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| 支持知识管理的工具 | ||||
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数据分类。其目的是学会一个分类函数或分类模型(也称作分类器)，该模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某一个。 数据聚类。是把一组个体按照相似性归成若干类别，即物以类聚。它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小，而不同类别的个体间的距离尽可能地大。 关联规则。关联规则是形式如下的一种规则，在购买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时也买了牛奶(面包＋黄油牛奶)。关联规则发现的思路还可以用于序列模式发现。用户在购买物品时，除了具有上述关联规律，还有时间或序列上的规律。通过数据挖掘工具，企业可以在凌乱的数据中，找到有用的知识。 3．2知识的合成 大多数的发明并不是仅仅基于单一想法，通常是多个创新点的综合产品。大多数的搜索引擎通常被设计成，在使用者提供明确的搜索条件的情况下，能够高效率的搜索与关键词相关的条目的工具。但搜索结果之间是无序的，相互独立的，即使最强大的搜索引擎也不能实现完全智能式的互动搜索。因此，常规的搜索引擎的缺陷就在于不能搜索与人脑中想法相关的知识。现在有一些工具能够帮助人们实现象IdeaFisher等工具，能够将相关的词句组合起来，帮助人们将分散的创新观点整合起来。另外一个工具，称为Inspiration，能够帮助用户形成一种概念图，从而提高使用者对知识进行合成的能力。 3．3知识的创新 就目前的技术水平而言，通过机器实现知识的创新还十分困难，虽然人们可以通过搜索引擎大大加强搜索的效率，通过人工智能实现简单的知识推理，达到一定程度的人工智能，但实现自动化的知识创新还十分困难，或者只能实现辅助性的知识创新。例如，名为IdeaGenerator和MindLink的工具通过引导人们突破思维定势来提高创新能力。知识的创新是人类最复杂的思维活动，要求机器象人类一样思维是不可能的，但人类可以设计出一些软件模拟人类思维。但即使这样，人们还要等待很长的时间。 4．知识编码 如果仅有知识生成工具，那么它的作用将是微乎其微的。知识在产生出来后，只有通过共享和交流才能发挥其巨大的价值。知识编码则是通过标准的形式表现知识，使知识能够方便的被共享和交流。 知识编码的困难在于，知识几乎不能以离散的形式予以表现。如果说数据类似一条记录，而信息类似一条消息，那么知识更象一个仓库。知识不断的积累，不断的改变，以至于我们很难对其进行清晰的区分。因此对知识进行审核和分类是十分困难的。 以下介绍的是一种以知识的内容为依据对知识进行分类的方法，这种分类方法在不少企业中取得了成功。 流程知识：流程知识可以简单地认为是如何将工作作好的知识。这种知识通常通过基准管理和最佳实践这两种管理活动取得。这种知识有利于企业优化流程和提高效率。 事实知识：事实知识是存在于人脑中的关于人和事的基本知识。这种知识容易被文档化，但是，如果对这类知识不进行综合，其附加值将会很低。 编目知识：拥有编目知识的人知道事物在何处。在企业中，编目知识通常被分类整理成为“黄页”，专业技能目录便是这种知识的一种。虽然许多的编目知识可以编辑成“黄页”，但是，在现代社会种，企业组织的高速变化，致使更多的编目知识存在于个人的知识中，而不是“黄页”中。 文化知识：文化知识包括了一个具体的任务如何在特定的组织中完成的知识，这是企业无价的财产。虽然文化知识和编目知识是组织小型化过程中最难处理的两个方面，但是，它们却特别重要。如果没有这两种编码化知识，企业必须重新学习各种无形的制度和规范，这样会使企业的效率大大降低。 这四种类型的知识以隐性或显性的方式存在，并且它们存在于个人层次和组织层次。但利用各种知识的难度是不相同的。存在于个人的隐性知识是最难被发掘和利用的，而以显性方式存在的组织的知识是较容易利用的。例如企业的ISO系列规范文件就相当容易让员工掌握，而维修工人的经验则十分难 |
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