用信息檢索技術組織企業的信息和知識(doc 5頁)
用信息檢索技術組織企業的信息和知識(doc 5頁)內容簡介
用信息檢索技術組織企業的信息和知識內容簡介:
在不確定是唯一可確定因素的經濟環境中,知識是企業獲得持續競爭優勢的源泉。知識管理就是利用先進信息技術實現知識獲取/創造、組織/存儲、傳播、應用,使企業在動蕩的市場中保持高度智能化的管理手段。知識分為顯性知識和隱性知識,顯性知識是已經總結好的被基本接受的正式知識,以數字化形式存在或者可直接數字化,易於傳播;隱性知識是尚未從員工頭腦中總結出來或者未被基本接受的非正式知識,是基於直覺、主觀認識、和信仰的經驗性知識。顯性知識比較容易共享,但是創新的根本來源是隱性知識。日本東京一橋大學著名知識學教授野中鬱次郎研究發現:員工在工作過程中把隱性知識作用於客觀信息,產生顯性知識並傳授給同事,和同事一起把顯性知識彙總並在產品/服務中體現出來。
而知識管理就是對一個企業集體的知識與技能的捕獲——而不論這些知識和技能是存在於數據庫中、被印刷於紙上或是存在於人們的腦海裏——然後將這些知識與技能分布到能夠幫助企業實現最大產出的任何地方的過程。知識管理的目標就是力圖能夠將最恰當的知識在最恰當的時間傳遞給最恰當的人以便使他們能夠做出最好的決策。
公司信息資產的價值並不在於存貯和提取信息的能力,而在於將信息與特定過程和未知情境進行動態匹配的能力。通過運用知識管理這一技術,許多企業已經取得了令人驚異的成就。分析家們指出:LotusNotes和世界互聯網是知識管理係統中的兩大中堅力量。而數據庫、文件管理係統和電子郵件則是知識管理係統中的基本要素。為實現知識管理的目標,從而為企業帶來收益,大多數公司還需要添加某種知識提取產品,它能通過群體協作、過濾和語義技術將信息轉化為知識。
數字信息一方麵為人們的日常工作和生活帶來了幫助,另一方麵,大量的信息又使人們不知所措。如何組織和提供信息就成為信息係統要解決的關鍵問題。
目前主要的困難包括:知識的表示、信息的組織、軟件的複用等。特別是由於因特網的快速發展,麵對信息的海洋,如何組織、管理和維護海量信息並為用戶提供有效的服務也就成為一項重要而迫切的研究課題。為了適應這些要求,Ontology作為一種能在語義和知識層次上描述信息係統的概念模型建模工具,自被提出以來就引起了國外眾多科研人員的關注,並在計算機的許多領域得到了廣泛的應用,如知識工程、數字圖書館、軟件複用、信息檢索和Web上異構信息的處理、語義Web等。
信息檢索技術可分為3類:全文檢索(Text retrieval)、數據檢索(Data
retrieval)和知識檢索(Knowledge retrieval)。全文檢索的特點是把用戶的查詢請求和全文中的每一個詞進行比較,不考慮查詢請求與文件語義上的匹配,這種方式雖然可以保證查全率,但是查準率卻大大地降低了。數據檢索的特點是查詢要求和信息係統中的數據都遵循一定
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在不確定是唯一可確定因素的經濟環境中,知識是企業獲得持續競爭優勢的源泉。知識管理就是利用先進信息技術實現知識獲取/創造、組織/存儲、傳播、應用,使企業在動蕩的市場中保持高度智能化的管理手段。知識分為顯性知識和隱性知識,顯性知識是已經總結好的被基本接受的正式知識,以數字化形式存在或者可直接數字化,易於傳播;隱性知識是尚未從員工頭腦中總結出來或者未被基本接受的非正式知識,是基於直覺、主觀認識、和信仰的經驗性知識。顯性知識比較容易共享,但是創新的根本來源是隱性知識。日本東京一橋大學著名知識學教授野中鬱次郎研究發現:員工在工作過程中把隱性知識作用於客觀信息,產生顯性知識並傳授給同事,和同事一起把顯性知識彙總並在產品/服務中體現出來。
而知識管理就是對一個企業集體的知識與技能的捕獲——而不論這些知識和技能是存在於數據庫中、被印刷於紙上或是存在於人們的腦海裏——然後將這些知識與技能分布到能夠幫助企業實現最大產出的任何地方的過程。知識管理的目標就是力圖能夠將最恰當的知識在最恰當的時間傳遞給最恰當的人以便使他們能夠做出最好的決策。
公司信息資產的價值並不在於存貯和提取信息的能力,而在於將信息與特定過程和未知情境進行動態匹配的能力。通過運用知識管理這一技術,許多企業已經取得了令人驚異的成就。分析家們指出:LotusNotes和世界互聯網是知識管理係統中的兩大中堅力量。而數據庫、文件管理係統和電子郵件則是知識管理係統中的基本要素。為實現知識管理的目標,從而為企業帶來收益,大多數公司還需要添加某種知識提取產品,它能通過群體協作、過濾和語義技術將信息轉化為知識。
數字信息一方麵為人們的日常工作和生活帶來了幫助,另一方麵,大量的信息又使人們不知所措。如何組織和提供信息就成為信息係統要解決的關鍵問題。
目前主要的困難包括:知識的表示、信息的組織、軟件的複用等。特別是由於因特網的快速發展,麵對信息的海洋,如何組織、管理和維護海量信息並為用戶提供有效的服務也就成為一項重要而迫切的研究課題。為了適應這些要求,Ontology作為一種能在語義和知識層次上描述信息係統的概念模型建模工具,自被提出以來就引起了國外眾多科研人員的關注,並在計算機的許多領域得到了廣泛的應用,如知識工程、數字圖書館、軟件複用、信息檢索和Web上異構信息的處理、語義Web等。
信息檢索技術可分為3類:全文檢索(Text retrieval)、數據檢索(Data
retrieval)和知識檢索(Knowledge retrieval)。全文檢索的特點是把用戶的查詢請求和全文中的每一個詞進行比較,不考慮查詢請求與文件語義上的匹配,這種方式雖然可以保證查全率,但是查準率卻大大地降低了。數據檢索的特點是查詢要求和信息係統中的數據都遵循一定
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