，服务于科技创新，根据院领导关于知识服务平台建设工作的多次重要批示，以及响应基层期刊编辑部多年的期盼，经我局领导研究，将知识服务平台建设方案调研工作列为2014年科普与出版处工作中的重中之重，力争在2014年就平台建设工作抓出成效来。

为此，2014年3月，我院组建成立了由科学出版社、院文献情报中心和我处相关人员组成的知识服务平台建设方案调研起草工作组，并形成了初步方案，并已经院秘书长办公会议原则审议通过。

根据局里青年读书小组安排，在工作组调研工作基础上，就知识服务平台相关工作进行了梳理、调研，并提出若干初步考虑。

一、知识服务发展趋势浅析通过对Springer、Elsevier、汤森路透等27家知识服务平台调研分析，一般认为知识服务发展目前呈现出八大发展趋势：交互式页面浏览展现，多媒体嵌入与服务，知识对象的规范、消岐与归并，语义化检索发现技术，知识关联揭示，数据发现分析，个性化服务，移动终端服务等方面。

（一）交互式页面浏览展现1．以IEEE数据库为例，该平台提供了方便易用的交互式页面浏览方式，实现文章目录跳转、查看文章相关元素（全文、引文、图片、公式等），从而提高原始PDF内容的浏览和利用效率。

（见图1-2-3）图1图2图32．通过Wiley Online数据库的侧边栏相关功能，实现PDF下载、文章相关信息浏览、引文和图标浏览、文章结构导航等。

我国知识服务研究的现状、热点和趋势目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的和范围 (4)2. 知识服务概述 (5)2.1 知识的概念与特性 (6)2.2 知识服务的定义与分类 (7)2.3 知识服务的主要功能与应用领域 (8)3. 我国知识服务研究现状 (9)3.1 历史发展沿革 (11)3.2 当前研究概况 (12)3.3 研究存在的问题与挑战 (13)4. 我国知识服务研究热点 (14)4.1 知识服务的理论构建 (16)4.2 知识资源与数据库建设 (17)4.3 知识服务技术的发展 (18)4.4 知识服务与用户需求的匹配 (20)4.5 知识服务的商业模式与应用创新 (21)5. 我国知识服务研究发展趋势 (23)5.1 数据驱动与智能化 (25)5.2 跨界融合与生态构建 (26)5.3 服务标准化与质量评价 (28)5.4 知识产权保护与法律政策支持 (29)6. 研究展望与建议 (30)6.1 未来研究方向 (31)6.2 政策建议与应用对策 (33)1. 内容简述本报告旨在全面剖析我国知识服务研究的现状、热点与趋势，为相关领域的研究者提供有价值的参考信息。

从研究现状来看，我国知识服务领域已取得显著的进展，涵盖了理论基础、方法论、应用实践等多个层面。

众多学者致力于探索知识服务的本质与内涵，提出了一系列具有创新性的理论观点。

研究热点主要集中在知识服务与信息技术的融合、知识服务对传统图书馆的变革、知识服务产业链的构建等方面。

这些热点问题不仅反映了学术界对知识服务领域的关注焦点，也预示着未来研究的发展方向。

在趋势分析部分，我们预测未来我国知识服务将更加注重个性化与定制化服务，利用人工智能、大数据等先进技术提升服务质量和效率。

跨学科合作与知识服务国际化将成为推动知识服务发展的重要动力。

本报告将从现状、热点和趋势三个方面对我国知识服务研究进行深入探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的启示和借鉴。

企业级知识管理平台搭建及运营策略研究报告第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究内容与方法 (3)第二章企业级知识管理平台概述 (4)2.1 知识管理平台定义与功能 (4)2.1.1 知识管理平台定义 (4)2.1.2 知识管理平台功能 (4)2.2 企业级知识管理平台特点 (4)2.3 知识管理平台发展趋势 (5)第三章知识管理平台搭建策略 (5)3.1 平台规划与设计 (5)3.2 技术选型与集成 (5)3.3 系统安全与稳定性 (6)第四章知识库构建与管理 (6)4.1 知识库分类与规划 (6)4.2 知识采集与整合 (7)4.3 知识存储与维护 (7)第五章知识共享与传播策略 (8)5.1 知识共享机制设计 (8)5.1.1 共享激励机制 (8)5.1.2 知识分类与标准化 (8)5.1.3 知识审核与质量控制 (8)5.2 知识传播渠道优化 (8)5.2.1 多元化传播渠道 (8)5.2.2 渠道整合与协同 (9)5.2.3 渠道个性化定制 (9)5.3 知识共享效果评估 (9)5.3.1 知识共享度 (9)5.3.2 知识应用效果 (9)5.3.3 员工满意度 (9)5.3.4 成本效益分析 (9)第六章知识应用与创新 (9)6.1 知识应用场景分析 (9)6.1.1 内部培训与学习 (9)6.1.2 业务流程优化 (9)6.1.3 决策支持 (10)6.1.4 产品研发与创新 (10)6.2 知识与创新融合 (10)6.2.1 知识整合与创新 (10)6.2.2 人才培养与激励机制 (10)6.2.3 技术研发与创新 (10)6.2.4 企业文化塑造 (10)6.3 知识应用效果评价 (10)6.3.1 知识获取与整合效果 (10)6.3.2 知识应用与创新成果 (11)6.3.3 员工能力提升 (11)6.3.4 企业竞争力提升 (11)第七章平台运营管理策略 (11)7.1 运营组织与管理 (11)7.1.1 组织架构设计 (11)7.1.2 人员配置与培训 (11)7.1.3 激励机制 (11)7.2 运营流程优化 (12)7.2.1 流程梳理 (12)7.2.2 流程重构 (12)7.2.3 流程监控与改进 (12)7.3 运营成本控制 (12)7.3.1 成本分析 (12)7.3.2 成本控制措施 (12)7.3.3 成本监控与预警 (13)第八章用户服务与支持 (13)8.1 用户需求分析 (13)8.2 用户服务体系建设 (13)8.3 用户满意度提升 (14)第九章知识管理平台评估与优化 (14)9.1 评估指标体系构建 (14)9.2 平台绩效评估 (15)9.3 持续优化策略 (15)第十章结论与展望 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 研究局限与不足 (16)10.3 未来研究方向与展望 (16)第一章绪论1.1 研究背景信息技术的飞速发展，知识经济时代已经到来。

知识库系统构建及其关键技术研究摘要：随着信息技术的发展，知识管理在企事业单位发展中的作用越来越大。

论文介绍了国内外知识库系统研究的发展状况，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：知识库系统；构建；关键技术引言组织面临决策问题，需要的是能够真正解决问题的知识。

档案作为组织的核心知识资源，不仅具有知识的普遍属性，而且与其他知识相比具有无可替代的优越性。

随着现代信息技术、人工智能、知识工程技术的不断成熟，发现、提炼和挖掘蕴含在档案中的知识及其知识关联，已具有切实的可行性。

基于上述背景，本文将探讨面向决策的档案知识库构建问题，旨在通过档案知识库的构建，为决策者提供高质量的档案知识服务。

1知识库研究现状分析国内外关于知识库的理论、技术和工具实现的研究已经逐步成熟，但是档案领域的知识库研究还基本停留在理论研究层面，实践部门的应用还需要不断深化。

档案部门利用先天优势条件，建设档案知识库，不断深化档案信息资源开发利用，实现档案知识资源的价值，为企业决策者提供最精准、最系统和最有效的知识服务，将对其决策水平和层次的提高起到至关重要的作用。

因此，在现有的知识库相关理论、技术和方法不断成熟的背景下，档案部门如何根据档案中知识属性特征，将基于不同知识类型构建的子档案知识库无缝封装，构建出完整的档案知识库系统，为档案用户提供全面、准确、有针对性的决策服务，是值得深入研究的一个课题。

2知识库系统技术架构设计2.1基础平台层基础平台层为数据中心提供硬件基础和软件环境，基础平台层主要包括计算设备、存储设备、安全设施、网络设备等基础硬件设备，以及计算组件等。

知识管理平台研究与开发随着信息时代的不断发展，知识管理成为了企业发展中不可或缺的一部分，而知识管理平台作为知识管理的重要工具之一，其研究和开发也日益受到重视。

本文将就知识管理平台的研究和开发进行探讨和分析。

一、知识管理平台的定义和特点知识管理平台，是指将企业内部的知识进行整合、分类、存储、检索、分享以及应用等一系列操作的软件平台。

其主要特点有：1. 多功能性：知识管理平台具有多种功能，可以针对企业内部不同的知识管理需求进行定制和开发。

2. 多媒体支持：知识管理平台支持多种媒体格式的知识存储和展示，如文本、图像、音频、视频等。

3. 高效性：知识管理平台具备快速存储、检索和分享企业知识的能力，有效提高了企业的知识管理效率。

二、现有知识管理平台的不足之处虽然知识管理平台在企业内部知识管理方面发挥了重要作用，但目前的知识管理平台也存在着一些问题，主要包括以下几个方面：1. 安全性问题：知识管理平台中所涉及的知识内容往往属于企业核心机密，因此需要采取一系列安全措施，如加密存储、权限控制等，以确保知识安全。

2. 市场竞争压力：随着知识管理市场的不断壮大，越来越多的企业开始涉足此领域，因此，知识管理平台的研发必须保持领先地位，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

3. 用户体验问题：知识管理平台的用户体验也往往受到一定的限制，如系统操作过于复杂、反应速度过慢等，这会影响用户的使用体验。

三、优化现有知识管理平台的方法针对目前知识管理平台存在的问题，有以下几种方法可供优化：1. 开发云端知识管理平台：由于传统的知识管理平台往往存在一定的局限性，因此，开发云端知识管理平台可以将信息共享与业务流程直接结合，方便企业内部共享和管理知识，同时还可以采用云计算技术，轻松实现存储与备份。

2. 引入AI技术：人工智能技术在知识管理平台中的应用能够提高知识的检索速度、节约人力、提高管理的准确率。

例如，通过机器学习技术对企业内部知识进行分析，从中提取有价值的信息，以便进行更有针对性的知识管理。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。