Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями

Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями

Автор: Тузовский, Анатолий Федорович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2007

Место защиты: Томск

Количество страниц: 381 с. ил.

Артикул: 3407282

Автор: Тузовский, Анатолий Федорович

Стоимость: 250 руб.

Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями  Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями 

ВВЕДЕНИЕ.
1. УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ СОВРЕМЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
1.1. Потребности управления знаниями организации
1.2. Понятие и классификация знаний.
1.2.1. Определение понятия знания.
1.2.2. Классификации знаний.
1.2.3. Организационные знания.
1.3. Процессы преобразования знаний.
1.3.1. Модель процесса работы со знаниями.
1.3.2. Модель преобразования между явными и скрытыми знаниями
1.3.3. Связь бизнеспроцессов и процессов работы со знаниями
1.4. Управление знаниями
1.4.1. Определение управления знаниями
1.4.2. Концепции и подходы к управлению знаниями
1.4.3. Факторы, способствующие управлению знаниями
1.5. Корпоративные системы управления знаниями
1.5.1. Определение систем управления знаниями.
1.5.2. Классификация систем управления знаниями.
1.5.3. Использование онтологий в системах управления знаниями.
1.6. Предлагаемая архитектура системы управления знаниями.
Выводы по главе.
2. ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ ОРГАНИЗАЦИИ
2.1. Описание знаний организации
2.1.1. Декларативные знания.
2.1.2. Ресурсы знаний организации.
2.2. Методы представления знаний
2.2.1. Логика первого порядка.
2.2.2. Семантические сети и фреймовые системы.
2.2.3. Онтологии
2.3. Онтологическая модель знаний организации.
2.4. Методология построения онтологий областей знаний организации
2.4.1. Анализ сценариев и сбор данных.
2.4.2. Повторное использование онтологий
2.4.3. Терминологический анализ
2.4.4. Наполнение и структуризация онтологии.
2.4.5. Переход к полуформальному описанию онтологии
2.4.6. Переход между неформальным и формальным описаниями онтологии
2.4.7. Алгоритм построения онтологии.
2.5. Формализованные представления онтологий
2.5.1. Представление и работа с онтологическими моделями с использованием дескриптивной логики
2.5.2. Использование реляционных моделей для представления и работы с онтологическими моделями
2.6. Операции над онтологическими моделями.
2.6.1. Проверка правильности онтологии
2.6.2. Объединение онтологий.
2.7. Распределенная система работы с онтологической моделью
2.7.1. Распределенная онтологическая модель
2.7.2. Основные сервисные подсистемы.
Выводы по главе
3. СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТОВ ЗНАНИЙ
3.1. Модель объектов знаний организации.
3.1.1. Существующие стандарты метаданных.
3.1.2. Семантические модели объектов знаний организаций.
3.2. Формирование семантических метаданных объектов знаний
3.2.1. Ручное формирование семантических метаданных.
3.2.2. Метод полуавтоматического аннотирования документов
3.2.3. Аннотирование документов на основе поверхностного лингвистического анализа.
3.3. Семантическое сравнение понятий в онтологии.
3.3.1. Определения и основные понятия
3.3.2. Обзор современных определений понятия семантического сопоставления.
3.3.3. Описание семантического сопоставления в формальной логике
3.4. Вычисление близости контентных метаданных объектов знаний .
3.4.1. Оценка близости элементов метаданных
3.4.2. Метод вычисления близости контентных метаданных.
3.4.3. Метод фильтрации множества кандидатов на сравнение
3.4.4. Применение методов вычисления семантической близости
3.5. Профили компетентности специалистов.
3.5.1. Моделирование экспертов и специалистов организации
3.5.2. Использование моделей и профилей специалистов.
3.5.3. Алгоритмы обработки действий специалистов в системе
3.6. Интеграция информации и знаний на основе онтологической модели.
3.7. Тестирование разработанных семантических методов
3.7.1. Тестирование метода полуавтоматического аннотирования объектов
3.7.2. Тестирование метода семантического поиска по контентным метаданным
3.7.3. Тестирование метода классификации на основе контентных метаданных
3.7.4. Тестирование метода формирования рекомендаций.
Выводы по главе
4. ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ.
4.1. Методология построения систем управления знаниями.
4.1.1. Методика выбора процессов, активно работающих со зна
ниями .
4.1.2. Методика оценки и отбора стратегий управления знаниями .
4.1.3. Интеграция управления знаниями с бизнеспроцессами организации
4.2. Программная реализация системы управления знаниями.
4.2.1. Онтологическая база знаний организации
4.2.2. Семантический уеЬпортал системы управления знаниями
Выводы по главе.
5. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ДЛЯ ИНТЕГРАЦИИ ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
5.1. Интеграция разнородных массивов данных и информации на основе единой модели в системе ТОМОГРАФ 5.2.
5.2. Система управления результатами научнотехнической деятельности компании ЮКОС.
5.3. Информационнопрограммное обеспечение для системы управления явными и неявными знаниями образовательной организации.
5.4. Корпоративная система управления знаниями компании ЭлеСи
5.4.1. Подсистема ведения базы знаний профилей компетентности специалистов.
5.4.2. Подсистема поддержки работы экспертов.
Выводы по главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ


Например, являются ли знания системы, основанной на знаниях, действительно системными знаниями. Исходя из сделанного определения знания, а также исходя из решаемых в системах управления знаниями задач, можно привести следующую классификацию знаний. По уровню универсальности знания можно разделить на теоретические научные знания глобальные, универсальные и практические локальные, контекстнозависимые, уровня организации. Теоретические научные знания это знания, представленные в виде специальных систем символов. Системы символов их внутренняя структура, взаимосвязи, при определенном уровне их развития сами могут содержать способы работы синтаксические со знаниями. Научные знания это возможность накапливать знания и работать с ними специальными методами, которые не используются нервной системой. Теоретические знания теории в совокупности могут содержать больше понятий и более сложные отношения между ними, чем они содержатся в голове самого выдающегося ученого. Возникает некое интеллектуальное пространство, которое в отдельных отношениях сложнее пространства знаний человека в совокупности, сумма информации даст знания. Самыми большими достоинствами научных знаний являются независимость от отдельного человека или коллектива возможность коллективной работы возможность проверки истинности и движения к ней. Но все равно нужен мозг человека, чтобы воспринять, осмыслить связать с имеющимся контекстом, сформировать новые представления или отношения гипотезы, озарения, проверить, обосновать, и использовать в практической работе. Практические знания и умения человека, его профессиональные знания о том, как делать ноухау не могут быть выражены в виде принятых в теории точных определений, моделей и алгоритмов. Как отмечается в философской литературе 7, это происходит но ряду причин. Одной из них является всеобщая настроенность ученого мира на теорию и, следовательно, отсутствие стремления столь же тщательно описывать практику. Другой причиной является широта и необъятность сфер человеческой жизнедеятельности, где человек действует и поступает весьма разумно и рационально, без теоретических обобщений по поводу своей многообразной практики. В сфере практических знаний и навыков есть множество вещей, которым нельзя научить извне. По этой причине бесполезно множить научные инструкции и трактаты по поводу применения тех полезных вещей, которые и без них повседневно успешно используются людьми. По этим и другим причинам в сфере практических знаний и навыков не существует однозначных алгоритмов практических действий в непрерывной цепи человеческого опыта. Практические знания, навыки и опыт более чем другие виды знаний принадлежат конкретным людям, находятся в их головах и, следовательно, максимально распределены не только в рамках организационных структур, но даже в отделе, группе, команде. По содержанию знания делятся на декларативные знаючто и процедурные знаюкак 1, 1, . Декларативные знания описывают структуру знаний и состоят из множества взаимосвязанных элементов информации и взаимосвязей между ними. Процедурные знания описывают действия, порядок принятия решений и выполнения работ. Процедурные знания основываются на декларативных знаниях и определяют конкретные возможности применить декларативные знания на практике. Хотя оба этих вида знаний работают совместно, но они распространяются отдельно. Декларативные знания распространяются относительно легко и, следовательно, трудны для защиты сокрытия. Процедурные знания встроены в практику работы и являются редкими и уникальными, и поэтому относительно легки для защиты. И, наоборот, эти знания могут быть трудны для распространения, координации, оценки или изменения. Процедурные знания являются разумным порядком, выявленным на практике. В связи с этим ноухау является критически важным для того, чтобы сделать знания действующими и работающими. По форме представления знания делятся на скрытые i и явные xii , 1, . Скрытые знания являются ментальными структурами персональный опыт, образование, убеждения, точки зрения, ноухау и т.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.246, запросов: 244