隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平的提高，人們對(duì)計(jì)算機(jī)的應(yīng)用不僅是信息的組織和處理，更要求計(jì)算機(jī)能夠理解和處理自然語(yǔ)言，能夠進(jìn)行知識(shí)管理。知識(shí)資源越來(lái)越豐富,傳統(tǒng)的知識(shí)管理方式遇到了困難,傳統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建方法很難適用于大型知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建[1~3]。發(fā)現(xiàn)知識(shí)，知識(shí)索引與檢索，多形式的知識(shí)組織與呈現(xiàn)，知識(shí)之間的互操作,Web上資源的有效利用,知識(shí)的共享和重利用已成為一項(xiàng)迫切而重要的研究課題[4]。知識(shí)地圖是一種能在語(yǔ)義和知識(shí)層次上描述知識(shí)的模型,其目的在于以一種通用、直觀的方式來(lái)獲取知識(shí)、組織與呈現(xiàn)知識(shí)，進(jìn)行知識(shí)的快速檢索,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的共享和重利用。
1 知識(shí)地圖的概念
知識(shí)地圖(Knowledge Map)的發(fā)展覆蓋的領(lǐng)域很多,如情報(bào)學(xué)、哲學(xué)、知識(shí)工程、知識(shí)管理等。知識(shí)地圖起源于地理上的地圖，美國(guó)捷運(yùn)公司最早的知識(shí)地圖是一張充滿(mǎn)知識(shí)資源的美 國(guó)地理地圖。帶有索引號(hào)或表示層次關(guān)系的表格和文件，以及信息資源管理表和信息資源分布圖[3,6]是知識(shí)地圖的早期形式，它側(cè)重于揭示信息資源與各相關(guān)部門(mén)或人員關(guān)系,但未揭示各信息資源款目之間的關(guān)系。
情報(bào)學(xué)理論中布魯克斯(B.C.Brooks)的“知識(shí)地圖”[6]是對(duì)文獻(xiàn)中的邏輯內(nèi)容進(jìn)行分析, 找到人們創(chuàng)造與思想的相互影響及聯(lián)系的結(jié)合點(diǎn), 為用戶(hù)提供知識(shí)之間關(guān)系。布魯克斯的“知識(shí)地圖”定義主要是基于情報(bào)學(xué)理論，強(qiáng)調(diào)知識(shí)的創(chuàng)造以及人的思想，它是一種理想狀態(tài)的知識(shí)地圖的定義，但是它的理論還沒(méi)有真正地在計(jì)算機(jī)上得到實(shí)現(xiàn)[7]。
臺(tái)灣中原大學(xué)賀嘉生教授提出知識(shí)地圖是以概念圖與基模設(shè)計(jì)的知識(shí)庫(kù)[12]的表示。知識(shí)地圖包含描述概念屬性的概念基模與描述概念關(guān)系的概念階層，它具有概念圖的優(yōu)點(diǎn)，能明確表現(xiàn)概念與概念之間的關(guān)系；同時(shí)具有基模的功能，呈現(xiàn)概念的相關(guān)屬性。
臺(tái)灣國(guó)立中山大學(xué)梁定澎博士認(rèn)為知識(shí)地圖是一個(gè)與知識(shí)搜尋有關(guān)的概念，它告訴人們知識(shí)的所在位置，并且將知識(shí)與知識(shí)間建立關(guān)聯(lián)，把知識(shí)按一種層級(jí)方式組織起來(lái)，讓人們?cè)谒褜r(shí)可依其層級(jí)及所提示的關(guān)聯(lián)性。
國(guó)內(nèi)的知識(shí)地圖的定義主要側(cè)重于知識(shí)的索引和快速檢索，如AMT Club的知識(shí)地圖作為Club知識(shí)內(nèi)容的目錄和索引；中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所李思經(jīng)、周?chē)?guó)民在成果“科研機(jī)構(gòu)知識(shí)管理及其系統(tǒng)研究”認(rèn)為知識(shí)地圖 能快速方便形象地完成知識(shí)表達(dá)和知識(shí)檢索，形成顯性知識(shí)、隱性知識(shí)的系統(tǒng)管理，其中運(yùn)用基于XML的組件式知識(shí)系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)解決知識(shí)管理系統(tǒng)的集成問(wèn)題。
可見(jiàn),目前對(duì)知識(shí)地圖還沒(méi)有統(tǒng)一的定義。本文關(guān)注的是知識(shí)管理領(lǐng)域中的知識(shí)地圖。其定義為：知識(shí)地圖是知識(shí)目錄的總覽，是用于定位知識(shí)的知識(shí)管理設(shè) 施，能將散落的知識(shí)匯整起來(lái)，予以有效地管理與維護(hù)，讓人們能夠充分地存取、分享、再使用這些知識(shí)。它包括兩個(gè)方面的內(nèi)容: 一是通過(guò)知識(shí)資源調(diào)查所獲取的知識(shí)資源目錄; 二是目錄內(nèi)各款目之間的關(guān)系。
2 知識(shí)地圖的類(lèi)型與功能
2.1 知識(shí)地圖的類(lèi)型
知識(shí)地圖的分類(lèi)方式很多,現(xiàn)有文獻(xiàn)通常按照知識(shí)地圖的呈現(xiàn)方式和功能進(jìn)行分類(lèi)。通常，特定類(lèi)型的知識(shí)地圖采取特定的呈現(xiàn)方式，具體方式有：
1)信息資源分布圖是知識(shí)地圖的雛形,它側(cè)重于對(duì)信息資源與各相關(guān)部門(mén)或人員關(guān)系的揭示,尚未揭示各信息資源款目之間的關(guān)系,且多依靠手工來(lái)建設(shè)和完成；
2)階層式(hierarchies)、分類(lèi)式(taxonomies)[6]、語(yǔ)義網(wǎng)式(semantic networks)[4，13]等呈現(xiàn)方式適用于概念型與職稱(chēng)型的知識(shí)地圖；
3)企業(yè)流程圖、認(rèn)知流程圖、推論引擎、流程圖等主要適應(yīng)流程型的知識(shí)地圖。
4)網(wǎng)頁(yè)形式的知識(shí)地圖，顯示了人員專(zhuān)長(zhǎng)以及單位信息、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息、關(guān)系路徑等信息。
更為習(xí)慣的是根據(jù)知識(shí)地圖的功能和應(yīng)用對(duì)知識(shí)地圖進(jìn)行分類(lèi)。目前，研究較多的知識(shí)地圖有:
1)企業(yè)知識(shí)地圖??企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)的指南，協(xié)助使用者快速且正確地找到所欲尋找的知識(shí)。
2)學(xué)習(xí)知識(shí)地圖??以概念圖與基模設(shè)計(jì)的知識(shí)庫(kù)的表示。能夠?qū)W(xué)生所學(xué)的概念，和將要學(xué)習(xí)的概念之間關(guān)系表達(dá)出來(lái)，學(xué)生可以以既有的概念為基礎(chǔ)，將新的概念建構(gòu)在其上面，產(chǎn)生新的知識(shí)結(jié)構(gòu)。
3)資源知識(shí)地圖??領(lǐng)域顯性和隱性知識(shí)的索引。
Guarino的觀點(diǎn)則是主張從詳細(xì)程度和領(lǐng)域依賴(lài)程度這兩個(gè)維度對(duì)知識(shí)地圖進(jìn)行劃分[9]。在具體應(yīng)用中,最常見(jiàn)的分類(lèi)依據(jù)是知識(shí)地圖的概念主題和形式化程度來(lái)劃分。確定知識(shí)地圖所屬的類(lèi)別,明確知識(shí)地圖的特征,對(duì)知識(shí)地圖構(gòu)建過(guò)程中不同構(gòu)建原則方法的選擇具有很大的指導(dǎo)作用。
2.2 知識(shí)地圖的功能
總的來(lái)看,知識(shí)地圖可作為知識(shí)表達(dá)的基礎(chǔ),并通過(guò)統(tǒng)一的術(shù)語(yǔ)和概念達(dá)成知識(shí)共享的目的,主要體現(xiàn)在通信、互操作和系統(tǒng)工程上[3]。 通信方面,知識(shí)地圖使得人們和組織之間的交流準(zhǔn)確無(wú)歧義。不同的模型方法、范例、語(yǔ)言和軟件工具可以借助知識(shí)地圖進(jìn)行轉(zhuǎn)換映像從而實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的互操 作。在系統(tǒng)工程上主要體現(xiàn)在四個(gè)具體的方面：①知識(shí)地圖能夠?qū)χ匾膶?shí)體、屬性、過(guò)程及其相互關(guān)系進(jìn)行形式化描述,使得它們成為軟件系統(tǒng)中可重用或者是共 享的組件; ②在知識(shí)獲取上,使用已有的知識(shí)地圖作為基礎(chǔ)來(lái)指導(dǎo)知識(shí)的獲取,能夠提高獲取的速度和可靠性; ③知識(shí)地圖提供的形式化表示可以自動(dòng)對(duì)結(jié)果進(jìn)行一致性檢查,使得軟件系統(tǒng)更加可靠; ④知識(shí)地圖可以支持需求的識(shí)別以及能確定信息系統(tǒng)的規(guī)范[9]。
知識(shí)地圖在知識(shí)管理方面具有下面的功能[10]：
1)導(dǎo)航圖的功能??指示知識(shí)資源的位置，它能告訴人們到哪里找需要的知識(shí)，并通過(guò)各種方式引導(dǎo)人們找到所需的知識(shí)。例如Microsoft公司把每個(gè)人員的能力和特定工作所需知識(shí)制作成地圖，讓員工與團(tuán)隊(duì)的配合更加默契[7]。
2)揭示隱性知識(shí)??隱性知識(shí)存在人腦中，找到擁有知識(shí)的人，也就找到了需要的隱性知識(shí)。如有哪些人從事過(guò)哪些項(xiàng)目，有什么知識(shí)背景和經(jīng)驗(yàn)等，通過(guò) “人力資源”知識(shí)節(jié)點(diǎn)聯(lián)系在一起。知識(shí)地圖還可以將專(zhuān)家的知識(shí)、專(zhuān)家資源納入地圖中。微軟“知識(shí)地圖”以人為導(dǎo)向，采用多級(jí)知識(shí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)將員工所具備和應(yīng) 具備的技能顯性標(biāo)示出來(lái)，便于找到知識(shí)源。
3)揭示關(guān)系??知識(shí)節(jié)點(diǎn)之間以及節(jié)點(diǎn)與人或特定事件之間的關(guān)系。通過(guò)揭示款目之間的關(guān)系實(shí)現(xiàn)知識(shí)的提取和共享，如等級(jí)關(guān)系、相關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系、 邏輯關(guān)系、評(píng)價(jià)關(guān)系等。每個(gè)知識(shí)節(jié)點(diǎn)與其它存在關(guān)系的節(jié)點(diǎn)相連，與相關(guān)的人員相連，與相關(guān)的事件相連，構(gòu)成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，從中找到所有與節(jié)點(diǎn)有關(guān)的東西。 IBM知識(shí)管理[5]中知識(shí)地圖的特點(diǎn)是對(duì)人、場(chǎng)所、事進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并形成索引。
4)識(shí)別不同系統(tǒng)的知識(shí)資源??知識(shí)地圖通過(guò)獲取、整合現(xiàn)有系統(tǒng)中的知識(shí)擴(kuò)展自身能力。IBM知識(shí)地圖有信息的自動(dòng)抓取和知識(shí)地圖的生成，用戶(hù)可以利用知識(shí)地圖進(jìn)行檢索。
5)知識(shí)資產(chǎn)清單??知識(shí)地圖可以作為一種評(píng)估知識(shí)現(xiàn)狀，展示可以利用資源，發(fā)現(xiàn)需要填補(bǔ)的空白的工具。IBM知識(shí)地圖跟現(xiàn)有系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)家定位，可以看到哪些人在線上，是哪方面的專(zhuān)家。
知識(shí)地圖是一種知識(shí)管理工具。顯然，知識(shí)管理工具和知識(shí)檢索工具有多種,如數(shù)據(jù)庫(kù)、辭典、百科全書(shū)、索引典、分類(lèi)表和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)等[11]。 知識(shí)地圖類(lèi)似于數(shù)據(jù)庫(kù),兩者都能在某種程度上獨(dú)立于應(yīng)用程序獲得對(duì)資料或者知識(shí)的獨(dú)立性。不同的是, 知識(shí)地圖通過(guò)在應(yīng)用程序之外去確定和管理知識(shí)的語(yǔ)義信息而獲得語(yǔ)義的獨(dú)立性,而數(shù)據(jù)庫(kù)模式通過(guò)建立規(guī)范及對(duì)應(yīng)用程序之外存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)元素的管理獲得資料的獨(dú) 立性。知識(shí)地圖在表述知識(shí)上是比較完整和全面的,語(yǔ)義信息也很豐富,而且它還提供了對(duì)知識(shí)推導(dǎo)的支持[12]。
3 知識(shí)地圖構(gòu)建技術(shù)
3.1 知識(shí)地圖構(gòu)建原則
文獻(xiàn)[10]中總結(jié)了構(gòu)建知識(shí)地圖通常要遵守的一些原則，這些原則有：
1)直觀信息量盡可能少，減少維護(hù)成本 知識(shí)產(chǎn)生是動(dòng)態(tài)的,構(gòu)建知識(shí)地圖時(shí)知識(shí)也在產(chǎn)生，因此要考慮知識(shí)地圖的動(dòng)態(tài)性和擴(kuò)充性，盡量減少對(duì)結(jié)構(gòu)的控制。將其設(shè)計(jì)成靈活的分布式的輸入輸出結(jié)構(gòu)，以反映知識(shí)的不斷增長(zhǎng)和更新。
2)以需求為導(dǎo)向 知識(shí)地圖包含的信息數(shù)量以及鏈接的建立應(yīng)考慮最終用戶(hù)的使用，不一定求全，但要實(shí)用、方便，這是對(duì)知識(shí)地圖工具的基本要求。
3)確定基礎(chǔ)結(jié)構(gòu) 應(yīng)盡可能預(yù)先明確知識(shí)地圖的設(shè)計(jì)特性，構(gòu)成成分、節(jié)點(diǎn)關(guān)系的定義、鏈接資料的存貯方法等。如臺(tái)灣學(xué)者提到的概念基模與概念階層[12]。
4)有長(zhǎng)遠(yuǎn)的維護(hù)發(fā)展策略 知識(shí)地圖在使用過(guò)程中不斷更新，應(yīng)盡可能從基礎(chǔ)用戶(hù)獲取最新、最準(zhǔn)確的知識(shí)，以保持其時(shí)效性和準(zhǔn)確性，不斷更新。
5)協(xié)調(diào)組織文化 知識(shí)地圖的風(fēng)格要與組織文化相匹配。比如，微軟“知識(shí)地圖”以人為導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)企業(yè)知識(shí)屬于企業(yè)全體而非個(gè)人，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)知識(shí)的交流與共享，實(shí)現(xiàn)為恰當(dāng)?shù)墓?作找到恰當(dāng)?shù)闹R(shí)和恰當(dāng)?shù)娜?；采用多?jí)知識(shí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，將員工所具備和應(yīng)具備的技能顯性標(biāo)示出來(lái)，便于找到知識(shí)源。
知識(shí)地圖的構(gòu)建需要圖書(shū)館學(xué)、情報(bào)學(xué)知識(shí)和知識(shí)庫(kù)管理技術(shù)知識(shí)。在知識(shí)地圖繪制工作中,要制定相應(yīng)的知識(shí)款目著錄規(guī)則及建立各條款目之間關(guān)系的規(guī)則, 這些關(guān)系包括互見(jiàn)、參見(jiàn)等[10]。
3.2 知識(shí)地圖的構(gòu)建方法
知識(shí)地圖的構(gòu)建過(guò)程包括知識(shí)的識(shí)別與組織、知識(shí)分級(jí)、建立聯(lián)系合展現(xiàn)知識(shí)地圖幾個(gè)步驟。同時(shí)，知識(shí)地圖的構(gòu)建過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)的,不斷地用產(chǎn)生的新知識(shí)更新知識(shí)地圖。
①“知識(shí)的識(shí)別與組織”主要包括三種活動(dòng)：知識(shí)的識(shí)別、組織、審查。使用形式化的方法，按概念、概念的屬性、概念之間的關(guān)系來(lái)對(duì)知識(shí)進(jìn)行識(shí)別；按語(yǔ) 義聯(lián)系(即主題)來(lái)組織知識(shí)；重點(diǎn)是知識(shí)審查??審查知識(shí)資產(chǎn)及其來(lái)源，確定關(guān)鍵知識(shí)。透過(guò)知識(shí)審查，了解所缺乏的知識(shí)，知道經(jīng)常使用的知識(shí)、專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)的 使用、關(guān)鍵工作的相關(guān)知識(shí)、知識(shí)的使用頻率、難以獲得的知識(shí)、那些使用者需要專(zhuān)家等等。
②“知識(shí)分級(jí)”指將職位知識(shí)、用戶(hù)知識(shí)、創(chuàng)造性知識(shí)分級(jí)，然后將每個(gè)人的知識(shí)分級(jí)；微軟“知識(shí)地圖”采用多級(jí)知識(shí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)將員工所具備和應(yīng)具備的技能顯性標(biāo)示出來(lái)。
③“建立聯(lián)系”主要包括三種活動(dòng)：建立索引、知識(shí)配置、個(gè)性化。建立索引指建立知識(shí)的索引連結(jié)。知識(shí)地圖是動(dòng)態(tài)的概念，索引源有顯性知識(shí)，有人員、過(guò)程等隱性知識(shí)的連結(jié)。IBM知識(shí)地圖對(duì)人、場(chǎng)所、事相關(guān)聯(lián)，它的索引機(jī)制記錄何時(shí)、何地、何人使用那些知識(shí)。
④“地圖展現(xiàn)”是根據(jù)知識(shí)分類(lèi)，配合專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，將知識(shí)分門(mén)別類(lèi)地歸類(lèi)在不同的范疇內(nèi)，并標(biāo)示其間的關(guān)系，用可視化的技術(shù)(選擇目錄等級(jí)層次、樹(shù)形結(jié)構(gòu)或者網(wǎng)狀結(jié)構(gòu))把知識(shí)地圖展現(xiàn)出來(lái)。
3.3 描述語(yǔ)言與輔助工具
3.3.1 描述語(yǔ)言
知識(shí)地圖的表示方式可以多種多樣,如自然語(yǔ)言、框架和邏輯語(yǔ)言等[8,9,14,18]。自然語(yǔ)言是非形式化的表示方法,用 于構(gòu)建的初期或者文檔中進(jìn)行描述;框架表示法使用框架將概念、概念的屬性、概念之間的關(guān)系清晰地表示出來(lái),框架代表概念,框架的槽描述概念的屬性,表示與 其它概念的關(guān)系,其語(yǔ)法是高階的,框架的槽值可以是另一個(gè)框架;邏輯語(yǔ)言主要使用謂詞邏輯語(yǔ)言對(duì)知識(shí)地圖進(jìn)行描述?？蚣艿拿枋龇绞奖容^自然、形象,但是其 本身的推導(dǎo)能力很弱,邏輯語(yǔ)言的推導(dǎo)機(jī)制則較強(qiáng)。由于這一點(diǎn),一些描述知識(shí)地圖的語(yǔ)言綜合了邏輯和框架語(yǔ)言的特性。目前已經(jīng)出現(xiàn)了許多描述知識(shí)地圖的語(yǔ) 言,比較有名的有以下幾種:
(1)Ontolingua。 它是一種基于KIF(Knowledge Interchange Format)提供的統(tǒng)一的規(guī)范格式來(lái)構(gòu)建知識(shí)地圖的語(yǔ)言,KIF是一種用于不同計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間交換知識(shí)的一階語(yǔ)言。Ontolingua提供了對(duì)類(lèi)、關(guān) 系、函數(shù)、對(duì)象和公理進(jìn)行定義的表示形式,它使用Frame支持二階關(guān)系的表示。由Ontolingua構(gòu)造的知識(shí)地圖可以很方便地轉(zhuǎn)換到各種知識(shí)表示和 推理系統(tǒng),能很好地適應(yīng)于不同的系統(tǒng)以及進(jìn)行系統(tǒng)之間的移植[3,6]。
(2)CycL。它是Cyc系統(tǒng)的描述語(yǔ)言,具有一階謂詞演算能力,擴(kuò)充了等價(jià)推理、缺省推理等功能,還擴(kuò)展了一些二階謂詞演算的特性。
(3)OIL(Ontology Inference Layer)。它綜合了三個(gè)方面的特性:描述邏輯提供的形式語(yǔ)義和有效的推導(dǎo)支持、框架提供的建模元語(yǔ)和Web提供的為句法交換標(biāo)記所提供的標(biāo)準(zhǔn)。因 此,OIL能為開(kāi)發(fā)者提供大量的基于框架的知識(shí)地圖的建模元語(yǔ),對(duì)知識(shí)地圖的描述具有描述邏輯的簡(jiǎn)單、清晰、良定義的語(yǔ)義,并能提供進(jìn)行自動(dòng)一致性檢測(cè)和 包含性確認(rèn)。
(4)OWL(Web Ontology)。OWL語(yǔ)言是用來(lái)定義和實(shí)例化Web上的知識(shí)地圖,它使用RDF/XML的語(yǔ)法形式定義。一個(gè)OWL包含描述類(lèi)、屬性以及它們的實(shí) 例。OWL定義的知識(shí)地圖之間是相互聯(lián)系的,一個(gè)知識(shí)地圖能夠顯式引用其它的知識(shí)地圖或知識(shí)地圖中的信息。
不同的語(yǔ)言其特點(diǎn)不同,各有其適用之處,在具體使用時(shí)要根據(jù)具體應(yīng)用選擇合適的語(yǔ)言。如Ontolingua利用其易于轉(zhuǎn)換的特性,更適合在知識(shí)層次上表示知識(shí),具體的實(shí)現(xiàn)可以通過(guò)它進(jìn)行轉(zhuǎn)換,這使得對(duì)知識(shí)地圖的維護(hù)與使用它的目標(biāo)表示系統(tǒng)分離開(kāi)來(lái)[9]。OIL和OWL與Web上一些標(biāo)準(zhǔn)表示相結(jié)合的特點(diǎn),使得它們主要用于Web上的知識(shí)地圖的表示。
3.3.2 輔助構(gòu)建工具
為了便于知識(shí)地圖的開(kāi)發(fā),出現(xiàn)了很多可以進(jìn)行知識(shí)地圖編輯的工具,如Ontolingua Server[9], OntoEdit, Chimaera[11]等。它們能好地輔助進(jìn)行知識(shí)地圖的編輯、修改、瀏覽和維護(hù)等工作。
(1)Ontolingua Server。它是比較有代表性的協(xié)作式的知識(shí)地圖建造工具,用于輔助知識(shí)地圖的協(xié)作式開(kāi)發(fā)?？梢詫?duì)知識(shí)地圖進(jìn)行瀏覽、創(chuàng)建、編輯、修改和使用,而且它可 以通過(guò)Web來(lái)發(fā)表、瀏覽、創(chuàng)立和編輯存儲(chǔ)在Ontolingua Server上的知識(shí)地圖。
(2)OntoEdit。它是知識(shí)地圖工程環(huán)境,集合了基于方法學(xué)的知識(shí)地圖開(kāi)發(fā)以及協(xié)調(diào)和推導(dǎo)的能力。從方法學(xué)角度考慮, OntoEdit主要注重于知識(shí)地圖開(kāi)發(fā)中的三個(gè)步驟:需求規(guī)范、精化和評(píng)價(jià)。
(3)Chimaera。它是基于Web的知識(shí)地圖瀏覽的環(huán)境,它接受超過(guò)15種指定的輸入形式的選擇,如KIF, Ontolingua, Protege和CLASSIC等,同時(shí)還有其它的OKBC兼容的形式。它提供的兩個(gè)主要功能是:將多個(gè)知識(shí)地圖合并起來(lái),對(duì)單個(gè)或者多個(gè)知識(shí)地圖進(jìn)行診 斷。
3.3.3 半自動(dòng)、自動(dòng)構(gòu)建技術(shù)
人工智能中許多機(jī)器學(xué)習(xí)的方法被改進(jìn)應(yīng)用到知識(shí)地圖的學(xué)習(xí)中,實(shí)現(xiàn)知識(shí)地圖自動(dòng)構(gòu)建。機(jī)器學(xué)習(xí)中的許多技術(shù)也可以被知識(shí)地圖借鑒利用。借助聚簇技術(shù)幫助解決概念的分類(lèi)問(wèn)題;增量式的學(xué)習(xí)方法[4]可以應(yīng)用到Web上的知識(shí)地圖的更新中;關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)可以幫助從語(yǔ)料庫(kù)、文本中發(fā)現(xiàn)概念,豐富已有的知識(shí)地圖中的概念,關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)可以幫助提取概念之間的層次性關(guān)系及確定適當(dāng)?shù)某橄髮哟蔚取?/p>
將機(jī)器學(xué)習(xí)直接應(yīng)用于知識(shí)地圖學(xué)習(xí)的一個(gè)最大障礙是: 知識(shí)地圖最終是人們可理解的,然而機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果是非理解的形式。所以需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行一定的修改,使其適用于知識(shí)地圖的學(xué)習(xí)[8]。
將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到知識(shí)地圖學(xué)習(xí)中,實(shí)現(xiàn)知識(shí)地圖的自動(dòng)構(gòu)建能在很大程度上加快知識(shí)地圖的構(gòu)建進(jìn)程,節(jié)省很多的人力和時(shí)間。知識(shí)地圖的學(xué)習(xí)(KML)目前也成為研究的重點(diǎn)之一。
4 知識(shí)地圖的應(yīng)用
1）在知識(shí)檢索方面的應(yīng)用
知識(shí)地圖使得傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的檢索,上升到語(yǔ)義檢索的高度。其基本思想是:先建立相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)地圖,根據(jù)知識(shí)地圖收集的信息進(jìn)行標(biāo)注,用戶(hù)的檢索請(qǐng)求按照知識(shí)地圖轉(zhuǎn)換成規(guī)定的格式,在知識(shí)地圖的幫助下匹配出符合條件的資料集合[13,15，16]返回給用戶(hù)。目前知識(shí)地圖應(yīng)用在信息檢索中的著名項(xiàng)目包括(Onto)2Agent,Ontobroker等。(Onto)2Agent的目的是為了幫助用戶(hù)檢索到所需要的WWW上已有的知識(shí)地圖, Ontobroker面向的是WWW上的網(wǎng)頁(yè)資源,目的是為用戶(hù)檢索到所需要的網(wǎng)頁(yè)。
2） 在信息集成方面的應(yīng)用
分布式信息集成的問(wèn)題是結(jié)構(gòu)、設(shè)施的異構(gòu)和缺乏統(tǒng)一的語(yǔ)義集,借助知識(shí)地圖可以在一定程度上解決語(yǔ)義異構(gòu)的問(wèn)題。集成方式有兩種:自底向上,自頂向 下。自頂向下方式的基本思想是先建立相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)地圖,然后由該知識(shí)地圖來(lái)統(tǒng)一底層各信息源的語(yǔ)義。自底向上方法是先提取底層各信息源的局部資料模式， 再在局部資料模式上抽取局部概念模式，最后在局部概念模式上構(gòu)造全局概念模式[19,20]。信息集成的著名項(xiàng)目KACTUS[9]是歐洲的ESPRIT項(xiàng)目。在KACTUS中,主要的知識(shí)表示形式是CML(Conceptual Modeling Language), KACTUS支持面向應(yīng)用和理論的工作包,提供了一個(gè)既能對(duì)理論問(wèn)題做實(shí)驗(yàn),又能進(jìn)行實(shí)際工作的環(huán)境。
3） 在知識(shí)獲取方面的應(yīng)用
借助知識(shí)地圖能夠更加有效地獲取知識(shí);在資料挖掘中,基于知識(shí)地圖的資料挖掘可在高層次進(jìn)行,產(chǎn)生高層次或多層次的規(guī)則,甚至在具有語(yǔ)義意義的規(guī)則 上產(chǎn)生挖掘結(jié)果;在軟件工程方面, 知識(shí)地圖能幫助更加準(zhǔn)確地獲取軟件需求信息。這方面,國(guó)內(nèi)已有相應(yīng)的研究正在開(kāi)展,還有在多Agent系統(tǒng)的自動(dòng)設(shè)計(jì)、B2B電子商務(wù)和CSCW等方面都 引入了知識(shí)地圖。例如Ontoknowledge主要目的是提供對(duì)弱結(jié)構(gòu)化的在線信息資源進(jìn)行訪問(wèn)、獲取和維護(hù)。Ontoknowledge的知識(shí)地圖用 三層結(jié)構(gòu)對(duì)信息進(jìn)行訪問(wèn):在最底層(信息層),抽取機(jī)器可處理的元信息;中間層(表示層)使用這些元信息對(duì)信息資源進(jìn)行自動(dòng)訪問(wèn)、創(chuàng)建和維護(hù);最高層(訪 問(wèn)層)使用基于Agent的技術(shù)、人工查詢(xún)技術(shù)和可視化技術(shù)等來(lái)指導(dǎo)用戶(hù)去訪問(wèn)這些信息。
知識(shí)地圖的功能主要是實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享和重用,它使得計(jì)算機(jī)對(duì)信息和對(duì)語(yǔ)言的理解上升到語(yǔ)義層次。所以, 知識(shí)地圖在一些涉及到信息的互操作、知識(shí)理解等方面的領(lǐng)域具有很大的應(yīng)用前景。
4 總結(jié)與展望
知識(shí)地圖作為一種新的知識(shí)組織方式,不同類(lèi)型的知識(shí)地圖，適用于不同的工作性質(zhì)：概念型知識(shí)地圖，用于協(xié)助搜尋檢索、主題學(xué)習(xí)、分類(lèi)編目等工作；流程型知識(shí)地圖，用于實(shí)務(wù)的確認(rèn)、制造作業(yè)、工程設(shè)計(jì)等工作；職稱(chēng)型知識(shí)地圖，用于協(xié)助企業(yè)組成項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)、線上社群、遠(yuǎn)距教學(xué)等[17]。
知識(shí)地圖在企業(yè)的應(yīng)用是知識(shí)地圖的原始動(dòng)力，知識(shí)地圖的教育應(yīng)用(“教師知識(shí)地圖”、輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)[12]等)已取得很大的進(jìn)展，在電子政務(wù)、國(guó)防和軍事的應(yīng)用正在受到人們的重視。
知識(shí)地圖理論及應(yīng)用研究還處于初步階段,主要急需創(chuàng)新解決的困難有以下幾個(gè)方面:
1)知識(shí)發(fā)現(xiàn)，建立索引 利用Web挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，分析這種關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的大小(范圍)、密度、強(qiáng)度和種類(lèi)構(gòu)建知識(shí)地圖。
2)動(dòng)態(tài)知識(shí)地圖的自動(dòng)構(gòu)建技術(shù) 在信息計(jì)算的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)知識(shí)模板的演化和自動(dòng)生成。
3)多形式的知識(shí)地圖的呈現(xiàn) 采用可視化的技術(shù)把知識(shí)地圖展現(xiàn)出來(lái)，以便更直觀展示知識(shí)間的關(guān)聯(lián)。
今后知識(shí)地圖的研究將圍繞這些困難繼續(xù)進(jìn)行,在理論與應(yīng)用兩個(gè)方面不斷地深入下去。對(duì)弱結(jié)構(gòu)化的在線信息資源進(jìn)行訪問(wèn)、獲取和維護(hù)是知識(shí)地圖的核心 問(wèn)題。Ontoknowledge在這方面做了不少工作，開(kāi)發(fā)的一個(gè)三層結(jié)構(gòu)來(lái)提供對(duì)信息的訪問(wèn)，其中最高層(訪問(wèn)層)使用基于Agent的技術(shù)、人工查 詢(xún)技術(shù)和可視化技術(shù)，這些技術(shù)與知識(shí)地圖技術(shù)是相輔相成的。隨著相關(guān)領(lǐng)域研究成果的豐富，知識(shí)地圖技術(shù)將得到迅速的發(fā)展和應(yīng)用。
參考文獻(xiàn):
[1] M. Rezayat. Knowledge-based product development using XML and KCs. CAD 2000; 32(3): 299-309
[2] 鄧志鴻,唐世渭,楊冬青. 面向語(yǔ)義集成??本體在Web信息集成中的研究進(jìn)展[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2002,22(1):15-17.
[3] Salamander Organization. Knowledge maps and knowledge management[R]. The Salamander Organization Ltd , 2002.
[4] 史忠植. 智能主體及其應(yīng)用. 北京:科學(xué)出版社,2000
[5]何民雄(IBM Lotus). http://www.chinakm.com/share/list.asp?id=1791. 2005-6-18
[6] Vail E F. What is A Knowledge Map? [EB/OL]. http://www.kmreview.com, 2002-08-29.
[7] http://www.chinakm.com/share/list.asp? . 2002,2
[8] Kevin Knight, et al. Building a Large Scale Knowledge Base for Machine Translation[C]. Proc. Of AAAI, Seattle, 1994. 773-778.
[9] Mike Uschold, et al. Ontologies: Principles, Methods and Applications[J]. Knowledge Engineering Review, 1996, 11: 93-155.
[10] Chen Lina. Knowledge Mapping in Knowledge Management at Enterprises. LIBRARY AND INFORMATION SERVICE. NO.8, 2003. 58-78
[11] Thomas R Gruber. Ontolingua: A Translation Approach to Potable Ontology Specification[J]. Knowledge Acquisition, 1993, 5(2):199-200.
[12] 陳強(qiáng)，孟月萍，周如旗，李曉霞， 知識(shí)管理中知識(shí)地圖及其應(yīng)用研究，全國(guó)計(jì)算機(jī)新科技與計(jì)算機(jī)教育論文集，2005年，第13卷
[13] 史忠植,蔣運(yùn)承,張?？?董明楷. 基于描述邏輯的主體服務(wù)匹配. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2004年5月. 第27卷第5期. 625-635
[14] Marfa Auxilio, Medina Nieto. An Overview of Ontologies[R]. Ex. Hacienda Sta. Catarina Maryir s/n Cholula, 2003.
[15] Martin J.E. (2002). Handbook on Knowledge Management 1, Springer Verlag. 189-300.
[16] Logan, D., Caldwell, F., “Knowledge Mapping: Five Key Dimensions to Consider,” GartnerGroup, 2000.
[17] Vail, Edmond F. Knowledge mapping: getting started with knowledge management. Information Systems Management, 1999,16(4):16-23
[18] Thomas R. Gruber Ontolingua: A Mechanism to Support Portable Ontologies[R]. Technical Report, Knowledge Systems Laboratory.
[19] Debra M. Amidon. Innovation Strategy for the Knowledge Economy. The Ken Awakening. Butterworth-Heinemann (1997).
[20] Rita Kuo. Maiga Chang. Da-Xian Dong and Jia-Sheng Heh. “Applying Knowledge Map to Intelligent Agents in Problem Solving Systems,” World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications, Denver, Colorado, USA, Jun. 24-29, 2002.
