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出版者:

作者:Mladenic, Dunja 编

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9783540888444

丛书系列:

图书标签:

• 语义知识管理
• 知识图谱
• 知识表示
• 本体论
• 信息检索
• 数据挖掘
• 人工智能
• 自然语言处理
• 语义网
• 知识工程

《语义知识管理》是一本探讨如何构建、组织、应用和维护知识的著作。本书深入剖析了知识的本质，以及在信息爆炸的时代，如何有效利用知识来驱动创新、提升决策水平和优化运营效率。 核心概念与理论基础 本书首先从哲学和认知科学的角度出发，对“知识”这一概念进行了深入的辨析。我们区分了数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）之间的层级关系，并强调了知识不仅仅是事实的简单堆砌，更是经过提炼、关联、理解和内化的智力成果。 知识的层次性： 从零散的数据到有意义的信息，再到可应用的知识，最后升华为指导行动的智慧，本书逐层解析了知识的转化过程。我们阐述了数据如何通过上下文、关联和分析转化为信息，信息如何通过经验、洞察和推理形成知识，以及知识如何通过实践和反思升华为智慧。 隐性知识与显性知识： 尤其关注了隐性知识（Tacit Knowledge）的识别、捕捉和转化。与易于记录和传播的显性知识（Explicit Knowledge）不同，隐性知识往往蕴含在个人的经验、技能、直觉和价值观中。本书提供了多种方法论，用以发掘和显化这些宝贵的隐性知识，例如通过专家访谈、案例研究、学徒制、知识分享社区等。 知识的双螺旋模型： 引入并阐述了野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）和竹内弘高（Hirotaka Takeuchi）提出的SECI模型（Socialization, Externalization, Combination, Internalization），即隐性知识与显性知识之间相互转化的动态过程。本书将此模型作为语义知识管理的核心驱动力，指导如何构建一个能够不断涌现新知识的组织生态。 本体论（Ontology）与知识图谱（Knowledge Graph）： 作为本书的重要理论支撑，我们详细介绍了本体论在形式化和结构化知识中的作用。本体论定义了特定领域的概念、属性、关系以及约束，为构建一致、准确的知识表示奠定了基础。在此基础上，本书深入探讨了知识图谱的构建、存储、查询和推理技术，展示了如何将分散的知识信息整合成一个相互连接的语义网络，从而实现更深层次的知识发现和利用。 语义知识管理的关键实践 本书并非止步于理论探讨，而是提供了大量可落地、可操作的实践指南。 知识的识别与获取： 知识地图（Knowledge Mapping）： 如何绘制组织内部的知识资产分布图，识别关键知识领域和知识缺口。 专家识别与访谈： 建立专家库，设计有效的访谈框架，从专家那里挖掘深层的隐性知识。 内容分析与挖掘： 利用文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术，从非结构化数据（如文档、邮件、报告、论坛帖子）中提取有价值的知识片段。 案例学习与最佳实践： 总结和提炼成功的经验和失败的教训，形成可供借鉴的案例库。 知识的组织与存储： 知识分类与标签体系： 设计灵活、可扩展的分类体系和标签系统，确保知识的可检索性和易管理性。 知识库（Knowledge Base）的构建： 介绍不同类型的知识库（如FAQ、操作手册、解决方案库、决策支持系统）的设计原则和技术实现。 本体论与词汇表（Glossary）的维护： 强调建立和维护一套统一的术语和概念体系的重要性，以避免歧义，提升知识的互操作性。 知识图谱的实现： 从数据采集、模型设计、数据存储到可视化呈现，详细讲解如何构建和管理知识图谱。 知识的应用与传播： 知识推荐系统： 如何基于用户画像、行为和需求，主动向用户推荐相关的知识内容。 语义搜索与问答系统： 利用自然语言处理和知识图谱技术，实现更智能、更精准的搜索和问答功能，让用户能够用自然语言提问并获得知识。 决策支持与流程优化： 如何将知识转化为支持决策的工具和方法，例如通过知识驱动的专家系统、风险评估模型等。 知识共享与协作平台： 探讨如何构建鼓励知识共享的组织文化和技术平台，促进团队成员之间的知识流动和协同创新。 培训与知识传承： 设计有效的培训机制，确保新员工能够快速掌握必要的知识，并传承组织的宝贵经验。 知识的管理与度量： 知识生命周期管理： 从知识的产生、更新、维护到归档和淘汰，建立全生命周期的管理流程。 知识质量评估： 制定知识质量评估标准（如准确性、时效性、完整性、适用性），并实施定期的质量检查。 知识资产的度量与评估： 如何量化知识资产的价值，评估知识管理项目的ROI（投资回报率）。 知识管理的组织与治理： 建立清晰的知识管理角色、职责和治理机制，确保知识管理活动的有序进行。 面向未来的挑战与机遇 本书的最后部分着眼于未来，探讨了在人工智能（AI）、大数据、物联网（IoT）等新兴技术浪潮下，语义知识管理所面临的挑战与机遇。 AI与知识管理的融合： 探讨AI技术（如机器学习、深度学习、自然语言生成）如何赋能知识的自动化抽取、组织、推理和应用，实现更高级别的知识管理。 大数据时代的知识挑战： 如何从海量、多源、异构的大数据中提取有价值的知识，并将其有效地整合到现有的知识体系中。 物联网与边缘知识管理： 探讨如何在分布式、实时性的物联网环境中进行知识的管理和应用，例如设备维护、故障诊断等。 知识管理的可持续性： 强调知识管理并非一次性的项目，而是一个持续演进、不断优化的过程，需要组织长期的承诺和投入。 本书的读者对象 本书适合于以下人群： 企业管理者与战略规划师： 寻求通过知识驱动实现业务增长、提升竞争力的决策者。 知识管理专业人士： 从事知识管理工作，需要系统性知识和实操方法的从业者。 IT及数据架构师： 负责构建和维护企业知识体系和技术平台的技术人员。 信息科学家与研究人员： 对知识表示、知识发现、人工智能与知识工程等领域感兴趣的学者。 各行业领域的专家与知识工作者： 希望提升自身知识管理能力，更有效地分享和应用知识的个人。 通过阅读本书，读者将能够系统地理解语义知识管理的理论精髓，掌握实用的技术方法和工具，并能够将其应用于实际工作中，构建更智能、更具活力的知识驱动型组织。本书旨在帮助读者跳出传统的信息管理思维，真正掌握“知”的力量，驾驭知识，赢得未来。

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