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从知识运转模式论知识挖掘(1)

2017-08-11 01:10 随着计算机技术、网络通讯技术、高密度存储技术、数据挖掘技术等的广泛应用，改变了情报研究组织获取信息的方式和方法，以及其内部信息资源保障体系的服务手段和工作重心。这就要求情报研究知识管理系统不仅要完成一般性的知识管理功能，还应该在对知识管理的基础上应用现代化手段实现知识挖掘，即利用智能工具挖掘蕴藏于海量显性知识中的隐性知识。 　　　　1、知识与知识运转模型 1.1　显性知识和隐性知识　1958年，英国物理学家和哲学家M.Polanyi在其代表作《个体知识》中首先提出了隐性知识和显性知识的概念，后来，I.Nonaka又对隐性知识和显性知识的概念进行了较明确的定义[1]：隐性知识（Tacit Knowledge）是建立在个人经验基础之上并涉及各种无形因素的知识，多为主观洞察力、直觉和预感性知识。其根植于个人行为、经验和知识情景中，与人们的行为紧密相连，难以编码和度量，是计算机不容易直接处理的知识；显性知识（Explicit Knowledge）是指那些有形媒体所携有的知识，能够以正式的语言，通过书面记录、数字描述、技术文件、手册和报告等明确表达和交流的知识，是可以被进行编码和度量的、可由计算机处理的知识，是对隐性知识一定程度的抽象和概括。
1.2　基于知识管理的知识运转模式　I.Nonaka和H.Takeuchi把知识转化归纳为下列四种模式[2]：社会化、外在化、综合化以及内隐化。社会化是个人间分享隐性知识的过程；外在化是对隐性知识的明晰表述，是从隐性知识向显性知识的转化；综合化是一种知识扩散的过程，通过分布式文档管理、内容管理、数据仓库等工具将个人知识上升为组织知识；内隐化意味着显性的组织知识转化为组织中其他成员的隐性知识，成员吸收后在其工作过程中创造出新的隐性知识。在此基础上他们提出了“知识应用—知识获取—知识组织—知识扩散”的转换过程，组织知识创造是隐性知识和显性知识持续互动的结果。个人隐性知识是组织知识创造的基础，在知识创造螺旋中四种知识转化模式是相互连续的、螺旋上升的，不断增加着个体和组织知识库的容量。知识管理所要实现的是组织中个人的隐性知识（即内隐）到组织的显性知识（外显），再到组织的内部知识之间的转化。其目标是促进系统内知识的获取、存储、发展和共享。这就需要首先使知识能够在系统内运转流动起来。从知识之间的四种转化模式分析得出，在系统知识管理过程中，知识运转经历以下几个环节：沉淀，即知识编码，是知识从隐性到显性的过程；共享，即知识能够为更多组织成员所学习和应用的过程；学习和应用，即吸收组织内的隐性和显性知识应用于工作实践从而创造价值，与共享环节一起改善知识扩散度；创新，即获取外部新知识或提升内部知识层次。沉淀、共享、学习和应用、创新四个关键的知识运转环节组合成一个螺旋上升的闭环，称之为“知识运转模式”。 （科教作文网http://zw.ΝsΕAc.Com编辑整理）
　知识运转模式(略)
说明组织中的知识经过沉淀、共享、学习和应用、创新四个环节的循环之后，实现了螺旋式上升，组织中的知识不断地进行着隐性知识和显性知识的相互转化。在这个过程中，从个人的内隐知识转化到组织的外显知识时，必须利用智能工具挖掘蕴藏于海量显性知识中的隐性知识，知识挖掘技术起着非常重要的作用。 　　　　2、知识挖掘概念 知识挖掘属于知识科学中的概念。知识挖掘是从资料集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识挖掘是对资源所包含的显性知识进行提炼，如从各类文献中提取断言型、解释型和数值型的知识元；对同类数值型知识元进行列表对比，发现文献的隐性关联；对知识元进行可视化处理、文献智能聚类等，使信息增值。
知识挖掘的目的是运用最新的智能工具来挖掘蕴藏于海量显性信息中的隐性知识，并形成专业知识库和知识仓库。将隐性知识显性化并给予管理利用，非常符合情报分析研究用户对个性化、隐性知识的需求，能够真正支撑起情报分析研究知识管理系统的显性知识与隐性知识全方位开发战略。 　　　　3、Lotus知识发现实例分析 Lotus的知识挖掘方案是一种成型的知识挖掘模式。这种模式主要是通过知识仓库来实现，知识仓库是外部异构的相关数据库和本机构知识库构成的虚拟“库集合”。知识库中的所有知识单元被统一于同样的标准之下[3]。这样，知识挖掘就可以通过统计和分析工具在知识库中完成。