智慧城市 知识可信赖评估 第1部分：框架 征求意见稿

1智慧城市知识可信性评估第1部分：框架3.13.23.33.43.5注2：知识可包括事实知识、原理知识、技能知识和人际知识。[OECD(1996)，基于知识的经注3：知识是经过“编辑”的信息，在具有意义的背景环境与分析处理后，能为组织带来真正的价值，它是隐含在专利技术、成功产品与有效策略之后的知识力量。而组织知识的集合（累积的经验、员工、管理技能、作业23.63.73.83.9注1：根据背景或行业，以及使用的特定的产品、服务、数据、技术和流程，适用不同的特性并需要经过验证，以注2：可信性特性包括但不限于可问责性、准确性、真实性、安全可用性、可控性、完整性、隐私性、质量、可靠3.103.114知识可信性评估框架a)知识可信性评估准备：给出智慧城市应用场景下知识可信性特性识别和特性度量的依据，包b)知识可信性特性识别：识别智慧城市强c)知识可信性特性度量：在知识生命周期的知识获取、知识推理和知识验证等阶段收集支持知d)知识可信性综合评估：知识用户依据各特性的度量结果，对具体应用场景下的知识可信性程3a)确定智慧城市知识应用场景的范围，包括目标、业务流程、计划进度等；c)确定利益相关方的任务和活动，包括但不限4a)来源可靠性：指知识来源的可靠程度，包括知识的直接来源以及获取知识的数据来源的可靠b)内容可靠性：知识使用时的容错性大小f)可访问性：知识的使用权限（非系统操作权限g)可用性：知识存在、可获得和可供使用的程度；h)全面性：知识涵盖领域信息的程度，也称完整性或覆盖率；k)可解释性：知识是否使用适当的符号表示以及机a)在知识获取阶段，可采集数据来源、数据类型等相关数据。），b)在知识推理阶段，可采集知识模型在补全过程中、关5c)在知识验证阶段，可采集知识应用过程中的数据，包括用2)第三方验证报告。知识是否通过了第三方机构3)用户的反馈信息。用户对知识的评价，以及评价中2)专业评估：邀请领域专家对知识的专业性进行2)更新频率：对于持续更新的知识，观察其更新频率以评3)漏洞扫描：对于数字或网络上的知识，进行漏洞扫描以检测2)访问兼容性：检查知识是否易于找到，2)易用性测试：通过用户测试来评估知识的易用2)深度分析：检查知识是否提供了深入62)上下文关联：分析知识在特定上下文中的相关1)内部一致性：检查知识内部各部分2)外部一致性：对比其他相关知识，确保该知识与外部知2)术语解释：对于专业术语，检查是否提供了相应的7A.1概述述框架（ResourceDescriptionFramework,RDF）。这允许用户查询集成数据集以查找任何时间段内A.2知识可信性评估准备b)识别利益相关方：该场景中的利益相关方主要包括智能航班搜索引擎的构建者、航空公司、8预订、旅游保险等。这种整合能够为用户提供一站式服务体验，简化行程规A.3知识可信性特性识别a)来源可靠性：知识来源真实、可靠的程度。在航班搜索引擎示例中，比起由未知旅行社提供的信息，如果航班信息是由值得信赖的知名航空公司提供的，用户更有可能信任该信息。一般来说，当知识由生产者或服务提供商（例如航空公司）直接发布时，该信息是可靠的。另一方面，如果用户从先前未知的来源检索信息，可以通过检查该来源是否众所周知或者是否a)内容可靠性：知识使用时的容错性大小，以及知识使用过程中的预期风险大小。搜索引擎在面对各种潜在错误或异常情况时，仍然能够提供准确、有用的航班信息的能力，体现为强大b)正确性：知识正确表示现实世界事实的程度。假设北京到上海的航班号为A123班搜索引擎中，同一航班实例表示为A231（可能是由于则存在从恶意网站接收错误信息的风险。航空公司或销售代理网站可能冒充其竞争对手并显示不正确的航班票价。针对这种欺骗攻击，航空公司可以阻止用户向竞争对手航空公司预订机票。在这种情况下，使用数字签名等标准安全技术可以验证发布者的e)可访问性：知识的使用权限（非系统操作权限）。由于航班搜索引擎聚合了多源数据，因此明确的许可证指示允许搜索引擎重复使用航空公司网站上的数据。例如开放数据库的许可证允许他人复制、分发和使用数据。由于存在此特定许可证，航班搜索引擎能够重复使用地理f)可用性:知识存在、可获得和可供使用的程度。假设用户在航班搜索引擎中查找航班情况的额外信息，例如目的地的汽车租赁和酒店预订，这些信息存在于另一个数据集中并与航班数据集相互关联。用户没有检索到结果，而是收到错误响应代码，这表明所请求的资源无法引用。通过错误代码，用户可能会假设指定的URI包括所有机场和机场代码，以便用户找到从出发地到最终目的地的最优路线。例如，用户想9要从北京前往广州。由于航班搜索引擎包含这些邻近机场之间的链接，因此用户可以轻松找h)相关性：知识与领域任务的相关程度。当用户寻找任意两个城市之间的航班时，只需提供相关信息，即出发和到达机场、起止时间、时长和费用。一些数据集除了相关信息外还包含许多不相关的数据，例如汽车租赁、酒店预订、旅行保险等。提供不相关的知识会分散服务开i)一致性：在知识表示和推理机制方面不存在逻辑和形式矛盾。假设个不同的目的地，这与知识模型定义中一个航班在特定时间和日期只能有一个目的地的定义j)可解释性：知识是否使用适当的符号表示以及机器是否能够处理知识。假设用户通过航班搜表示，而在其他情况下，日期以mm/dd/yy表示查询提供最佳结果。日期格式缺乏共识会阻碍机器解释数据并提供最优航班的能A.4知识可信性特性度量等。知识的推理算法性能，包括通过算法计算两个实体之间的查知识提供者是否包含在受信任的知识提供者列表中。可靠性的度量值为区间[-1,1]