（管理科学与工程专业论文）知识管理中知识发现方法研究.pdf

浙江大学博士后研究i 作报告 知识管理中知识发现方法研究 摘要 在知识经济时代，企业的生产经营管理面i 临着前所未有的机遇和挑战，固守传 统的管理模式将在激烈的竞争中被淘汰，以知识管理为标志的新管理模式正在逐步 形成和发展起来，知识成为企业核心竞争力的源泉，不断创造知识、运用知识，为 知识构建合理的共享和使用平台成为知识管理中的重要环节以知识为研究对象， 从已有的知识库中获取潜在有用的新知识或新模式，即知识发现，是知识管理的核 心因此，面对各种复杂的知识库，对知识发现方法的研究成为信息科学和管理科 学共同关注的课题 粗糙集理论是2 0 世纪8 0 年代初波兰数学家p a w l a kz 提出的一种用于数据分 析的理论该理论通过分析对象与属性建立的关系数据库，称为信息系统( 知识库 的一般描述) ，研究属性之间的依赖关系，其核一t , - 是研究属性约简，即用较少的属性 完全表达全部属性对研究对象的信息刻划，从而使知识简化。更突出了知识的本质 特征概念格理论是德国数学家w i l l er 于2 0 世纪8 0 年代提出的概念格是根 据数据集中对象与属性之间的二元关系建立的一种概念层次结构，称为形式概念分 析，其中每个概念都是对象( 外延) 与属性( 内涵) 的统一体，从本质上描述了对象 与属性之间的相互对应关系 作为数据分析和知识处理的有力工具，粗糙集和概念格理论已在模式识别、决 策分析、知识工程、数据库知识发现、专家系统等领域得到成功运用本研究将它 们用于知识管理中的知识发现，并对信息系统的知识约简和属性特征进行了深入研 究，取得的主要研究结果有； 给出了粗糙集用于信息系统知识发现的一般理论和方法对于经典信息系 统、决策信息系统、模糊决策信息系统以及变精度的粗糙集模型，粗糙集理论给出 了各种知识发现的方法本研究基于近似空间，提出了近似表示空间概念，将各种 特殊信息系统转化为近似表示空间，给出了近似表示空间上的知识约简方法，从而 将各种特殊信息系统的知识约简方法统一在一个框架下特别是区分了在知识发现 中起不同作用的三类属性，即核心属性、相对必要属性和不必要属性，给出了三类 属性的特征，为知识发现中规则获取和知识管理中智能决策的启发式算法打下了基 础 仇国芳：知识管理中知识发现方法研究 提出了一种模糊信息系统的知识发现方法由于受客观条件和主观认识的限 制，采集到的信息系统经常是连续值或不确定值，本研究将粗糙集方法运用在模糊 集上，利用包含度工具，建立了用于模糊知识发现的粗糙模糊集方法该方法将所 有条件属性组合，获得的规则是带有某种可信度的所有规则 给出了基于概念格的知识发现和属性约简方法由概念格的形式背景分析思 想，构造了同一论域下两个形式背景组成的新形式背景，即决策形式背景，运用粗 糙集理论，研究在概念外延集相同条件下的条件属性与决策属性之间的关系，从而 给出协调决策形式背景下的知识发现和属性约简方法，同时研究了不同类型属性特 征 首次将概念格方法运用于处理知识管理中任务知识的匹配问题采用形式背 景方式描述了任务与知识的匹配问题，定义了i 型概念信息粒和i i 型概念信息粒， 研究了概念信息粒之间规则集及其精度，给出了概念知识粒、i 型概念信息粒与i i 型概念信息粒形成的关系，扩展了概念格研究内容，另外还从认知的角度，提出了 一般二元组，即任意给出对象集与属性集的组合转化为i 型概念信息粒与i i 型概 念信息粒，进而再转化为概念知识粒的迭代算法，识别出一般二元组的最大下近似 概念知识粒和最小上近似概念知识粒，以这种方式刻画出人们在认识事物中由表及 里、由浅入深，逐步认识到事物之间本质关系的认知过程 关键词：知识管理，知识发现，约简，规则，属性特征，粗糙集，概念格，概念信息 粒 浙江大学博士后研究i 作报告 r e s e a r c ho na p p r o a c h e st ok n o w l e d g ed i s c o v e r y i nk n o w l e d g em a n a g e m e n t a b s t r a c t i nk n o w l e d g e - b a s e de c o n o m yt i m e s ，i n d u s t r i a lm a n a g e m e n t so fa n ye n t e r p r i s e s f a c em o r ec h a n c c sa n dc h a l l e n g e st h a nb e f o r e t h e ym a yb ed i e do u ti nf i e r c e c o m p e t i t i o ni ft h e yk e e pa l w a y so n em o d eo fp r o d u c t i o na n dm a n a g e m e n t k n o w l - e d g em a n a g e m e n tm a r k e da san e wm o d eo fm a n a g e m e n th a sb e e ng r o w i n ga n d d e v e l o p i n g k n o w l e d g eh a sb e c o m eak e ys o u r c eo fc o r ec o m p e t e n c ei nc o m p e t i t i o n s ，k n o w l e d g ec r e a t i o n ，k n o w l e d g ea p p l i c a t i o na n dc o n s t r u c t i n gt h ep l a t f o r mo f t r a n s m i t t i n ga n ds h a r i n gk n o w l e d g ea r ei m p o r t a n tl i n k si nk n o w l e d g em a n a g e m e n t k n o w l e d g ea sas t u d i e do b j e c t ，k n o w l e d g ed i s c o v e r yi nd a t a b a s e ( k d d ) i so fm u c h i n l p o r t a n c ei nf i n d i n gp o t e n t i a lu s e f u ln e wk n o w l e d g ea n dm o d e t h u s ，f a c e dv a r i - o u 8c o m p l e xk n o w l e d g eb a s e s ，a p p r o a c h e so fk d db e c o m ec o m m o np r o b l e m sb o t h i ni n f o r m a t i o ns c i e n c ea n di nm a n a g e m e n ts c i e n c e r o u g hs e tt h e o r yp r o p o s e db yp o l i s hm a t h e m a t i c i a np a w l a kz i nt h ee a r l yo f 1 9 8 0i sat h e o r yd e a l i n gw i t hd a t aa n a l y s i sb yt h i st h e o r y jd e p e n d e n tr e l a t i o n s h i p s o fa t t r i b u t e sa r es t u d i e dv i aa n a l y z i n gd a t ab a s sc o n s t i t u t e db yo b j e c t sa n da t t r i b u t e s ，w h i c hi sg e n e r a l l yc a l l e di n f o r m a t i o ns y s t e m s ( ag e n e r a ld e s c r i p t i o no fa k n o w l e d g eb a s e ) t h ek e ys t u d yi st h ea p p r o a c ht oa t t r i b u t er e d u c t i o n st h a tr e f l e c t i n f o r m a t i o no no b j e c t sw i t hm i n i m a la t t r i b u t e sa st h es a $ n ei n f o r m a t i o na sw i t h t o t a la t t r i b u t e s8 0k n o w l e d g eb e c o m es i m p l ea n di n t r i n s i cc h a r a c t e r so fk n o w l e d g e a r er e v e a l e da f t e ra t t r i b u t er e d u c t i o n s c o n c e p tl a t t i c et h e o r yw a sp r o p o s e db y g e r m a nm a t h e m a t i c i a nw i l l eri nt h ee a r l yo f1 9 8 0i ts t u d i e sak i n do fh i e r a r c h y c o n c e p t u ms t r u c t u r ec o m p o s e db yt h eb i n a r yr e l a t i o n so fa s e to fo b j e c t s ( e x t e n s i o n ) a n das e to fa t t r i b u t e s ( i n t e n s i o n ) f r o mad a t as e tc a l l e daf o r m a lc o n t e x tt h i s p r o c e d u r ei sc a l l e df o r m a lc o n c e p ta n a l y s i s ac o n c e p tf o r m e db yas e t o fo b j e c t s a n das e to fa t t r i b u t e sd e s c r i b e st h ec o r r e s p o n d i n gr e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h e m a su s e f u lt o o l st od a t aa n a l y s i sa n dk n o w l e d g ep r o c e s s i o n ，t h e o r i e so fr o u g hs e t a n dc o n c e p tl a t t i c eh a v ef o u n dt h e i rs u c c e s s f u la p p l i c a t i o n si nt h ef i e l d so fp a t t e r n 1 v仇国芳：知识管理中知识发现方法研究 r e c o g n i t i o n ，d e c i s i o na n a l y s i s ，k n o w l e d g ee n g i n e e r i n g ，k n o w l e d g ed i s c o v e r yi nd a t a b a s e s ( k d d ) ，e x p e r ts y s t e m se t c b yt h e s et h e o r i e s ，a p p r o a c h e st ok n o w l e d g ed i s - c o v e r yi nk n o w l e d g em a n a g e m e n ta r es t u d i e di n t h i sp r o j e c t ，i nw h i c hk n o w l e d g e r e d u c t i o n sa n dc h a r a c t e r so fa t t r i b u t e sa r ef u r t h e rs t u d i e d t h em a i nr e s u l t sa r ea s f o l l o w i n g ： e s t a b l i s h i n gag e n e r a lt h e o r ya n da p p r o a c ht ok n o w l e d g ed i s c o v e r yb yr o u g h s e ti ni n f o r m a t i o ns y s t e m s d i f f e r e n ta p p r o a c h e st ok n o w l e d g ed i s c o v e r yh a v eb e e n g i v e nb yr o u g hs e tt h e o r y ，s u c ha sc r i s pi n f o r m a t i o ns y s t e m s ，d e c i s i o ni n f o r m a t i o n s y s t e m s ，f u z z yd e c i s i o ni n f o r m a t i o ns y s t e m sa n d v a r i a b l ep r e c i s i o nr o u g hs e tm o d e l s b a s e do i la p p r o x i m a t i o ns p a c e s ，t h en o t i o no fa p p r o x i m a t i o nr e p r e s e n t e ds p a c ei s p r o p o s e di nt h i sp r o j e c ta n da p p r o a c h e st ok n o w l e d g er e d u c t i o n so nt h i ss p a c ea r e s t u d i e dv a r i o u ss p e c i a li n f o r m a t i o ns y s t e m sa sa b o v ec a nb ec h a n g e di n t ot h i s s p a c e d i f f e r e n ts p e c i a la p p r o a c h e st ok n o w l e d g ed i s c o v e r yc a nb eu n i f o r m e di n t o t h i sf r a m e w o r k b e s i d e s ，t h r e ed i f f e r e n tk i n d so fa t t r i b u t e sw h i c hp l a yd i f f e r e n t r o l e si nk n o w l e d g ed i s c o v e r ya r ed e f i n e d ，s u c ha sc o r ea t t r i b u t e s ，r e l a t i v en e c e s s a r y a t t r i b u t e sa n du n n e c e s s a r ya t t r i b u t e s ，a n dt h e i rc h a r a c t e r sa r eg i v e nt h i st h e o r y a n da p p r o a c hm a k e sb a s i sf o rh e u r i s t i ca l g o r i t h m si nr u l ea c q u i s i t i o n so fk n o w l e d g e d i s c o v e r ya n di ni n t e l l i g e n td e c i s i o n so fk n o w l e d g em a n a g e m e n t p r o p o s i n gak i n do fa p p r o a c ht ok n o w l e d g ed i s c o v e r yi naf u z z yi n f o r m a t i o n s y s t e m d u et oc o n s t r a i n t so fo b j e c t i v ec o n d i t i o n sa n ds u b j e c t i v er e c o g n i t i o n s ，a n i n f o r m a t i o ns y s t e mi so f t e nw i t hc o n t i n u o u so ru n c e r t a i nv a l u e s i nt h i sp r o j e c t ， ar o u g hs e ti sa p p l i e dt oaf u z z ys e t ，ar o u g h f u z z ys e ta p p r o a c hi sp r o p o s e dt o f u z z yk n o w l e d g ed i s c o v e r yb a s e d o ni n c l u s i o nd e g r e e s ，a n da l lr u l e sa r ea c q u i r e d w i t hc e r t a i nd e g r e e so fb e l i e ft h r o u g ha l lk i n d sc o m p o s i t i o n so fc o n d i t i o na t t r i b u t e s g i v i n ga na p p r o a c ht ok n o w l e d g ed i s c o v e r ya n da t t r i b u t er e d u c t i o n sb a s e d o i lc o n c e p tl a t t i c e s f r o mt h ei d e ao ff o r m a lc o n t e x ta n a l y s i si nc o n c e p tl a t t i c e t h e o r y , ad e c i s i o nf o r m a lc o n t e x ti si n t r o d u c e d ，w h i c hi sc o m b i n e dw i t ht w of o r m a l c o n t e x t sw i t ht h es a m eu n i v e r s et h er e l a t i o n sb e t w e e nc o n d i t i o na t t r i b u t e sa n d d e c i s i o na t t r i b u t e so fc o n c e p t sa r es t u d i e db yr o u g hs e tt h e o r y ，a n da na p p r o a c ht o k n o w l e d g ed i s c o v e r ya n da t t r i b u t er e d u c t i o n si nac o n s i s t e n td e c i s i o nf o r m a lc o n t e x t i sg i v e nc h a r a c t e r so fd i f f e r a n tk i n do fa t t r i b u t e sa r em s os t u d i e d c o n c e p tl a t t i c et h e o r yf i r s t l yd e a l sw i t ht a s k k n o w l e d g eq u e s t i o n si nk n o w l 浙江大学博士后研究i 作报告 e d g em a n a g e m e n tam a t c h i n gq u e s t i o no ft a s k k n o w l e d g ei sf o r m u l a t e db ya f o r m a l c o n t e x t ，c o n c e p ti n f o r m a t i o ng r a n u l a r i t i e so ft y p eia n dt y p ei ia r ed e f i n e da n d r u l e s e t sa m o n gt h e mw i t hb e l i e fd e g r e e sa r es t u d i e d r e l a t i o n so fc o n c e p tk n o w l e d g e g r a n u l a r i t ya n dc o n c e p ti n f o r m a t i o ng r a n u l a r i t i e so ft y p ei ，t y p ei ia r eg i v e n t h i s s t u d ye x t e n d sc o n t e n t so fc o n c e p tl a t t i c e o nt h eo t h e rh a n d ，f r o mt h ev i e wo fc o g - n i t i v ep r o c e s s ，ag e n e r a lb i n a r yg r o u p ，w h i c hi sa n yg i v e no b j e c ts e ta n da t t r i b u t e s e t ，i sc h a n g e dt oc o n c e p ti n f o r m a t i o ng r a n u l a r i t i e so ft y p ei ，t y p ei ia n df u r t h e r i t e r a t i v ea l g o r i t h m sa r ep r o p o s e di no r d e rt oc h a n g ec o n c e p ti n f o r m a t i o ng r a n u l a r i t i e st oc o n c e p tk n o w l e d g eg r a n u l a r i t i e s ap a i ro fm a x i m a ll o w e ra p p r o x i m a t i o n a n dm i n i m a lu p p e ra p p r o x i m a t i o nt oag e n e r a lb i n a r yg r o u pa r ed i s t i n g u i s h e d t h i s m o d e le x p l i c a t e sak i n do fh u m a nc o g n i t i v ep r o c e s sw h i c hi sf r o mo u t s i d et oi n s i d e f r o ms u r f a c et od e p t h a n dt h e ni n t r i n s i cc h a r a c t e r sc a nb cr e c o g n i z e d k e y w o r d s ：k n o w l e d g em a n a g e m e n t ，k n o w l e d g ed i s c o v e r y ，r c d u c t ，r u l e ，a t t r i b u t e c h a r a c t e r ，r o u g hs e t ，c o n c e p tl a t t i c e ) c o n c e p ti n f o r m a t i o ng r a n u l a r i t y 第一章绪论 知识管理从来没有象现在这样被人们广泛关注，因为知识是企业获得核心竞争 力的源泉本章从知识管理的理念出发，在知识管理的框架下探讨了知识发现对于 知识管理的重要性，介绍了本研究采用的两种主要研究方法以及取得的主要研究结 果 1 1 知识管理概述 1 9 9 6 年，亚太经合组织( o e c d ) 的年度报告以知识为基础的经济在我国 出版，经过多年的经济发展实践和有关学者的研究，知识经济在我国开始发育成 长。“知识”在管理中的地位日益突出，人们开始普遍关注知识的应用和管理，究 其原因是由于i l j = 高新技术的发展与知识密集型产业的出现和迅速成长，知识的重要性日益突 出； 传统产业的改造急需知识的有效应用和创新； 市场需求的迅速变化，使得人们更加希望通过外部知识的掌握来开发和生产 适销对路的产品； 跨行业和部门的经营需要更广泛的技术和管理知识 知识作为一种生产要素，作为一种资本投入，将引起经营管理方面的重大变化， 因此在资本运营中如何管理这种特殊形式的资本显然是一个新的课题 未来学家托夫勒曾经说过，“掌握知识的知识更有力量，把知识管理提到日程 上来，对于发展知识经济会起到促进作用 近年来，人们在研究以企业为重点的知识管理的过程中，对知识管理作出过下 列定义l q ： 知识管理乃是对企业知识的识别获取，开发，分解，使用和存储 知识管理是将所有的专业知识。不论是在纸上，在数据库里还是在人的头脑 中收集起来，分配到能够产生最大效益的地方去 知识管理是获取恰当的知识在恰当的时候交给恰当的人，使他们能做出最好 的决策 2 仇国芳：知识管理中知识发现方法研究 知识管理涉及发现和分析已有的和需要的知识，并规划和控制开发知识资产 的行动，以达到组织的目标 知识管理就是鼓励创新与知识共享 知识管理是系统地处理，寻求、理解和使用知识以创造价值 知识管理乃是利用组织的无形资产创造价值的技术， 知识管理乃是以信息为基础的活动。通过组织性学习，创造言传性与意会性 知识 知识管理乃是运用集体的智慧提高应变和创新能力 知识管理是帮助人们对拥有的知识进行反思，调整和发展企业内部结构，提 高人们进行知识交流的技巧，增加获得知识的来源，促进知识交流 国外学者提出了一些知识管理的构架，有的是以任务为基础，有的是以过程为 基础，二者往往难以分开这里不按分类统一列述 美国的a i t h u ra n d e r s o n 咨询公司与美国生产力与质量中心认为组织中的知识 运作与管理包含下面七项任务1 3 l ： 知识的生成； 知识的辨识； 知识的收集； 知识的适应； 知识的组织； 知识的应用； 知识的共享 美国的d a t a w a r et e c h n o l o g i e s 公司认为应包括f 4 】： 识别业务问题； 准备进行变革； 组建知识管理队伍； 进行知识分析与审计； 确定解决问题的特点； 实施知识管理的具体工作； 将知识与人关联起来 e r b s ta n dy o u n g 公司提出了下面一些任务1 5 】： 知识的产生； 知识的表达； 童兰叁兰堡圭星竺塞三竺垒童 ：；3 知识的编码； 知识的应用 候萨泊与约希提出的任务如下悯： 获取知识； 选择知识； 内化知识； 使用知识； 生成知识i 外化知识 李伯维茨认为应包含下列任务1 7 】： 将信息转化为知识； 辨识和经验知识； 掌握并保存知识； 组织知识； 检索并应用知识； 组合知识； 学习知识； 生成新知识； 分布知识 p r i c ew a t e r h o u s ec o o p e r 公司提出个五个f 的内容【8 l ： 发现( f i n d ) 知识； 过虑( f i l t e r ) 知识； 针对问题形成( f o r m a t ) 知识 传送( f o r w a r d ) 知识给适当的人； 从使用者获得反馈( f e e d b a c k ) 罗格斯提出的任务包括【q ： 生成知识； 进行编码； 进行传递 范德斯佩克与斯匹科威特认为应该包括1 1 0 1 ： 开发新知识； 保护已有的和新的知识； 4仇目芳；知识管理中知识发现方法研完 分配知识； 组合有用的知识 魏格认为应该包含【1 1 1 ： 生成知识； 组合与转换知识； 传播应用知识； 实现价值 国内著名学者马家培教授( 1 9 9 8 ，1 9 9 9 ) 认为喘息管理是知识管理的基础，知 识管理是信息管理的延伸与发展”；“信息管理经历了文献管理计算机管理、信息 资源管理竞争性情报管理，演进到知识管理知识管理是信息管理发展的新阶层， 它同信息管理以往各阶段不一样，要求把信息与信息。信息与活动，信息与人连结 起来，在人机交流的互动过程中，通过信息与知识( 除显性知识外还包括隐性知识) 的共享。运用群体的智慧进行创新，以赢得竞争优势”，他还评述道，对于知识管 理的研究，最宽的理解认为，知识管理就是知识时代的管理，最窄的理解则认为， 知识管理只是对知识资产( 或智力资本) 的管理介于上述理解之间的认识，又有两 种，一为对知识的管理，另一为用知识来管理，尽管理解不周，但是对知识作为一 种重要生产要素加以管理的认识却是相同的，对知识管理日趋重要的认识也是一致 的” - 国内媒体比较愿意接受下面一种定义，知识管理就是对个企业集体的知识与 技能的捕获，然后将这些知识与技能分布到能够帮助企业实现最大产出的任何地方 的过程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 对于知识管理的定义，目前尚没有统一的被大家广泛认可的形式但是知识管 理的概念已经受到人们的普遍关注，“知识”作为一种生产资源，越来越受到管理 者的青睬特另是随着信息技术的迅猛发展，为知识的采集、标识，共享，传递、沟 通交流等刨造了条件，知识管理作为一个系统工程，需要全方位的研究和实施。 既要研究知识拥有者的绩效评测、激励机材，组织行为，企业文化等文化制度方面 的问题，也要研究知识发现表示整合、分类等知识技术方面的问题，两方面结 合起来，才构成了知识管理的实体 1 2 知识发现在知识管理中的作用 知识管理作为一种企业战略，其本质就是在恰当的时间以恰当的方式，将恰当 浙江大学博士后研完i 作报告 5 的知识传递给恰当的人因此知识的产生就是这个战略得以实施的源泉。1 9 8 9 年8 月在美国底特律召开的第1 1 届国际人工智能联合会议的专题讨论会上。提出了数 据库的知识发现( k n o w l e d g ed i s c o v e r yi nd a t a b a s e ，k d d ) f a y y a du 等人于1 9 9 6 年出版专著 a d v a n c e si nk n o w l e d g ed i s c o v e r ya n dd a t am i n i n 旷，明确定义“k d d 是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可为人们理解的非平凡 的知识的过程” 在知识管理的关键内容中，知识发现是其中的个重要部分，知识技术( k n o w l - e d g et e c h n o l o g y , k t ) ，信息技术( i n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y , i t ) 与人( p e r s o n ) 之间 的交互作用，构成了知识管理框架( 见图1 1 【1 2 1 ) 付造饲新 v 缩 码发现 给 疋 l ! _ j 1 = 亩 圈1 1 知识管理中需要知识技术支持的关键活动 其中个性化表示人与人之间的知识交流与共享l ”，1 4 】；创造创新表示生产新 知识【1 5 1 6 1 ；编码表示获取的数据结构化；发现表示搜索获取知识1 1 7 1 ；捕获控制 表示人机交互任务 在这个框架中，知识发现是借助信息技术完成的，而信息技术的不断发展和完 善，在各种复杂的知识库中得到运用，使知识发现更加智能化和科学化；同时由于 知识的特殊性，特别是隐性知识的显性化。知识库的庞大化，知识类型的多样化等， 对知识发现的信息技术也不断提出挑战，促使信息技术不断进步 任何一种企业发展战略都离不开决策。知识管理面临的将是更加科学和智能化 的决策，决策基于对未来的某种预期，决策的依据是现有的知识库，知识发现就是基 于已有的知识库，从中发现潜在的有用的知识因此知识发现是决策的基础从下面 的图中，可以看到知识发现以及与之相关的一些概念的层次结构关系( 见图1 2 【1 目) 6仇国芳t 知识管理中知识发现方法研究 商业智能整合知识与信息策略的全企业战略应用 知识管理知识的传播与相关信息策略的生成 知识发现众多规则与关系的解释与关联整合 信息搜索构建数据的相关规则和关系 ( 如：通过知识挖掘) 数据库查询定位和找到相关数据记录 盈1 2 知识发现及其相关概念描述层级田 在这个层次结构中，知识发现在知识管理的下层，通过知识发现，将多种规则 和关系提炼出来，为知识管理打下基础，同时知识管理是企业智能系统的下层，实 际上企业的知识管理最终目标就是实现企业的智能决策，这种密切的关联关系都依 赖于知识发现 任何一种管理模式都是为生产经营服务的，都是为了企业创造更加丰厚的利 润，而管理本身是有成本的，尤其是知识管理，由于知识需要经过处理才能为人们 所共享和交流，大量的知识需要结构整理和筛选才能真正为人们所用，已有的公开 的知识都是成熟和众所周知的，固守已经拥有的知识不可能获得持久的竞争优势， 因此，在实旖知识管理中提高知识的利用率和效率成为一项艰巨的首要任务知识 发现就是实现这一目标的有效手段，已有的知识可能是庞杂零乱的，通过知识发现 可以进行归类整理；大量的知识可能会有重复和相似的，通过知识发现可以进行简 化；知识的属性可能涉及各个方面。通过知识发现可以提炼出属性的重要性次序；现 有的知识库是已经发生的过去事件，通过知识发现可以挖掘出潜在的。隐含在知识 库内的有效规则，这些规则具有一定的代表性，是对未来事件的一种预测和佑计， 有助于人们进行科学决策 在当今这个知识经济时代，企业的致胜之道在于善于利用知识管理技术主要 表现在。 知识管理技术推动知识管理应用和发展知识管理技术是使知识管理得以具 体实现的主要工具，它在知识管理的任何一个环节都发挥着重要作用达文波特和 浙江大学博士后研究i 作报告 7 布鲁萨克在他们的营运知识t 工商企业的知识管理一书中指出t“知识管理远 不只是一门技术，但技术知识显然是知识管理的个部分新技术的出现有 助于加速知识管理活动由于我们拥有知识并懂得驾驭知识的价值。所以这些新技 术的出现拨旺了知识的火花”知识管理离不开知识管理技术。知识管理的各种功 能及服务通常在不同程度上依靠知识管理技术来实现，如查询服务离不开搜索引擎 技术、知识生产服务需要内容管理技术可以说，没有强大的知识管理技术支持， 企业将难以有效地实施知识管理 人对知识管理技术的驾驭直接影响知识管理的效率知识管理实施过程中有 相当多的技术问题令人头痛，若能啥理碰r 把棘手的技术问题抛开，何乐而不为 呢? 但问题的原因是使用了错误的不适当的技术，而并非技术之过事实上技术 只是个组成部分，认为实施知识管理只要将昂贵的软件与硬件恰当的安装起来就 可以了，并将技术祝为惟一的解决方案，这种错误的认知使知识管理技术无数次蒙 冤脱离了技术，知识管理也停滞不前只有把知识管理同信息技术所浮现的问题 恰当结合，才能使知识管理呈现出潜力 管理与信息技术的结合，用新的游戏规则迎战知识经济知识管理技术推动 管理体系发展，管理也对技术的改进形成影响现代组织变革的前沿是人、组织和 信息技术的集合知识管理作为一个运动潮流，有必要处于前沿对于个企 业而言，要么管好知识，要么走向衰亡企业知识管理的出发点应将知识视为企业 最重要的战略资源，把最大限度地掌握和利用知识作为提高企业竞争力的关键知 识管理与信息技术相辅相成，信息技术为企业知识管理提供了保障，知识管理水平 的提高又会促进企业对信息技术的应用 1 3 主要方法与研究结果 粗糙集( r o u g hs e t s ) 的概念是由p a w l a kz ，于1 9 8 2 年提出来的，它的基本思想 是通过案例库的分类归纳出概念和规则通过案例库的条件特征变量将案例库分类 而形成概念。并通过生成的概念去研究目标特征，从而得到关联规则分类是个 基本工具，粗糙集的贡献是给出特征变量的约简与核心，简化了概念的分类特征， 也简化了规则的表示这不仅使概念和规则表述得清晰简明，而且使人们对概念与 规则有了本质性的认识由于粗糙集是建立在对知识分类的基础上。因此它成为知 识挖掘的重要工具粗糙集的另外一个概念足上近似与下近似，使其对于不能用已 有知识表述的新知识给出某种近似表示，从而利用粗糙集得到的规则具有某种抗于 8仇国芳一知识管理中知识发现方法研完 扰性，因此上近似与下近似同样成为知识挖掘的重要工具 粗糙集理论是建立在知识库基础上的，因此知识库的深入研究推动了粗糙集理 论的发展特别是在知识管理中要面对更加复杂的知识库，比如知识库中数据取值 是连续值的情况，或者是模糊值的情况，或者是区间值的情况，也就是知识库取值 本身是不确定的情况，甚至知识库本身是不完备的情况对于这些复杂的知识库要 发现决策的规则，必须推进对粗糙集理论的研究同样，既然研究了以等价关系为 基础的分类产生决策规则，也可研究以偏序关系为基础归类研究决策的优劣关系， 因此在利用粗糙集理论的同时也必须发展粗糙集理论面对现实决策的实际问题。 不断推进粗糙集理论的研究，通过粗糙集理论的发展，解决更广芝的决策问题因 此，粗糙集理论作为知识管理中的知识挖掘的重要工具以及在人工智能方法的重要 应用，越来越受到人们的关注 与粗糙集理论同时产生的是概念格理论，概念格，又动，为g a l o i s 格，是w i l l e i l 于1 9 8 2 年提出的概念格同样是建立在知识分类基础上，但是它比分类有更大 的概括性，它往往在归纳几个分类的基础上产生一个概念概念格是根据数据集中 对象与属性之闻的二元关系，建立对象集与属性集之间的某种对应，生动简洁地体 现了概念之间的泛化与特化关系概念将属性与对象作为统一体，更好地反映了人 的思维特征因此，概念格与粗糙集理论一样，同样成为研究知识发现和获取决策 规则的一种重要方法 由于概念格与粗糙集理论都是建立在分类基础上的，因此两种理论虽然不同， 但又有共性利用粗糙集理论与方法研究概念格理论，利用概念格理论与方法研究 粗糙集理论，相互借鉴相互促进，推动了粗糙集理论与概念格理论的发展，同时 也为不确定性规则获取与决策管理提供了更深入的工具 使粗糙集理论与概念格理论在决策管理研究中发挥重要作用的是包含度理论 由于数据库的复杂性以及数据中干扰的存在，往往得到的决策规则有着某种不确定 性，包含度理论对于研究这种不确定性的度量有着重要意义包含度理论提供了包 含度的公理结构，但是满足公理结构的包含度是多种多样的，它包含了概率规则、 必然性与可能性规则以及各种蕴含规则因此包含度的多样性进一步适应了决策环 境的复杂性，对于不同的决策环境选择相适应的包含度公式，将使决策规则有更好 的应用价值 本项目是以粗糙集理论和概念格理论为基础研究知识发现的方法，得出了以下 一些研究结果： 给出了粗糙集用于信息系统知识发现的一般理论和方法对于经典信息系 浙江大学博士后研究i 作报告 9 统、决策信息系统模糊决策信息系统以及变精度的粗糙集模型，粗糙集理论给出 了各种知识发现的方法本研究基于近似空间，提出了近似表示空间概念，将各种 特殊信息系统转化为近似表示空问，绘出了近似表示空间上的知识约简方法，从而 将各种特殊信息系统的知识约简方法统一在个框架下特别是区分了在知识发现 中起不同作用的三类属性，即核心属性集，相对必要属性集和不必要属性集，给出 了三类属性的特征，为知识发现中规则获取和知识管理中智能决策的启发式算法打 下了基础 提出了一种模糊信息系统的知识发现方法由于受客观条件和主观认识的限 制，采集到的信息系统经常是连续值或不确定值，本研究将粗糙集方法运用在模糊 集上，利用包含度工具，建立了用于模糊知识发现的粗糙模糊集方法该方法将所 有条件属性组合，获得的规则是带有某种可信度的所有规则 给出了基于概念格的知识发现和属性约简方法由概念格的形式背景分析思 想，构造了同论域下两个形式背景组成的新形式背景，即决策形式背景，运用粗糙 集理论，研究在外延集相同条件下概念条件属性与决策属性之闽的关系，从而给出 协调决策形式背景下的知识发现和属性约简方法，同时研究了不同类型属性特征 首次将概念格方法运用于处理知识管理中任务知识的匹配同题采用形式背 景方