（计算机应用技术专业论文）知识管理与业务过程集成系统研究及应用.pdf

摘要 摘要 知识正成为生产力要素中最活跃最重要的部分，知识的创新和应用使企业在 竞争中不断发展。随着技术的发展和竞争的加剧，知识管理成为知识密集型组织中 业务过程管理以外的另一项重要实践内容。通过知识管理与业务过程有效集成， 组织能够将业务过程中产生的大量知识转化为知识资产，以此获得持久的回报，能 够促使组织经验和能力跨越时间、空间和组织机构进行传递，从而有效地改善其业 务活动的功效和性能，因此知识管理跟业务过程的有效集成更能充分发挥知识在 组织发展中的作用。 本文对知识管理与业务过程集成系统进行研究，研究思路如下：( 1 ) 针对目前 对知识管理与业务过程集成系统的建模方法主要是从业务过程的工作流模型的角 度进行研究，没有充分考虑组织的知识需求和知识资源的问题，从视图模型的角 度提出对知识管理与业务过程集成系统的建模方法，利用该方法可以较好地对组 织的业务过程管理、知识需求、知识资源等进行调研和分析；( 2 ) 提出知识管理与 业务过程集成系统的体系架构，以解决集成系统面临的问题；( 3 ) 对体系结构的知 识管理模块进行深入研究，针对知识管理生命周期的每个部分都可能涉及知识相 似性问题，对知识相似性进行了研究；( 4 ) 为了提高体系结构的知识处理效率，提 出一个知识到规则的模型：( 5 ) 把上述研究成果应用到税务综合审批系统中。 本文将在上述几个方面展开研究，主要的创新点如下： 1 提出一个集成知识管理与业务过程的统一建模方法，该建模方法从方法学 上借鉴了人工智能传统技术p s m ，把知识系统建模方法进行了改进和扩充，具体 提出了9 个建模视图，并为每个建模视图指明了建模符号，该建模方法为知识管 理与业务过程的建模提供了一套合理方案。 2 提出一个任务独立的知识管理与业务过程集成的体系架构，利用知识流引 擎进行知识管理与业务过程的集成，并对体系架构中的知识管理模块提出一个基 于o w l 的层次知识管理模型。该体系架构解决了四个问题：( 1 ) 异构的知识；( 2 ) 大量非格式化的数据源；( 3 ) 层次结构的任务独立性；( 4 ) 业务过程如何跟知识管 理紧密结合。 3 提出一个复杂知识相似性度量模型。知识管理的生命周期中，知识获取和 知识共享都涉及到知识相似性的度量问题，本文用结构图来表示知识，提出一个 按关键节点分层的基于最大同构子图的相似性模型，使得复杂结构的知识可以进 行逐层比较，并得到简单的数值结果，为包含不同类型属性的复杂知识相似性度 量提供了一种新方法。 4 提出一种基于最小拟合代价的知识相似性计算方法，实验表明该方法比传 统的相似性计算方法更简单、计算精度和稳定性更高。 华南理工大学博士学位论文 5 提出一个知识到规则的提取模型，该模型能够根据知识库中的知识自动产 生更多更有价值的知识，并且为知识清理、约简提供了一种的智能化辅助手段， 保证知识库的有效维护。核心思想是在多层次知识库的架构基础上，将规则纳入 整个概念框架中，使规则成为知识多层次概化的一个结果。 关键词：知识管理；业务过程；知识相似性；规则 中图法分类号：t p 3 9 l文献标识码：a h a b s t r a c t k n o w l e d g ef a c t o fh a sb e e nt h em o s ta c t i v ea n di m p o f t a n ta m o n gt h ef a c t o r so f p r o d u c t i v i t y k n o w l e d g ei n n o v a t i o na n di m p l e m e n t a t i o nf o s t e r sm ed e v e l o p m e n to f l h ee n t e r p r i s ei nc o m p e t i t i o n w i t ht h ee v o l u t i o no ft e c h n i q u e sa n di n c r e a s i n g c o m p e t i t i o n ，k n o w l e d g em a n a g e m e n tb e c o m e sa n o t h e ri m p o r t a n tp r a c t i c a lp a r ti n k n o w l e d g e i n t e n s i v eo r g a n i z a t i o n ，b e s i d e sb u s i n e s sp r o c e s s m a n a g e m e n t t h r o u g h t h ee m c i e n ti n t e g r a t i o no f b u s i n e s s p r o c e s sa n dk n o w l e d g em a n a g e m e n t ， a n o r g a n i z a t i o ni sa b l et ot u r nt h ek n o w l e d g e ，w h i c hi sg e n e r a t e di nb u s i n e s sp r o e c e s s ， i n t oa s s e t ，w i t hw h i c ht h eo r g a n i z a t i o nm a i n t a i n sas t e a d yr e t u m ，b e i n ga b l et oc o n v e y t h ee x p e r i e n c ea n dc a p a b i l i t yt h r o u g h t o u tt h et i m e ，t h es p a c ea n dt h eo r g a n i z a t i o n s ， a n df i n a l l yb e i n ga b l et oi m p r o v ee m c i e n c yo f b u s i n e s sa c t i v i t i e s ，i nt h ew a yt h a tt h e i n t e g r a t i o no fk n o w l e d g em a n a g e m e n ta n db u s i n e s sp r o c e s si sa b l et op l a ya ne 位c i e n t r o l ei no r g a n i z a t i o n t h i sd i s s e r t a t i o nr e s e a r c h e st h ei n t e g r a t e ds y s t e mo fb u s i n e s sp r o c e s sa n d k n o w l e d g em a n a g e m e n t ， t h ei d e ai s p r e s e n t e db e l o w ：( 1 ) r a t h e rt h a nc u r r e n t m o d e l i n ga p p r o a c h e sf o ri m e g r a t i o no fb u s i n e s sp r o c e s sa n dk n o w l e d g em a n a g e m e n t ， w h i c hs t a r t sf r o ma na s p e c to fw o r k n o wm o d e l ，w i t h o u tc o n s i d e r a t i o no fk n o w l e d g e r e q u i r e m e n ta n dr e s o u r c e so ft h eo r g a n i z a t i o n ，t h ep a p e rp r o p o s e st h em o d e l i n g a p p r o a c hf r o map e r s p e c t i v eo fi n t e g r a t i o no f b u s i n e s sp r o c e s sa n dk n o w l e d g e m a n a g e m e n t ，w h i c he n a b l e sb e t t e ri n v e s t i g a t i o na n da n a l y s i s o nb u s i n e s sp r o c e s s m a n a g e m e n t ，k n o w l e d g er e q u i r e m e n ta n dr e g o u r c e so ft h eo r g a n i z a t i o n ；( 2 ) t h ep a p e r c o m e su pw i t ha na r c h i t e c t u r eo fi n t e g r a t e ds y s t e mo fb u s i n e s sp r o c e s sa n dk o w l e d g e m a n a g e m e n t ，w h i c hs o l v et h ep r o b i e m so fi n t e g r a t e ds y s t e m ；( 3 ) w i t hi n d e p t h i n v e s t i g a t i o no fk n o w l e d g em a n a g e m e n t m o d u l ei nt h e a r c h i t e c t u r e ， w ea i ma t s i m i l a r i t ym e a s u r e m e n ti ne v e r ys t e po ft h ei i f e - c i r c l eo ft h ek n o w l e d g em a n a g e m e n t ； ( 4 ) t oe n h a n c et h ep r o c e s s i n ge f n c i e n c yo ft h ea r c h i t e c t u r e ，ac a s et or u l ee x t r a c t i o n m o d e li sp r e s e n t e d ； ( 5 ) t h er e s e a r c hh a sb e e n i m p l e m e n t e di nc o m p r e h e n s i v e e x a m i n i n ga n da p p r o v i n gs y s t e mi nn a t i o n a lr e v e n u e ( g u a n g z h o u ) w i t ht h ep e r s p e c t i v e sm e n t i o n e da b o v e ，t h ep a p e rh a ss e v e r a li n n o v a t i o n s ： 1 a nu l n f o r mm o d e l i n ga p p r o a c hi sp r o p o s e d ，i n t e g r a t i n gt h eb u s i n e s sp r o c e s s a n dk n o w l e d g em a n a g e m e n t t h ea p p r o a c hl e n d sp s m ，at r a d i t i o n a lt e c h n i q u e ，i n a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ei naw a yo fm e t h o d o l o g y ，i m p r o v e s 柚de x t e n d st h ek n o w l e d g e s y s t e mm o d e l i n ga p p r o a c h e s n i n em o d e l i n gv i e w sa r ep r e s e n t e di nt h ep a p e r ，w i t ha m o d e l i n gs y m b 0 1o ne a c hv i e w t h ea p p r o a c ho f f e r sar e a s o n a b l es o l u t i o nf o r i i i 华南理工大学博士学位论文 m o d e l i n go fb u s i n e s sp r o c e s sa n dh l o w l e d g em a n a g e m e n t 2 at a s k - i n d e p e n d e n ta r c h i t e c t u r ef b r i n t e g r a t i o no fb u s i n e s sp r o c e s sa n d k n o w l e d g em a n a g e m e n ti sc a r r i e do u t ，i n t e g r a t i n gw i t ha ne n g i n eo fk n o w l e d g en o w ah i e r a r c h i c a l0 w l _ b a s e dm o d e li sa l s op u tf o r w a r dw “h i nt h ea r c h i t e c t u r e t h e a r c h i t e c t u r ed e a l sw i t ht h ef b l l o w i n gi s s u e s ：( 1 ) h e t e r o s t r u c t u r e dk n o w l e d g e ；( 2 ) t r e m e n d o u sn o n s t f u c t u r e dd a t as o u r c e s ；( 3 ) t a s k - i n d e p e n c yi nh i e r a r c h y ；( 4 ) h o wt o i n t e g r a t eb u s i n e s sp r o c e s sw i t hk n o w l e d g em a n a g e m e n t 3 d u r i n gt h el i f ec i r c l eo fk n o w l e d g em a n a n g e m e n t ，s i m i l a r i t ym e a s u r e m e n ti s i n v o l v e db o t hi n k n o w l e d g er e t r i e v a la n dk n o w l e d g es h a r e t h ek n o w l e d g ei s r e p r e s e n t e db ys t r u c t u r a ld i a g r a m ， a n da s i m i l a r i t ym o d e l b a s e do nm a x i m u m i s o m o r p h i cs u b g r a p hi sd i s c u s s e d ，w h i c he n a b l e ss t r a t i f i e dc o m p a f i s o nb e t w e e n k n o w l e d g eo fc o m p l i c a t e ds t m c t u r e ，w i t ha no u t c o m eo fs i m p l en u m e r i c a lr e s u l t t h e m o d e lh a s p r o v i d e d t h eb a s i so fc o m p r e h e n s i v e c o m p a r i s o na m o n g t h e p a r t i a l l y - o r d e r e da t t r i b u t e so fd i 虢r e n tt y p e s 4 a na p p r o a c ho ns i m i l a r i t ya s s e s s m e n tb a s e do nf h f e s tf i t t i n gc o s t ( f f c b s ) i s p r e s e n t e d ，t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l ts h o w st h a t ，i to u t p e r f o r m st h ee u c l i d e a nd i s 协n c e w i t hm o r es i m p l e ，e f n c i e n td a t a t h ea p p r o a c hh a sb e e ni m p l e m e n t e di na i li n s p e c t i o n s y s t e mo fn a t i o n a lr e v e n u e 5 ac a s e - t o r u l ee x t r a c t i o nm o d e li sd i s c u s s e d ，w h i c hp r o d u c e sm o r ev a l u a b l e k n o w l e d g ef r o mk n o w l e d g eb a s e t h em o d e lp r o v i d e s a ni n t e l l i g e n tm e a s u r ef b r k n o w l e d g ec l e a n - u p ， a n dg u a r a n t e e se f f e c t i v em a i n t a i n a n c e t h ei d e a i s ， t o i n c o r p o r a t et h er u l e si n t ow h o l ec o n c e p tf r a m e w o r k ，b a s e do nh i e r a r c h i c a lk n o w l e d g e b a s e a n dt om a k er u l e st h eo u t c o m eo fh i e r a r c h i c a la b s t r a c t i o n 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 ；b u s i n e s sp r o e c e s s ；k n o w l e d g es i m i l a r i t y ；r u l e c l cn u m b e r ：t p 3 9 1d o c u m e n tt y p e ：a i v 华南理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研 究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文 不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研 究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完 全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 叶当窀 1 日期：耖年多月岁日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权华南理工大学可以将本学位论文的 全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密曰。 ( 请在以上相应方框内打“”) 硒缓 计励7 名 名 签 签 者 师 怍 导 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 从工业经济向知识经济的转化中，知识正成为生产力要素中最活跃最重要的 部分，知识的创新和应用使企业在竞争中不断发展，并创造巨大财富。能把长期保 存下来的信息资源，连同知识员工积累的实践经验和创新思想进行有效的挖掘、共 享和利用，使企业了解自己的知识资源，并利用这些知识达到提高工作效率和发展 壮大的目的，这对于保持企业的竞争优势是至关重要的i l j 。 传统的知识聚焦于生产要素：劳动力、资金和土地，但近年来，另外一些因 素在经济中的作用越发显得重要，世界银行已认识到知识对于经济发展的重要性， 并对其重要性进行了描述：“知识对于发展是很重要的，因为我们所做的每一样东 西都离不开知识。为了生存，我们必须把资源转化为我们生活所需的东珏，这需 要知识。如果我们想生活得更好、如果我们想提高生活水平、改善我们的健康、 获得更好的教育、保护好环境，我们必须不能仅仅简单地以消耗更多的资源来获 得更多所需的东西，因为资源总是有限的。我们必须用有效的方法使用这些有限 的资源生成更高的回报，这就使得知识所起的作用可能比资源大。在全球经济发 展的几个世纪以来，知识和资源在经济发展中的地位平衡已逐渐倾斜，知识已经 成为决定生活标准的最重要因素，比土地、工具和劳动力更为重要。今天，大多 数技术型的先进经济确实是基于知识的，当它们从创新中产生出大量财富时，将 会创造大量的知识相关的工作岗位：知识工程师、知识经理、知识协作员”b j 。 早在8 0 年代，保罗罗默教授就曾提出了经济增长四要素理论p j ，其核心思 想是把知识作为经济增长最重要的要素，他认为：首先，知识能提高收益；其次， 知识需要投资；第三，知识与投资存在良性循环关系，投资促进知识，知识促进 投资。现今，企业的价值己不在于拥有多少厂房，设备，甚至产品，而在于知识 产权，客户的信赖程度，与商业伙伴合作的能力，电讯基础结构，以及雇员的创 造潜力和技能等，公司中最大的资产，就是继资本、劳动之后脱颖而出的“第三 资源”一知识资源。为此，需要把企业的知识资源纳入知识管理之中，把知识的 识别、获取、开发、分解、储存、传递、共享等组成一条知识链，并对其进行有 效管理。 无论是企业的领导者，进行管理理论研究的学者，为企业发展提供建议的管 理顾问咨询公司，还是领域的软件厂商，以及新闻媒体，都越来越重视知识管理。 如何利用存在于专家头脑中的经验和知识，提高生产力和快速响应能力，全面增 强工作人员的技能素质和协同工作能力，是知识管理所要解决的问题，这对于增 强竞争能力，快速解决突发的问题具有深远的意义。 华南理工大学博士学位论文 1 。2 研究背景和研究意义 1 2 1 知识管理理论研究中存在的问题 1 知识管理与业务过程结合是知识管理发展的趋势，知识管理成为知识密集 型组织中业务过程管理以外的另一项重要实践内容，两者结合能更好地进行协同 处理，优于单独使用知识流或工作流管理方法。知识管理与业务过程的集成系统 的目标是在企业的业务行为中，持续地收集、实现、构造知识和信息。并以自动 感知的、目标明确 的、主动的方式为不同的操作任务提供帮助，以改善协作性的、 知识敏感的工作处理过程。要实现这一目标，要达到知识在整个业务过程中的支 持，需要有一个合理的建模方法，了解组织业务过程及知识需求，已有的相关研 究中还缺乏系统的知识管理与业务过程集成的建模方法，需要提出一个新的建模 方法。 2 知识管理与业务过程集成系统四个方面的主要挑战【4 喝】：( 1 ) 异构的知识； ( 2 ) 大量非格式化的数据源；( 3 ) 层次结构的任务独立性；( 4 ) 工作流如何跟知 识流紧密结合，这需要一个合理的体系架构去处理这些挑战。 3 在整个知识管理过程，包括知识获取、知识存储和知识共享都需要利用知 识检索的功能，知识检索的关键是知识相似性的问题，知识相似性研究是知识管 理的一个重要方面。目前在知识获取和知识共享方面有很多方法，在方法学上和 具体技术上都各不相同，常常计算复杂度比较大。对于知识相似性度量问题上， 目前大多数方法是将知识的属性映射到一个实数区间f 9 】，然后以欧氏距离或者曼 哈顿距离等作为知识相似性的判断标准，但对具有复杂结构的、难以进行数值化 变换的知识的相似度量则难以用这些方法，需要一种新的、针对复杂结构知识的 相似性度量方法。 4 知识相似性计算方法中，欧氏距离【l o 】方法简单、容易计算，但精度不理想， 只能粗略地度量两个知识单元的距离，不能反映两个知识单元的相似度的本质， 需要更简单有效的度量和计算方法对知识相似性进行研究。 5 在知识管理中，知识库的维护也是一个重要问题，知识的整理、提升，知 识库的约简等是知识存储和知识维护的重要工作，随着知识库的不断扩大，如何 对知识进行约简，或者根据知识库中的知识自动产生更多更有价值的知识也是一 个面临的挑战，因此需要一种辅助的智能化手段来支持这个工作的进行。 1 2 2 信息化建设的实践中存在的问题 1 在实际工作中，我们也发现知识管理与业务过程相结合是一种实际需要， 在作者工作单位信息系统开发过程中也碰到如下问题，为了更有效对税务事项审 第一章绪论 批进行科学合理的管理，提高工作效率，加强依法治税，减少税务干部的违法违 纪行为，需要开发一个税务事项综合审批监核系统，税务事项综合审批监核系统 有三大目标：( 1 ) 对审批过程所涉及的税务事项进行管理；( 2 ) 在每项审批过程 中可以自动根据知识进行提醒、资料查询及监控；( 3 ) 提供高效率的纳税评估与 税务稽查功能。由此可见，该系统不是一个单一的业务管理系统，也不不是一个 纯粹的知识管理系统，其中涉及到两者，因此系统需要建设成为一个既包含业务 流，也包括知识流的集成系统，需要一种新的系统建模方法，在项目实践中，我 们发现传统的面向工作流的建模方法或者知识系统建模方法都不能很好地满足我 们的需求，需要对组织进行全方位的研究，需要多角度对组织需求进行调研和分 析，而不能只是用传统的基于工作流的建模方法来进行建模，也不能以知识系统 的建模方法进行需求调研和分析，目前知识系统建模的视图不够详细和明确。 2 在纳税评估、税务稽查、纳税人信誉等级评定等日常中，利用案例库知识， 把待评估的企业资料跟这些案例进行相似度比较，若相似，则把企业设置为可疑 者，这样既可以充分利用历史知识，又减少系统复杂度和计算量，提高工作效率， 这需要用到知识相似性。同时，案例知识库也需要进行蹩理和维护，如何充分利 用已有知识产生更多更有效的知识，也是知识管理的另一个研究课题，需要一种 方法来辅助知识库的日常运维和管理。 由上述知识管理研究中的理论和信息化建设实践中碰到的问题，可见对这些 问题的研究和提出合理的解决方法，将会进一步推动知识管理的理论发展，并且 可以指导信息化建设的实践，使知识管理能进一步推动社会经济各项事业的发展， 为实现科学发展观提供信息化支持。 1 3 研究目标和创新点 1 3 1 研究目标 本文研究的目标包括如下： 1 提出一套知识管理与业务过程的集成建模方法，利用该建模方法可以对组 织的各项业务需求和知识需求进行分析调研，全面清晰理解组织的整体需求。 2 为知识管理与业务过程集成系统提出一个灵活的体系架构，为集成系统的 设计开发提供帮助。 3 提出一套更有效的知识相似性度量和计算方法，并将研究成果应用到信息 化建设实践中。 4 提出一套合理的知识维护方法。 3 华南理工大学博士学位论文 1 3 2 研究创新点 本文研究创新点包括以下几点： 1 提出一个集成知识管理与业务过程的统一建模方法，该建模方法从方法学 上借鉴了人工智能传统技术问题解决方法( p r o b l e m s l o v i n gm e t h o d ，p s m ) ，把知 识系统建模方法进行了改进和扩充，具体提出了9 个建模视图，并为每个建模视 图指明了建模符号，该建模方法为知识管理与业务过程的建模提供了一套合理方 案。 2 提出一个任务独立的知识管理与业务过程集成的体系架构，利用知识流 引擎进行知识管理与业务过程的集成，并对体系架构中的知识管理模块提出一个 基于0 w l 的层次知识管理模型。该体系架构解决了四个问题：( 1 ) 异构的知识； ( 2 ) 大量非格式化的数据源；( 3 ) 层次结构的任务独立性；( 4 ) 业务过程如何跟 知识管理紧密结合。 3 提出一个复杂知识相似性度量方法。知识管理的生命周期中，知识获取和 知识共享的都涉及到知识相似性的度量问题。用结构图来表示知识，提出一个按 关键节点分层的基于最大同构子图的相似性模型，使得复杂结构的知识可以进行 逐层比较，并得到简单的数值结果，为包含不同类型属性的复杂知识相似性度量 提供了一种新方法。 4 提出一种基于最小拟合代价的知识相似性计算方法，实验表明该方法比传 统的相似性计算方法更简单、计算效率更高。 5 提出一个知识到规则的提取模型，该模型能够根据知识库中的知识自动产 生更多更有价值的知识，并且为知识的清理、约简提供了一种的智能化辅助手段， 保证知识的有效维护。模型的核心思想是在多层次知识库的架构基础上，将规则 纳入整个概念层次知识库的框架中，使规则成为知识多层次概化的一个结果。 1 4 论文研究内容与结构 本论文的内容安排是：第2 章对知识管理与业务过程集成管理的有关基础知 识和研究情况进行了概述；第3 章提出了一个知识管理与业务过程集成系统的建 模方法，提出9 个具体建模视图，为每个建模视图指明了具体的u m l 建模符号； 第4 章针对集成系统面临的挑战和问题，提出一个任务独立的知识管理与业务过 程集成的体系架构，利用知识流引擎进行知识管理与业务过程的集成，并对体系 架构中的知识管理模块提出一个基于o w l 的层次知识管理模型；第5 章对知识相 似性进行研究，首先对知识结构相似性进行研究，解决难以数值化处理的复杂知 识的相似度度量问题，然后提出一个基于最小拟合代价的知识相似性度量的计算 方法f f c b s ，最后提出时态知识相似度计算方法，该计算方法扩展了f f c b s 方法， 第一章绪论 提出了不等长时态知识的相似性计算方法；第6 章对知识管理中的知识存储和维 护阶段面临问题进行研究，提出一个知识到规则的提取模型，为知识存储和维护 中面临的知识冗余，或者充分利用已有知识产生新的更有效的知识的知识增值提 供一个辅助工具；第七章介绍了利用本文大部分研究成果的一个实际的知识管理 和业务过程集成系统一税务事项综合审批监核系统；论文最后对所有工作进行总 结，并提出进一步的研究展望。 5 华南理工大学博士学位论文 第二章知识管理概述 2 1 知识 我们常说的知识大致可以分为四大类l ：即k n o w w h a t ( 知道是什么的知 识) ，是指关于企业事实方面的知识，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；k n o w w h y ( 知道为什么的知识) ，是指明白企业生产的原理 和规律，比如为什么选用某种原料、为什么生产某种产品而非另外一种等； k n o w h o w ( 知道怎样做的知识) ，是指做某些事情的技术和能力，比如熟练工人 操作机器的技术等等；k n o w w h o ( 知道是谁的知识) ，是指在工作过程中，知道如 果出现了问题应该请教谁。 2 1 1 计算机科学中的知识 下图是根据a a m o d t 等【1 2 】提出计算机科学中的知识构成图： 在数据、信息和知识的表述上并没有根本的不同：所有都是基于符号，但从 记号语言学( s e m i o t i c s s y n t a x ，s e m a n t i ca n dp r a g m a t i c ) 的角度看【13 1 ，则有 不同的结果，例如，数字“1 0 0 ”在不同的上下文中有不同的含义，数据本身没有 含义，但加上语义，如：k m h ，则就意味着这是一个表示速度的数字，这就成为 了信息，但这仅仅是信息，没有人会只根据这个信息就采取行动，只有加上语用 6 非 酣州n 盯 图 e成 组吐识沁 知nc h 时圉btpn 蛐 f 第二章知识管理概述 论( p r a g m a t i c ) ，知识才能用于决策和知道行动( 例如，如果1 0 0 k m h 表示最高 限速，那么就要降低速度) 。 2 1 2 人工智能中的知识 计算机科学领域中，对知识的概念最有影响的是人工智能，在人工智能领域 中，知识库系统、知识水平、知识建模、知识表示等都有很大发展 1 2 】。早在上世 纪8 0 年代初，知识库被认为是把人类知识转化为可实现的知识的一大工程，这种 转化是基于以下假设的：知识库中的知识已经存在，只需要把这些已存在的知识 收集和实现即可。在a i 的早期研究中，使用了哲学中的知识定义：它跟随了柏拉 图提出的知识是一种天然固有的真实的东西。这种知识被表示为产生式规则，这 些规则可以被相关的规则解释器所解析【l4 1 。然而，对各种类型的规则知识的分析 表明，就算很简单的产生式规则的描述规范也不能支持不同类型的知识的正确表 示【l “。多种知识类型的混合以及缺乏正确的修正方法，导致这是基于产生式规则 的知识库维护起来很困难，而且时间的消耗比较大，因此，这种转换方法只适合 于小型的原形化系统，对于大型的、可信度要求高的和可维护性要求高的知识库 是不适用的。因此，这种转换方法的假设是不正确的，这是因为专家在解决问题 上的能力在知识库中扮演了重要的角色。 上述缺陷导致了建模方法的出现，这也是受到了n e w e l l 关于知识水平的观点 的影响【1 “，这个知识水平建议建立一个知识模型，该模型跟不同类型的知识的实 现和建立是无关的。在建模框架中，建立知识库就意味着建立一个计算机模型， 目标是实现类似领域专家的解决问题的能力。由于专家也不一定能够意识到所有 的知识，这些知识是不可访问的，但需要在知识获取阶段来建立和结构化，这个 知识获取过程可以看做为一个模型的建立过程。 2 2 知识管理 2 2 1 知识管理的含义 对知识管理的划分有多种多样，是一个比较宽泛的概念，我们看到，在许多 不同的文章中，即使是完全相同的研究课题也被分类到不同的领域，例如：信息 系统，专家系统，c b r 技术，协同系统，工作流引擎，数据仓库，数据挖掘，文 档管理等，这些种类繁多的分类，导致对知识管理的概念的混淆。a b e c k e r 6 提 出，根据关注点和使用的方法、技术的不同，可以从i t 角度把知识管理分为两大 类： 1 以过程处理为中心的观点。这个观点认为知识管理是一个社会的信息处理 以及通讯过程，可以通过多方面的群件系统技术来改进，这个观点是基于以下两 7 华南理工大学博士学位论文 点：一方面最重要的知识源泉来自企业员工，另一方面，解决问题是一个取得社 会共同认可的过程，而不是取得一个解决问题的方法。这种方式的技术支持主要 来自协同工作c s c w ( c o m p u t e r - s u p p o r t e dc o o p e r a t i v ew o r k ) 技术，来自工作 流管理技术。 2 以产品为中心的观点。这个观点关注于知识文档，包括知识文档建立、存 储以及重用等都是基于计算机的协作记忆。这个观点是基于知识的说明、文档化 以及正规化是一种资源的拥有。用户个体的知识开发和使用应该可以通过合适的 时间使用合适的知识资源的方式来进行支持，这种观点的技术支持来自文档管理、 知识库系统以及信息系统。 管理学大师d a n i e l 从实现知识管理过程的角度对知识管理给出如下定义：知 识管理是将组织可得到的各种来源的信息转化为知识，并将知识与人联系起来的 过程【18 1 。这里“信息”所指的是存在于信息系统中的知识及存在于员工头脑中的 知识和经验，“转化”包括对知识的识别、获取、开发、存储，将知识与人“联系” 的过程就是对知识的传播、学习、利用的过程。“转化”和“联系”的过程就是通 过网络和信息技术实现知识发现和使用的过程。 知识是可以用来解决实际问题或者产生新知识的全体数据和信息，知识管理 则是用来改进组织的知识基础结构的一个构架和工具集【l 叭，其目的在于四个正 确，即：使正确的知识，以正确的形式，在正确的时间，传递给正确的人【20 1 ，以 此提高整个组织的应变和创新能力。 2 2 2 知识管理技术 知识管理需要在协同工作的基础上进一步发展：从群件的应用一以文档为中 心的通信和过程应用一到实时、异步、协作的通信，让走向市场的企业不仅能够 在竞争中生存，而且能够发展壮大。它是一个信息技术发展带来的重大成就，是 计算机技术、通信技术、协同工作能力发展到一定阶段引起的管理理念的飞跃。 知识管理可以分成三个基本的部分：创造知识、发现和寻找知识、传递知识。这 三个基本的部分构成了知识管理系统的主要内容，它可以通过现代化的信息技术 来实现，并且在通信技术上继续发展，例如消息传递、工作流、复制技术的改进， 同步和异步模式的协同工作等，使知识能够更好地加以利用。 同时，传统的人工智能技术在知识管理中也发挥重要作用，例如神经网络、 决策树、贝叶斯网络、支持向量机、粗糙集、关联规则、隐马尔科夫模型、范例 推理等。 2 2 3 知识管理研究成果 国内在知识管理方面也有很多学者在研究，并取得了很多成果：齐元胜【2 ” 第二章 知识管理概述 等提出了广义设计知识的概念，采用面向对象的技术对设计知识进行了分类，对 设计知识的获取、表达、存储、检索等关键技术等进行了讨论，采用x m l 来表达设 计知识，并研究了起实现技术，提出了一种基于w e b 的设计知识管理系统；吴胜等 瞄”，提出了一个基于x m l 的知识管理模型k m m b x ，并给出了该模型一个应用的示例， 在此基础上分析了该模型的特点。 叶荣华等 23 】提出了一种基于本体论的知识管理结构模型，从知识的俘获和存 储及知识的检索两个方面，分析了模型的实现技术，由于x 札在该知识管理模型实 现中的关键作用，探讨了这方面的内容，该模型解决了知识管理中，知识的俘获、 存储与检索问题，将大量无序的信息转化为企业有用的知识，提高企业的竞争力， 认为知识管理应以组织记忆为基础，以本体论为线索，以x m l 为表现形式系统，并提 出了如下的知识管理体系结构( 见下图) 。 图2 2 本体论的知识管理体系结构 f i g u r e2 2t h ea r c h i t e c t u r eo fk n o w l e d g em a n a g e m e n ( b a s e do no n t 0 1 0 9 y 基于本体论的知识管理体系结构分为四层，由下到上，依次为：( 1 ) 信息来源 层。包括非结构化或半结构化的文本和其他信息，它是系统信息的提供者，如数据 库、企业人员信息、电子邮件和文档信息等。( 2 ) 组织记忆层。该层表示知识仓 库，存储结构化的知识。借助本体论，将信息体加上元知识( 来自于本体论) ，经标 注器处理后，变成为结构化的知识项，最终表示成为x m l 文档，存储于知识库中。( 3 ) 知识服务层。该层提供了知识的服务引擎，包括信息推送引擎、信息检索引擎和信 息过滤引擎。其中信息推送指依据被服务者的个人爱好和信息订制，系统及时向其 主动提供知识。这些服务引擎依据特定的协议和协作模型，负责不同应用程序数据 请求格式( 不一定是x m l 形式) 的信息发布，同时既要通过必要的策略保证数据的 一致性，又要实现必要的访问权限控制。( 4 ) 应用层，即用户界面层。根据对知识 系统的具体应用需求和用户计算环境，利用系统提供的服务引擎，开发合适的应 用。 9 华南理工大学博士学位论文 王君，樊治平等2 4 1 在分析知识管理、知识管理系统( k m s ) 的含义和w e b 技术的 特点的基础上，提出了一种基于w e b 的企业k m s 的模型框架，并且还分析了该模型 框架中各组成部件的功能，讨论了k m s 的核心部件知识库和知识地图，企业依据模 型框架，能易于构建知识管理系统和实现有效的知识管理，实现知识资源的共享和 充分运用。该模型如下图： 图2 3 一种基于w e b 的企业知识管理系统的模型框架 f i g u r e2 3aw e b b a s e df r a m e w o r kf o rk n o w l e d g em a n a g e m e n ts y s t e m 过去的一二十年间，在人工智能和知识工程等领域发展起来的基于框架、规 则、模型、本体等多种知识建模技术【2 ”2 ”，主要是为实现计算机对知识的智能推 理，提高计算机的智能服务。 现今的知识管理注重如何发挥人和计算机及网络技术的各自特长，强调人自 身在知识应用中的作用，而不仅仅考虑如何将知识存放在知识库中，利用推理机， 实现知识产生的自动化。目前的人工智能技术与人的决策、判断和创新能力相差 甚远，各种知识之间的相互逻辑关系和推理，主要是依靠人自身对知识的理解与思 考来实现的。在知识管理中，主要是如何让正确的知识在正确的时间到达正确的 人。利用计算机及网络技术的强大的信息存贮能力和搜索能力，帮助人进行知识管 理。例如，在显性知识管理方面，出现了如搜索引擎、知识门户等多种工具和方法。 在隐性知识共享方面，有学者研究了找人知识管理系统【2 引：较多地研究了隐性知 识显性化方面的内容，如s n e u b e r t 等【2 9 】把认知地图c o g n i t i v e m a p ，作为一种隐性 知识形式化的重要工具，而r i c h a r dt h e r s c h e l 等【”】则对隐性知识到显性知识转 换的交换协议进行了研究。在建模方面，有学者研究了支持协同工作的社区知识处 理模型【3 1 】，而h a i z h u g e 等3 2 j 贝0 提出了针对全球知识资源共享和管理的知识网格模 型。但在实现显性知识和隐