基于本体化知识模型的知识库构建模式研究
基于本体化知识模型的知识库构建模式研究
袁磊1张浩2陈静3陆剑峰1
1(同济大学CIMS中心，上海2(0092)
2(上海电力学院，上海200092)
3(华东师范大学地理系，上海200062)
【摘要】在研究了知识模型及知识库相关理论和技术的基础上，结合本体论，提出了一种基于本体的知识模型，并从领域知识推理、方法知识和任务知识三个角度给出了本体化知识模型基于BNF范式的表达式;基于所建立的本体化知识模型，在对知识进行可拓性分析的基础上，提出了一种知识库结构模式，对于知识模型与知识库的匹配问题进行了讨论，并在理论研究的基础上，给出了利用SQL Server数据库系统建立的知识库示例。
【关键词】本体；知识模型；知识库；设计模式；知识工程
1引言
对于知识的研究与探索，人类自始至终从未停止过，直至人类进入信息化社会并正在向知识化社会迈进的过程中，人类通过计算机的应用才开始真正把知识从概念跃升到知识科学。知识工程便是一门新兴的关于知识获取、表示和推理，以及用一种特定形式把知识表示为计算机可操作对象的科学。其研究的目标是挖掘和抽取人类知识，这也使得计算机具有了人类的一定智能。
知识工程是在20世纪70年代后期，从构建专家系统、基于知识的系统和知识密集型的信息系统的技术发展而来的。Guus Schreiber认为"知识工程是一种建模活动，模型是对现实的某一部分进行的一种有目的的抽象。建模是对知识的少数几个方面建立一种好的描述，而忽略其他方面"。因此，知识工程领域最主要的研究内容是知识表示以及基于此的知识应用。知识模型本身是一个阐述"知识一密集型信息一处理任务结构"的工具。一个应用的知识模型可提供应用所需的数据和知识结构的规范说明。
对于知识表示而言，建立一组结构良好的知识模型可以方便地对相关知识进行描述、整理，利用知识模型可以将知识方便的表示成文本形式，但是文本形式的知识不利于知识的处理，如推理、分类等操作，因此，在对知识进行表示的同时，需要建立知识库系统对知识进行存储。要对知识进行存储，必须建立相应的知识库系统，同时，需要将知识模型与知识库进行映射匹配。
2知识模型与知识库
2.1知识模型中知识本体的引入
对于知识模型而言，其中最核心的部分是"如何合理有效的表示知识"，即知识表示。对于不同类型的知识范畴，选用不同的知识表示方法对知识处理的影响很大。所谓知识表示是对知识的一种描述或一组约定，是知识的形式化和符号化过程。知识表示方法常可以分为基于符号的表示方法与基于连接机制的表示方法。前者主要是面向逻辑知识的表示，如一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法，脚本表示法等;后者则主要是面向形象知识的表达，如语义网络表示法、过程表示法、Petri网表示法以及面向对象的表示法等。
在实际的知识表示过程中，传统知识表示方法在知识表示、传递和共享过程中存在先天性的缺陷。一方面，所表达的知识无法保证在传递和共享过程中知识理解的唯一性与无二义性;另一方面，在大量的原子性知识的环境中对复杂知识的表达与推理可能会产生组合爆炸。因此，冲突消解能力的强弱以及知识原子的大小、多少与组织方式直接决定了这种知识表示方法的可用程度。
为了解决上述知识表示方法中存在的问题，在知识工程领域引入了知识本体的概念。从本体的角度，知识表示可以看作是由逻辑、本体和计算三部分组合而成问。逻辑提供了通过逻辑运算从现有知识演绎出新的逻辑描述的功能;计算则是指确定一个描述是否能够从给定描述演绎得出的过程。而本体是对相关知识的共享概念模型和明确的形式化规范说明，它提供了知识模型中基本术语(知识原子)与关系，并利用这些术语和关系构成知识的外延规则和复杂定义：
2.2知识库系统概述
知识库的概念是将传统的数据库(DB)技术和人工智能(AI) 技术相结合的产物间。AI和DB 技术都是计算机科学两个十分重要的领域，它们各自独立发展已有几十年的历史，并在各自的领域取得突出的成绩得到广泛的应用。然而，它们都存在十分突出的问题和矛盾。一方面，现有的AI系统(如专家系统)可以使用成百上千条基于规则的知识去进行启发式搜索与推理，但却没有高效检索访问现存数据库和管理海量数据的能力;另一方面，现在的DBMS虽已优化到可以处理海量数据和事务的水平，但却无力表达和处理基于规则的知识。因此，将两者结合起来建立和实现新一代的知识表示、存储系统一→知识库，它是合理组织的关于某一特定领域的陈述性知识和过程性知识的集合。知识库和传统数据库的区别在于它不但包含了大量的简单事实，而且包含了规则和过程性知识。
知识库所能表示的知识必须具有一个统一的结构模式、优先一致的符号以及符号和模式能够能的一个合理的体系。目前知识库系统中一般采用的是"事实一概念一规则"所表示的三级知识体系。
(1)事实处于最底层，是对象、符号和事件之间的各种关系之集合。事实可用语句、链表、二维表、树图、框图和文本等数据结构表示。事实是可利用的数据块的基础，通常组织成簇的形式。簇被用于形成有关对象的概念。
(2)概念处于第二层，是关于具有共同属性的一组对象、事件或符号的知识。包括例子集合、模型和复杂的元素，可以具体或抽象地刻画、定义某一对象类的一般特征，也可以高层或低层地表示具有层次结构的一组概念的集合。
(3)规则处于第三层，是一组操作和步骤，用于完成某一目标，解决某一问题或产生的某种结果。规则被定义为类似于E …四:-nei语句的条件表达式，被用于推理和问题求解，是一种形式化的知识表示方法阴。
上述三层知识表示体系与基于知识本体的知识表示相明合，因此，从理论角度讲，基于知识本体可以很好的构建知识库。同时，结合具体的应用需求，知识库中通常还存储相应的任务信息，即使用事实、概念及规则要解决的任务描述。
3基于知识本体的本体化知识模型
知识模型本身是一个阐明"知识一密集型信息一处理结构"的工具，一个知识模型可提供应用所需要的数据和知识结构的规范性说明。一个知识模型包括三部分，每一部分包含- 组相关的知识结构，即知识范畴I町。
范畴1领域知识
领域知识详细描述特定领域知识和在一个应用中所讨论的信息类型。例如，一个涉及设备故障诊断应用的领域知识将包含相关故障信息、故障表现和不同故障之间的关系等信息。领域知识在某种程度上相当于软件工程中的"数据模型"或"对象模型"。
范畴2推理/方法知识
推理知识也可以称之为方法知识，描述了使用领域知识的基本推理步骤，可以将这些推理步骤看作是推理机或推理引擎的基本构件。推理知识定义了这些基本构件的模型。
范畴3任务知识
任务知识描述了一个应用所要达到的目标，以及如何通过任务分解成子任务和推理来实现这个目标。
基于以上对知识范畴的分类，知识模型将有三部分组成:领域知识模型、推理/方法知识模型和任务知识模型。知识模型的结构如图1所示。
对应于知识表示体系，领域知识模型属于"事实/概念"层次，推理/方法知识模型属于"规则"层次，任务知识模型对相应的应用任务进行了描述。所有的知识模型需要基于知识本体加以构建，即满足前面知识本体的定义模式，将上述三个知识模型的组成部分结合知识本体的原话，利用BNF(Backus-Naur Form)范式对知识模型进行统一的描述和表示，其知识框架如下所示.
4知识库结构研究
4.1知识库静态结构模型:三库四层结构
根据知识模型的组成和知识表示体系的定义，本文提出了一种知识库静态结构模型:三库四层结构。图2为三库四层结构模型。
由于整个知识模型由三部分组成，所以整个知识库由三个子知识库组成:领域知识库、推理/方法知识库和任务知识库。各个子知识库与相应的知识模型相对应，即存储由不同知识模型表示的知识。对于知识库而言，其内部存储的知识要满足"事实一概念一规则"的表示体系所以整个知识库由四个层次组成:知识模型层、模型子层、基本信息层和关联信息层。其中，知识模型层只对相应的知识模型本身的组成信息，即知识模型的根元素，进行高度概括性描述，主要由相关的索引信息、组成，如指明知识模型的索引、对应相关模型子层的索引信息等;对于不同的知识模型，根据需要分为不同的模型子层，如在领域知识模型中定义的DomainPattem和UseBase 即属于模型子层，它们存储了基本信息层的索引信息，通过这些索引信息可以方便的找到相应的基本信息(事实或概念等) ;基本信息层包含了对知识原子的定义，如事实、概念、属性以及概念之间的关系等信息;关联信息层主要存储了不同模型之间的关联信息，如不同概念、关系之间的引用、参考等约束信息。
随着层次的上升，由关联信息层到知识模型层，其信息的综合程度逐渐上升。基本信息层和关联信息层主要由知识原子构成，基本不存在相关的综合性索引信息，模型子层主要对基本信息层进行一定的概括抽取出相应的索引信息加以存储，知识模型层是对整个基于一定知识模型表示的知识文本信息的高度概括，信息的综合程度最高。
4.2基于知识可拓性的知识模型与知识库的映射匹配分析
对于知识模型和知识库而言，虽然前文提出了一种知识库的结构模型，但是，要使得知识模型与知识库很好的匹配，必须建立知识模型与知识库的结构模型映射匹配机制，实现基于知识模型创建的知识文本信息在知识库中的分类对应存储。
由于知识是人们在社会实践中获得并积聚起来的认识和经验，它表现为以各种方式把一个或多个信息单元联系起来的信息结构。知识模型即是这种信息结构。为了更好地表示知识模型与知识库的映射匹配机制这里我们引入了可拓性的概念。
引人知识本体建立知识模型是为了更好的对知识表示进行概括性、抽象性的描述，这里引人可拓性是为了强调知识/信息之间的关联性。可拓学用物元、事元作为描述物体、事件的基本单元，物元、事元用三元组R={N，C，V}表示，其中N为物元、事元名称，C为特征，v为特征值。进一步，融合关系表示和语义网表示的基本思想，可以组成知识的可拓网络，用SE表示，即SE={E，L}，其中，E是以三元组为基本形式表示的物元及事元组成的节点集合，L是连接E 中节点的带算符的有向标的集合，用来表示节点间的可拓性、可拓变换或可拓逻辑联系。
在可拓网络中，认为: (l)物元及事元发散性的表示，可以接在物元或事元的集合中，从事物或行为、特征与量值等角度来揭示这类联系，从而构成发散树; (2)物元及事元的可拓性可以表示为，用从对象指向结果的有向边将对象和结果联系起来，每条边使用相应的运算符或运算条件来表示二者的关系。为了表示的方便，在知识模型中使用不同的标签将物元或事元以及相互之间的关系进行了标识。图3简单表示了知识模型与子知识库之间的映射匹配关系其中左侧的知识模型树状表示
其中Root表示知识模型的根节点，对应整体知识模型中的领域知识模型、推理/方法知识模型、任务知识模型中的根元素，在知识库中表示为相关知识模型根元素的索引信息表;
Logic-port为知识模型中的逻辑节点，对应于知识模型中的模型子层，逻辑节点由叶子节点和属性节点组成，在知识库中可以表示为独立的信息表或相关的索引信息表;叶子节点(Leaf)和属性节点(Leaf-attribute)对应于整个知识模型的基本信息层，在知识库中可表示为信息表中的字段或信息表，结合前面可拓网络的定义，前三部分属于物元/事元集合E的范畴;知识模型的关联信息层表示为树状图中节点之间的连接，即R（*），由于关联信息的多态性，即有同层节点之间的关系又有层间节点间的关系，所以关联信息层在知识库中一般不以独立的信息表形式出现，而表现为不同表之间的约束信息，属于可拓网络中节点间联系L的范畴。
由于所建立的知识模型符合可拓性的要求，同时，从可拓性的表示形式可以看出，由物元、事元描述的信息单元形成的知识可以基于关系型数据库建立知识库，具体用二维表表示物元、事元，其中表的纵向为物元名称，横向为特征、特征值。知识库中多个表进行关联，从而能够形成知识的可拓网络。以液压系统中的各测点信息形成的知识可以形成表1。
对于表1可以方便地以关系型数据表加以表示，因此，在建立相应的知识库时，可以根据知识模型，从领域知识、推理/ 方法知识和任务知识三个层次建立不同的子知识库，对于各种不同的知识类别，利用物元、事元的可拓性，即发散性、可扩性和共辄性对基本信息加以拓展扩充，形成不同类型子知识库。如对表中"泵出口"，发散出(泵出口、油温、<40"C)，(泵出口、油帖度、>46mm2/s)等物元;对表中的(上腔、流量、200l/min)，根据共辄性，可得到(上腔、空气流量、<5ν'min)。这次通过扩展得来的信息可以生成知识库中新的表生成的二维表每一行描述
客观世界中的一个知识单元，利用物元、事元的可拓性从各个方面对基本表进行拓展，充分保证了这个表的丰富性。
知识库中各个知识单元之间的联系也可以使用一个主元组来表述，即R={矶，N2，D}，其中N1，N2为物元、事元特性，客观世界中的各知识单元的联系表现为各物体特征之间的联系，即物元或事元之间的二元或多元联系。D表示了它们之间的相关、蕴含、约束等信息，它可以是一个数学表达式，也可以是一个定性的关系，不能用数学表达式进行定量表示。由于篇幅关系，这里就不对此部分进行展开讨论了。在知识库中，各表之间的关联关系是基于此定义的。
5知识库示例分析
基于以上对知识模型和知识库的分析，结合Microsoft SQL 系列数据库，建立的知识库关系图如图4所示(只给出部分关联字段名)。
所构建的知识库中共有25张信息表，整个知识库中的信息表分为四个层次，第一层次主要由DomainBase、ReasonBase 和TaskBase三张信息表组成，对应于"知识模型层";第二层次由PattemTable、UseBase、Inference、TransferFunc、TaskBasic 和MethodBasic六张信息表构成，对应于"模型子层";其余信息表为第三、四层次，对应于"基本信息层"，由于基本信息之间的关联较为密切，所以，在知识库中使用两个层次表示"基本信息层";所有信息表之间的关系构成了"关联信息层"，共有38个关系组成，其中同级别信息表之间的关系为11个。
根据前面定义的物元/事元三元组，在知识库中所有的知识均采用三元组方式存储同时由于知识单元之间的关联性，在表中还存储了表示知识单元关系的关联性信息。为了减少表之间的耦合性，同时考虑到所存储知识的可拓性，根据知识单元关系的三元组表示，所有关系均采主键/外键约束关系，如领域知识库中表ConceptAttribute中的主键与表ConceptBasic中的AttributeIndex构成主/外键关系。由于表中的关系更多的是表示知识单元的关联性，所以采用定性关系来表示。
根据可拓性原理构建的知识库由于知识存储表示的层次性，可以方便地进行知识推理、搜索等处理操作。同时，基于关系型数据库构建的知识库可以方便的进行查询、插入、删除和更新等操作，并且知识库的改变不会影响应用程序的执行，不需要对应用程序进行改变，保证可拓性知识库良好的开放性、动态性。
6小结与展望
知识模型及知识库是目前知识工程领域一个比较热门的研究热点，国内外很多机构、学者对此进行了大量研究。本文在研究了知识模型与知识库相关理论与技术的基础上，建立了一种基于本体的本体化知识模型，从领域知识、推理/方法知识和任务知识三个角度对知识模型进行了阐述。根据建立的知识模型，提出了一种知识库的结构，并对二者之间的映射关系进行了讨论。但是，目前所做的工作还不彻底，有许多问题值得进一步研究。进一步的研究将对知识库系统的完备性进行验证，并结合具体的应用环境，如故障诊断、工艺规划设计等方面实现面向具体应用的知识库系统。
【参考文献】（略）
文章选自《计算机工程与应用》（2006.42卷）
(完整word版)知识库建设方案
恒信知识库建设方案说明书 一、知识库的定义 企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据库，是一个完整的知识管理解决方案的重要组成部分，具有强大的知识集成、分类、存储、发布、决策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等，也包含微观的各个部门的一切知识内容，如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面，同时与领域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识，都在其内容之内。 二、知识库的作用 知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能，使其他职员有相同事件时有所参考，从而增强团队整体解决问题的能力，通过资料汇总快速查询的方式提高工作效率，为客户解决问题提供方便快捷的方法，提升公司的形象。通过知识的积累，使一般工作标准化，增强公司稳定性，减少人员流动带来的损失，通过理论常识的传播，建立学习型组织。 二、建立知识库的背景 随着公司规模的扩大和信息化的深入发展，公司内部的信息数据日益剧增，而这些信息都将是公司极其重要的资产和财富，必须进行妥善保护和管理，一旦丢失，损失惨重。公司目前各部门、区域在工作中，都积累了不少工作经验或工作标准，甚至都有各自部门工作的使用手册、制度等规范性文件，但都没有形成一个系统性的管理和归档，也没有共享给公司其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库，将已有的资料、文档、课件等知识收集起来，整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用，帮助公司有效储存一些"隐性"的重要知识内容（如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频），使得显性的知识更易形成结构、体系，便于随时调用或再次利用，体现知识的延续性。后续管理员再对知识库进行不断的更新、完善，使得知识库能够保持良性循环使用，帮助到更多的员工成长，真正体
知识与知识库系统
知识管理与知识库系统 1.知识管理 随着计算机科学技术的发展，以计算机为工具的信息处理技术经历了数值计算阶段和数据处理阶段之后，已经进入了知识管理与处理的阶段，也就是说，计算机可以像人类一样具有创造性思维的能力，即智能。这意味着计算机信息社会进入了一个知识信息处理的新时代，而知识库技术将使计算机应用系统拥有更多的智能。 作为一种管理行为，知识管理历史悠久。知识经济将是继农业经济和工业经济以后的又一种新的社会经济形态。知识不仅是与传统生产要素并列的一种资源，而且是当今唯一有意义的特殊资源，知识首次以一种无形的形式作为经济基础出现在人类发展的进程中。 1.1 知识管理的发展
知识作为一种组织资产的重要性在80年代中期已经被人们意识到知识管理一词正式出现于1989年，这一年为了给知识管理工作提供相应的技术支持，美国一家公司联合会实行了一项管理资产的实验项目，与知识管理相关的一些文章开始出现于一些知名杂志，如《斯隆管理评论》、《哈佛商业评论》、《组织科学》等 1991年野中郁次郎和组内广隆出版了名著《知 识创造型公司：日本公司如何建立创新动力机制》标志着知识管理的产生。 1.2 知识经济时代企业的核心竞争力 IDC研究报告显示，员工做的90%的所谓创新工作都是重复的，因为这些知识已经存在。另一份报告显示，员工的1/3时间用在了寻找某些他们永远没有找到的信息上。有72%的员工认为自己所在的企业没有把公司不同地方的知识很好的相互复用，也没有实现知识的整合，形成了“知识孤岛”。
由此看来，如何优化流程将员工宝贵的工作时间能够直接运用于协作顾客或解决问题的创造价值的活动上，对营造企业竞争优势非常重要。 1.3 知识管理的定义 知识管理就是运用信息化技术手段将人与知识充分结合，并且创造知识分享的文化，以加速员工学习、创造及应用知识，提升组织的核心能力，核心为人、组织和技术，简称HOT 。 1.4 为什么需要知识管理 1）外部环境压力 ●全球化、快速化、动态化的激烈市场竞争压力 ●知识成为21世纪的主要经济资源 2）竞争与生存的需求 ●知识利用可以产生竞争上的差异化，并使竞争对手难以模仿 ●知识会影响企业机会把握、响应速度和产品上市时间等最重要的企业生存 能力 3）知识的经济价值性 1.5 知识管理的实现方法 1）知识管理理念、方法的导入
行业知识库平台解决方案
行业知识库平台解决方案
XX公司行业知识库平台 解决方案 重点行业信息化知识库及服务体系构造
1 概要 行业发起建设行业知识库平台可对整个行业起到的促进作用如下： ? 推动大企业向高端咨询转型。 ? 引导中小企业向专业化服务转型。 ? 加强行业用户与软件企业的战略合作。 ? 拓展行业应用市场, 抵制国外对手占据高端应用，扩大市场份额。 ? 优化行业结构，提升软件行业发展速度。 行业信息化知识库，是指软件企业在服务于行业信息化建设过程中所积累的行业关键知识、实施经验、软件构件重用等的总称。行业知识库的内容包括以下内容： 图表 1 行业知识库参考模型 行业知识库系统是一个复杂而庞大的系统，随着时代的进步而不断发展和创新，不同时期存在不同的情况、业务模式和不同的操作方法，在应用过程中又不断发现问题，不断加以改进和完善。所有这些过程、模式和业逻辑，都需要行业知识作为基础架构进行支撑，通过 行业信息化知识库 行业信息化全景图 行业业务模型行业数据模型行业解决方 案 行业解决方案仿真系统 行业领域构件 行业标准 行业法规法律 行业分析报告
面向知识的架构（SOA）提升行业信息化整体应用水平。 2 项目特点 行业知识库包括两大部分，即行业知识库体系以及行业知识库本身。前者是知识库理论基础，其文档系统可以概括为： 1. 知识体系。行业的知识与分类、行业标准法规文件、行业业务模型、行业数据模型、 行业信息系统的构件、行业案例、行业分析报告和信息资源定义等 2. 技术体系。行业总体解决方案、行业技术框架、系统需求分析、硬件网络环境、系统 概要设计、系统详细设计、系统测试报告、行业系统软件源码、构件软件和构件实体等 3. 服务体系。产业链全程服务体系、服务组织机构、服务规则规章、服务方式方法、服 务技术支撑框架、售前售中售后条例等。 知识库本身是知识库解决方案的实现，包括知识库开发平台和知识库应用平台。XX公司知识库开发平台采用SOA架构，以服务方式提供知识构件。在知识应用平台上构件作为服务与知识库解决方案、业务模型、数据模型等知识一样进行注册等维护管理。 行业知识库建设将改变传统的生产经营模式，通过实施行业整个供应链的一体化管理，实现以市场为导向优化资源配置、提高效率、降低成本、提升效益的目标；把信息化融入到行业、企业的实际工作中，全面落实依法行政、依法管理、依法经营，运用信息化开展技术创新、管理创新和制度创新，建立全面准确量化的管理体系，实现管理从定性向定量、由静态向动态、由事后向实时的转变，提升行业生产经营管理水平，提高应对国际竞争环境的能力。 XX公司在行业知识库开发上从知识体系建设和技术体系建设出发，采用两个建设并进的策略进行。在知识体系建设上，首先对目标行业进行全业务梳理，摸清目标行业的家底，调查、收集和整理行业相关的法律法规、标准文件，按照元数据的标准进行编目和归类，生成可以管理和操作的知识元素库。同时在技术体系上，构建以SOA架构为基础的知识库技术平台，参照业务梳理的成果，按照知识库的知识组织思路，在新架构下支撑对老系统的升级改造和新业务的构件开发。
知识库建设方案
恒信知识库建设方案说明 书 、知识库的定 义 企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据 库， 个完整的知识管理解决方案的重要组成部分，具有强大的知识集成、分类、存储、发 布、决 策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等，也包含微观的各个部 门的一切知识内容，如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面，同时与领 域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识，都在其内容之 内。 二、知识库的作 用 知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能，使其他职员 有相同 事件时有所参考，从而增强团队整体解决问题的能力，通过资料汇总快速查询的方式提高 工 作效率，为客户解决问题提供方便快捷的方法，提升公司的形象。通过知识的积累，使一般 工作标准化，增强公司稳定性，减少人员流动带来的损失，通过理论常识的传 播， 建立学习型组织。 、建立知识库的背 景 随着公司规模的扩大和信息化的深入发展，公司内部的信息数据日益剧增，而这些信息 都将是公司极其重要的资产和财富，必须进行妥善保护和管理，一旦丢失，损失惨重。公司 目前各部门、区域在工作中，都积累了不少工作经验或工作标准，甚至都有各自部门工作 的 使用手册、制度等规范性文件，但都没有形成一个系统性的管理和归档，也没有共享给公 司 其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库，将已有的资料、文档、课件等知识收集起来， 整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用，帮助公司有效储存 一些 "隐性"的重要知识内容（如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频），使得显性的知 识更易 形成结构、体系，便于随时调用或再次利用，体现知识的延续性。后续管理员再对知识库 进 行不断的更新、完善，使得知识库能够保持良性循环使用，帮助到更多的员工成长，真 正体
知识库建设的五个步骤
知识库建设的五个步骤(转载) 知识库建设是知识管理实施中的一项重要内容，有效的知识库建设必须遵循以下的五个步骤。该步骤也可以用来分析和评估企业知识库建设的问题与解决方案。 按照知识管理中心（Knowledge Management Center）的研究和咨询实践，知识库建设必须遵循以下五个步骤： 第一步：确定要管理的知识。在任何一个企业内部，都有各种各样的知识，而在知识管理的实践中，并非每类类型知识都需要去管理。所以在知识库建设的初期必须明确要管理的知识类型、其价值在何处，这样才不至于眉毛胡子一把抓，导致核心知识和外围知识都无法很好管理的状况出现。
第二步：确定知识的来源和动力。人是知识的载体，也是知识产生、组织、利用、创新的源泉。在知识库建设中，必须明晰知识的来源：谁应该产生何种知识，他为什么要产生。如果不能结合组织内的每个岗位、流程去分析，那么就很难要求知识共享，在这种情况下即便产出了“知识”，就类似于案例中展示的知识的价值也不能保证。还有一个问题就是员工为什么要共享，这是知识管理的动力问题。 第三步：知识的组织。如何将产生出来的知识进行整理、系统化、合理的分类和提供检索工具才能方便人们自如的获取在工作中产生出来的知识我们经常称作“知识碎片”，大都是不系统、零散的，在知识的组织阶段也需要做“知识碎片”的系统化工作。在案例中，论坛产生的信息和“知识碎片”到底有多少可用性，是一个值得考虑的问题。在知识管理中心（Knowledge Management Center）的咨询实践中，我们的方法是：对于社区、论坛等产出的“碎片”需要先进行第一步的处理，类似于BBS的精华区分类、整理，然后再经过知识的入库流程，加入审核、标准化的工作才能加入知识库。知识的分类在下面会详细的说明。 第四步：知识的利用。知识本身没有价值，只有被利用的知识才能发挥作用。我们经常见到有许多“宏伟”的知识库，但是从来没有人去用。在案例中导致知识不能被充分利用的原因，除了知识本身是“知识碎片”外，还有一个重要的原因是这些知识根具体的业务是无关的、分离的、“两张皮”的，要解决这个问题需要在第二步做知识
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XX公司行业知识库平台 解决方案 重点行业信息化知识库及服务体系构造
1概要 行业发起建设行业知识库平台可对整个行业起到的促进作用如下： ?推动大企业向高端咨询转型。 ?引导中小企业向专业化服务转型。 ?加强行业用户与软件企业的战略合作。 ?拓展行业应用市场, 抵制国外对手占据高端应用，扩大市场份额。 ?优化行业结构，提升软件行业发展速度。 行业信息化知识库，是指软件企业在服务于行业信息化建设过程中所积累的行业关键知识、实施经验、软件构件重用等的总称。行业知识库的内容包括以下内容： 图表 1 行业知识库参考模型
行业知识库系统是一个复杂而庞大的系统，随着时代的进步而不断发展和创新，不同时期存在不同的情况、业务模式和不同的操作方法，在应用过程中又不断发现问题，不断加以改进和完善。所有这些过程、模式和业逻辑，都需要行业知识作为基础架构进行支撑，通过面向知识的架构（SOA）提升行业信息化整体应用水平。 2项目特点 行业知识库包括两大部分，即行业知识库体系以及行业知识库本身。前者是知识库理论基础，其文档系统可以概括为： 1.知识体系。行业的知识与分类、行业标准法规文件、行业业务模型、行业数据模型、 行业信息系统的构件、行业案例、行业分析报告和信息资源定义等 2.技术体系。行业总体解决方案、行业技术框架、系统需求分析、硬件网络环境、系统 概要设计、系统详细设计、系统测试报告、行业系统软件源码、构件软件和构件实体等 3.服务体系。产业链全程服务体系、服务组织机构、服务规则规章、服务方式方法、服 务技术支撑框架、售前售中售后条例等。 知识库本身是知识库解决方案的实现，包括知识库开发平台和知识库应用平台。XX公司知识库开发平台采用SOA架构，以服务方式提供知识构件。在知识应用平台上构件作为服务与知识库解决方案、业务模型、数据模型等知识一样进行注册等维护管理。 行业知识库建设将改变传统的生产经营模式，通过实施行业整个供应链的一体化管理，实现以市场为导向优化资源配置、提高效率、降低成本、提升效益的目标；把信息化融入到行业、企业的实际工作中，全面落实依法行政、依法管理、依法经营，运用信息化开展技术创新、管理创新和制度创新，建立全面准确量化的管理体系，实现管理从定性向定量、由静态向动态、由事后向实时的转变，提升行业生产经营管理水平，提高应对国际竞争环境的能力。 XX公司在行业知识库开发上从知识体系建设和技术体系建设出发，采用两个建设并进的策略进行。在知识体系建设上，首先对目标行业进行全业务梳理，摸清目标行业的家底，调查、收集和整理行业相关的法律法规、标准文件，按照元数据的标准进行编目和归类，生成可以管理和操作的知识元素库。同时在技术体系上，构建以SOA架构为基础的知识库技术平
电子运维知识库管理系统建设方案
文件编号： 受控状态：■受控□非受控 保密级别：□公司级□部门级■项目级□普通级 采纳标准：GB/T 19001-2000 idt ISO 9001 : 2000 标准 质量记录编号：分发编号: 电子运维知识库管理系统 建设方案 Version 1 。0 2007。12 Written By Creator @ 湖南科创信息技术股份有限公司 All Rights Reserved
目录
1. 概述 1.1. 建设背景 现湖南E-OMS 系统已初步形成了面向日常运维事务、对日常运维工作进行监督和管理的具有湖南移动自身特色的电子化运维的平台性系统，成为湖南移动网络部日常工作、网络维护不可或缺的系统。 随着E-OMS系统的完善，电子化运维的使用人员对资源的优化，使用的方便程度提出了越来越高的要求，迫切需要建设一套电子运维知识库系统，来提高运维工作效率，以便于日常工作管理。 1.2. 建设原则 按照集团公司的规划，知识库系统采用独立部署，统一建设的原则，达到应用统一和信息共享的目的。由于客服目前已经依据集团规划，建设了一套知识库系统，因此不允许再进行重复性的建设。 1.3. 建设内容 根据前面所述的系统的建设背景及原则，我们提出：依托客服现有的知识库系统，建设电子运维知识库管理系统。通过对现有客服知识库系统的改造来满足电子运维对知识库的需求，同时也大大降低了成本，加快了建设的速度。 总体建设方式如下： 1、在现有知识库中新增电子运维专用数据节点，同时分配给电子运维专用的账号及权限，以便进行管理。 2、通过对现有知识库系统知识搜索功能的改造，增强现有知识库的搜索引擎功能。 3、在现有知识库系统上，增加新的业务接口，满足电子运维对知识库的需求。
一种动态知识库结构模型研究
INTELLIGENCE 1.引言 知识管理的理论研究，现今的情况是理论上学说纷杂，没有一个成熟的、能得到大家公认的理论体系，从而导致实际应用中的知识管理系统实现并不能完全达到人们预期的目标。这种情况的产生，固然和知识本身的内隐性、不确定性以及不稳定性相关，但理论研究和实际应用的脱节也是其中最重要的一个原因。 本文试图建立一个理论上相对成熟、实践中具有可操作性的动态知识库。在总结前人研究成果的基础上，结合数据挖掘、知识推理等知识管理系统中必不可少的技术，探讨一种与组织业务流程无关、着重知识学习、基于知识传导模型的知识分类体系，并在此基础上建立了组织的动态知识库。由于这种知识库与企业具体的业务流程无关，所以具体到每个企业的知识库实现时，知识库可以动态扩充。这种扩充体现在两个方面，一是企业可以基于这个知识库结构模型，把这个知识库模型视为一个单元知识，在其最外层加上业务流程的约束，即形成了自己的知识库。二是在知识库内部，知识所处的分类层次也不是固定不变的，当知识在组织内部传导、重构时，知识的状态发生改变，知识库能自动感知这种变化，并将其推送（或者重构新知识）到相应的分类层次中去。 2.动态知识库理论基础 2.1理论研究中的知识分类。理论研究中的知识分类，最重要的莫过于隐性知识和显性知识的概念。这两个概念的建立将知识管理和信息管理从内容上区分开来，具有划时代的意义。显性知识是指已经编码化的知识，它以人类语言的各种表现形式而存在，如书本、视频等。隐性知识主要指“隐含经验类知识”，往往是个人或组织经过长期积累而拥有的知识，通常不易用语言表达，也难以传播。 1996年，OECD（经济合作发展组织）把知识分为四类。即know-what（知道是什么的知识），是关于事实方面的知识。例如企业有多少员工、产品用的什么原料、企业的主要产品等；know-why（知道为什么的知识），指自然原理和规律方面的科学理论，企业的know-why知识指企业生产的原理和规律，比如为什么选用某种原料、为什么生产某种产品而不是另外一种等；know-how（知道怎样做的知识），是指做业务流程中的技术和能力，比如熟练工人操作机器的技术等等；know-who（知道是谁的知识），是指关于谁知道什么和怎么做的知识，例如在工作过程中，如果出现了问题应该请教谁。 OECD对知识的四类划分中，关于知道是什么(Know-what)和知道为什么(Know-why)的知识基本属于显性知识，而隐性知识所对应的是OECD分类中关于知道怎样做(Know-how)和知道是谁(Know-who)的知识 2.2Helund的知识传导模式。在知识的转化过程中，日本著名的知识管理专家野中郁次郎和竹内广孝提出了知识转化的四种模式：从隐性知识到隐性知识称为群化，(Socialization)；从隐性知识到显性知识称为外化(Externalization)；从显性知识到显性知识称为融合(Combination)；从显性知识到隐性知识称为内化(Internalization)。 Helund提出了知识传导模式有三种：编码化及内化、外延和占有、消化及扩散。1.编码化及内化。编码化表示了组织中隐性知识显性化的过程，企业组织可以视作为一个编码的机器。而内化指知识变成员工个人隐性知识的过程。内化使得有限认知、知觉以及协调资源变得更有效率。显性和隐性之间的活动称为映射，创新和现实的知识往往是借这个活动而形成的。2.外延和占用。外延是指知识由较低层移动到较高层,层次分为个人、小团队、组织、跨组织-，可能是隐性知识也可能是显性知识。而占用是外延的反向过程。对话则是外延和占用的互动，对话通常发生在某一特定层级之中,从个人到跨组织的领域。“对话”与“思考”的质与量被假设与知识管理模式的质与量高度相关。以学校为例，教师与学生在教室的对话与学生在家中的思考同等重要。3.消化及扩散：从环境之中取得知识并将其扩散于环境中。消化及扩散类似于知识输入及知识输出，被吸收的知识可能是隐性也可能是显性的，包括认知、产品及技能等形式。例如复杂的隐性知识可通过招募关键性的人员来取得；如果知识较易编码化，则企业买卖专利权是一个适当的策略。若知识的隐性度较高，则表示知识的消化方式是以内化为主导的。 3.动态知识库结构模型 3.1动态知识库模型的特点。 a.多层次知识分类结构。目前理论界从不同的角度对知识有多种分类方法，但任何一种单独的分类方法都不足以用来描述组织的业务流程知识。而且如果采用了一种不成熟的分类方法，就不能保证知识分类的完备性和相对独立性，本知识库结构模型应该能够具有实 践操作性，也就是说知 识库必须要是实际应 用中的一个模型结构。 所以知识库综合运用 了四种分类方法，即 OECD的知识分类方 法：know-what（知道是 什么的知识）， know-why（知道为什么 的知识），know-how（知 道怎样做的知识）， know-who（知道是谁的 知识）。在这四种分类 方法中，又按知识的拥 有者：个人、团体、组 织、跨组织进行了交叉重叠分类。这几类知识的重叠形成了16类知识。对企业知识的划分，隐性知识和显性知识是必不可少的，对显性知识按存储形式（结构知识、半结构知识、非结构知识）然后和隐性知识并列对组织业务流程知识进行了第三次分类。第四次分类实际上对上述这些知识的抽象，元知识用来描述组织业务流程知识本身，关系知识用来描述组织业务流程知识之间的关系。 b.业务流程无关性。纵观企业的经营模式，即使是具有相同业务的企业，其业务流程也会千差万别，而且企业的经营模式也有可能因企业管理层的改变等原因而变化。所以，一个能得到良好应用的知识库结构模型，应是与组织业务流程无关的。在动态知识库结构模型中，抽象出来的知识分类是每一个业务 一种动态知识库结构模型研究 广州科技职业技术学院邝云英 教学实践与管理 247
基于知识库的自动答疑系统的研究与实现
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/8714969286.html, 基于知识库的自动答疑系统的研究与实现 作者：谭鸿健 来源：《电脑知识与技术》2011年第01期 摘要：该文从系统设计，数据库设计，具体实现等方面介绍了一个基于知识库的自动答疑系统，该系统可以实现网络教学中的自动答疑，既增强的系统的实用性，又减轻了教师的负担，大大的提高了网络教学的效率。 关键词：知识库；自动答疑；PHP；MySQL 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)01-0127-02 Research and Implementation of an Auto Problem-shooting System Based on Knowledge-base TAN Hong-jian (Guilin University of Technology at Nanning，Nanning 530001, China) Abstract：This essay introduces an auto Problem-shooting system based on knowledgebase in terms of system-design, database-design and concrete implementation. The system can automatically answer questions in online-education, which enhances the availability of the system, and also reduces teachers’ burden, thus improves the eff iciency of online-education. Key words: knowledge-base; auto Problem-shooting; PHP; MySQL 21世纪是计算机和网络的世纪，网络在开放和远程教学方面的潜力越来越明显，在线答 疑作为远程教育不可缺的一部分，用以解决网络教学这种非面对面教学形式中学生与教师之间交流的问题。本文采用PHP技术和MySQL数据库等相关知识相结合设计并实现了一个基于知识库的在线自动答疑系统。 1 系统功能分析与设计 系统用户包括学生和教师以及管理员。 学生用户可以在线问题查询，自主学习，还能就课程中遇到的问题发布留言，等待系统自动或者教师回答。 教师能对提出的问题进行删除、修改和回复等操作，并能对学生提出有代表性的问题进行整理入库，还能查看该课程学生答疑情况统计，对学生的反馈信息予以回复。为了加快答疑速度，教师把学生的问题集中放在问题库中，并提供检索方式，从而使学生通过检索问题库获取答案，这样就解决共性问题，也能较快的使学生弄懂大量问题。对于一些没有检索到的问题，
关于IT企业知识库构建方案的研究
关于IT企业知识库构建方案的研究 1摘要 分享、沟通、行动是将知识转化为成果的关键 知识通过有效的全员管理，最终将变成生产力 知识生命周期 目录 2企业调控运维现状 1 调控运维人员不足，一人多岗、兼职现象严重，造成员工疲于解决问题，不能深入分析问题根源，难以预防问题再次发生。 2 技术瓶颈，目前大部分基于个人对问题进行定位，不能快速对问题进行精确分析。 3 软硬件的关联度不断提高，问题分析难度加大，需要各业务部门之间的密切配合，技术与业务的相互协作，但目前多数情况各部门仍单线作战，孤立运维。 4 工作中缺乏一体化管理理念，资源不能实现共享。 3知识库管理战略定位 3.1建设愿景
3.2目标 3.2.1短期目标 3.2.2长期战略目标 4知识库管理蓝图规划 5知识库管理功能分解 5.1知识点涵盖 1 企业调度运维服务相关的制度、流程 2 针对不同事件和问题的解决方案 3 企业调度运维管理过程中产生的变更申请、测试方案、技术方案等 4 技术参考资料，如网络拓扑图等
5.2.1知识采集 与支撑系统之一信息运维系统高度集成，针对信息运维系统内，实现流程相关类知识在流程中自动收集，非流程类知识通过建立共享的文化促进知识的分享与应用，如开设咨询窗口等。对于信息运维系统以外的知识，可设计便捷收集工具，如浏览器插件等，在浏览网页时可直接选取内容发布至知识库系统。 5.2.2流程管理 知识发布、知识流审核 5.2.3内容仓库 内容仓库的建立拟采用JCR（Java内容仓库）规范标准，其提供了一套Java平台上的标准内容仓库API。易用性、移植性、扩展性。 内容管理上使用树状节点模型存储内容数据，并基于此模型提供如访问粒度控制、版本控制、内容事件、全文检索和过滤等内容服务。后端数据存储可以是文件系统、WebDAV仓库、XML 支持的系统以及SQL数据库。开发导入导出功能以实现后端内容和JCR实现之间无缝切换。同时预留简单直观的接口应用于各种现有的内容仓库上。 5.2.4模板管理 5.2.5问题管理 将问题管理分为三步处理：挖掘问题、表达问题、解决问题。挖掘问题包括发现问题、分析问题、界定问题，解决问题包括制定解决方案、实施解决方案和跟踪反馈，表达问题不作为独立环节操作，而是体现和融入到挖掘问题和解决问题之中。
知识库系统
企业知识管理系统 产品白皮书
2009.5
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目录
概述
知识库 系统
系统简介
系统规划
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随着企业组织机构和人员的增加，以及业务领域的拓展，使得随 之产生的大量文档、业务数据等知识元素，分散的沉淀在各个系 统之中
越来越多的知识停留在纸质的 沉淀和分散在各个系统中，知 识搜索和共享非常困难
知识分散度
前端客户服务人员无知识库系 统支撑，业务营销和服务解释 口径不统一
人员数量
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面对呈几何级数增长的大量电子数据信息，企业往往容易走入误 区，利用搜索引擎技术，为企业提供信息查询，满足企业内部的 信息检索
我们应该更多考虑，如何调整散布在各处 的知识片段，如何将知识与人进行自动关 联，如何打破人与人之间的沟通界限，形 成具有企业自身业务需求特点的知识平台
搜索引擎
知识平台
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00基于故障树分析法构建专家系统知识库模型
基于故障树分析法构建专家系统知识库模型 摘要：本文在广泛搜集往复式压缩机故障类型的基础上，探析故障机理。运用故障分析法，建立故障树模型，并用二维表格将其表示出来。然后并运用access数据库和vb语言构建知识库链表。最后，给出故障诊断专家系统知识库维护方法。 关键词：往复式压缩机知识库故障树 引言：往复式压缩机由于其自身的特点广泛应用于石油石化企业。但由于机构复杂、零件繁多，现场维修人员在诊断故障问题时困难重重。在维护和维修往复式压缩机时，故障诊断专家系统可以给现场维修人员提出宝贵建议的。在往复式压缩机故障诊断专家系统中，知识库的优劣直接影响到诊断的准确性和真实性。在构建知识库过程中，故障树分析法直接简明、逻辑性强等特点，所以本文采用故障树模型建立往复式压缩机故障诊断系统的知识库，保证诊断的准确性和真实性。 Building a knowledge base of expert system model based on the fault tree analysis 1，故障树分析法基本知识 1.1定义： 故障树分析法就是把所研究系统的最不希望发生的故障状态作为故障分析的目标，然后寻找直接导致这一故障发生的全部因素，再找出造成下一级事件发生的全部直接因素，一直追查到那些原始的、其故障机理或概率分布都是已知的，毋需再深究的因素为止。 通常，把最不希望发生的事件称为顶事件，毋需在深究的事件称为底事件，介于顶事件和底事件之间的一切事件为中间事件，用相应的符号代表这些事件，再用适当的逻辑门把顶事件、中间事件和底事件联结成树形图。这样的树形图称为故障树，用以表示系统或各个部件故障事件之间的逻辑结构关系。以故障树为工具，分析系统发生故障的各种途径，计算各个可靠性特征量，对系统的安全性或可靠性进行评价的方法称为故障树分析法。 1．The failure analysis 1.1 Basic knowledge of fault tree analysis Fault tree analysis is that the most reluctant fault condition occurred in the studied system will be as a failure analysis of target; then look for all the factors leading to the most reluctant fault condition; next seek for all the direct factors causing the next level faults till original fault factors、well known failure mechanisms or open Probability distribution of fault factors would be fond out; finally, you can obtain all the original fault factors that can’t be divided. Usually, the most reluctant fault case would be considered as the top incindents; the fault factors that couldn’t be searched would be acted as the bottom incindents; the fault case in the middle of the top incindents and the bottom incindents would be though as intermediate incindents. By appropriate symbols of fault tree analysis expressing the three typle of mentioned incindents and combining the top incindents、intermediate incindents and the bottom incindents in logic relationship, we can make out the model of the fault tree analysis-the graph of fault tree analysis that it would indicate the logic structure for each fault incidents or fault tree analysis. Fault tree analysis is the method that it can evaluate security and reliability of the studied systems accuratelly that by the way of the model of fault tree, analyzing all kinds of faults incindent, caculating vavious characteristic quantities of reliability. 1.2故障树分析法步骤 故障树分析步骤具体如下： 1.对所选定的系统作必要分析，了解系统的组成及各项操作的内容。 2.对系统的故障进
知识库系统的知识表示方法及其在移动学习领域的应用
第23卷哈尔滨师范大学自然科学学报 Vol .23,No .22007 第2期 NAT URAL SC I E NCES JOURNAL OF HARB I N NOR MAL UN I V ERSI TY 知识库系统的知识表示方法及其在移动学习领域的应用 曲 佳 王建华 (哈尔滨师范大学) 【摘要】 本文主要讨论的问题是知识表示,探讨关于不同知识类型、知识表示 发展的不同阶段,所运用的知识表示方式.以及联系现在与计算机技术相关的无线通讯技术,来探讨知识库系统在教育领域发展趋势. 关键词:知识库系统;知识表示;移动学习 收稿日期:2006-12-21 0 引言 “知识库系统”是人工智能的一个重要分支,是近年来发展起来的一门综合性的新兴学科.随着计算机科学技术和人工智能技术的迅速发展,基于知识的智能系统已在工业、农业、军事和科教等国民经济领域得到广泛的应用. 知识库系统是由知识库、推理机、工作存储区、知识获取子系统和解释界面等五部分组成.其中知识库和推理机是知识库系统的核心部分.知识库主要是用来存放领域专家所提供的专业知识,又分为事实库和规则库两部分.推理机则负责按照一定的规则,从已知的事实中推导出新的事实.另外,知识获取子系统也是知识库系统研究的一个重要部分,是建立知识库的关键环节,一直被公认为是知识库系统的“瓶颈”问题. 1 知识表示的分类 知识表示是指知识在机器内部的存储和组织,是数据结构和解释过程的结合.数据结构用于 知识的形式化描述,而解释过程则用来说明知识 的现实含义.知识表示往往与知识的分类有密切 关系,不同类型的知识常有不同的有效表达方法.对此,我们使用基于关系的知识表示、面向对象的知识表示、基于规则的知识表示、基于模型的知识表示和不确定知识的表示,等不同的知识表示方式来构建知识库.1.1 基于关系的知识表示 我们用一个四元组来构建关系结构: U =
领域本体知识库总结
领域本体知识库 目录 1、数据、信息和知识的层次关系 (2) 2、本体定义 (2) 3、领域本体定义 (2) 4、构建领域本体的准则 (3) 5、构建本体的技术方法 (3) 6、领域本体的构建 (4) 6.1、领域本体的构建步骤 (4) 6.2、领域本体的知识工程构建方法 (4) 6.3、领域本体开发流程 (4) 6.4、本体开发流程 (5) 7、本体开发工具 (6) 8、领域本体的查询推理 (7) 9、领域本体的存储 (7)
1、数据、信息和知识的层次关系 图1 数据、信息和知识的层次关系2、本体定义 3、领域本体定义
4、构建领域本体的准则 5、构建本体的技术方法 （1）本体形式化描述语言的选择（2）本体开发工具的选择 （3）确立本体构建方法 （4）领域知识的搜集
6、领域本体的构建 6.1、领域本体的构建步骤 （1）确定本体的专业领域和范畴（2）列出本体中的重要术语（3）建立目标本体的概念结构（4）定义属性 （5）创建类的实例 6.2、领域本体的知识工程构建方法（1）确定本体的领域与范围 （2）列举领域中重要的术语、概念（3）建立本体框架 （4）对领域本体编码、形式化 6.3、领域本体开发流程
6.4、本体开发流程（1）定义类和类层次
（2）定义类的属性及属性约束 类的属性定义主要包括对象属性和数据属性。 对象属性用于描述类的个体实例之间的关系。 数据属性用于描述类的个体数值特征，不同属性有不同取值类型，一般包括文本、数值、日期等多种类型。 定义属性时还须定义其属性约束，包括定义域、值域、属性类型等。 （3）创建实例 7、本体开发工具 本体开发工具采用开源的Protégé软件，用W3C推荐的OWL（ontology web language）语言作为本体描述语言。
1零点知识库—KANO模型翻译
KANO模型：如何取悦你的客户？ Elmar Sauerwein ， Franz Bailom， Kurt Matzler， Hans H. Hinterhuber* Department of Management， University of Innsbruck 什么产品和服务能用来获取更高程度的客户满意度？什么产品特性能产生对客户满意度超过常规的影响？或者，什么属性在客户眼里属于绝对必须的？ 迄今为止，客户满意度多数时候被视为一种一维结构――接受到的产品感知质量越高，客户的满意度也就越高，反之亦然。但是，对于个人产品需求的充分满足并不必然意味着高水平的客户满意度。在现实中，更多的则是由于消费者需求的不同类型而带来的的产品感知质量和由之而来的客户满意度的差异。从针对客户满意度的KANO模型出发，我们在这儿将介绍一种在客户满意度研究中用来判定影响产品和服务因素构成的途径。笔者同样试图证明，一个消费者调查的结果如何针对客户满意度管理的层次来进行解释以及其结论如何被提取和使用。 客户满意度中的KANO模型 在模型中，狩野紀昭（Noriaki Kano，1984）先生辨析了三种在不同形式上影响客户满意度的产品需求： 必要需求（Must-be requirements）：假如这些需求得不到满足，客户将会非常的不满意。换个角度，正是由于客户认为这些需求是离索应当的，他们在这些方面的满足甘并不会增加满意度。必要需求对于产品来说是一个基准。对必要需求的满足仅仅会带来客户“没有感到不满意”的态度。客户把必要需求当作是事前的基本预求，他们认为理所应当并所以而不会明确的提出对此的需求。必要需求在所有的场合下都是决定性的因素，并且假如这些需求得不到满足，客户将会对产品完全丧失兴趣。 一维需求（One-dimensional requirements）：关于这些需求，客户满意度会根据需求的满足水平成比例的改变――满足度越高，客户满意度也就越高，反之亦然。一维需求往往客户会明确的提出对它的需要。 吸引性需求（Attractive requirements）：这些需求并不是产品的标准配备要求，并且它假如在产品中向客户提供的话，则将在极大程度上影响客户的满意度。吸引性需求既不会由消费者明确提出也并非消费者事前能够预期的。对这些需求的满足能够带来客户满意度超越常规的提升。然而，假如他们没有得到满足，也不会所以让客户产生不满意的态度。 * Professor Hans H. Hinterhuber is head of the Department of Management at the University of