知识型档案管理系统建设及其技术

孟庆伟

（阜新蒙古族自治县人力资源和社会保障服务中心 辽宁 阜新 123100）

0 引言

随着科学技术的不断发展，档案管理也实现了信息化。尤其是在知识型档案管理中，其信息化管理系统的建设至关重要。基于此，相关研究者和技术人员对档案管理系统的组成、建设及其应用进行深入研究，并结合其实际的应用需求，进一步研究其中的关键技术应用。通过此次研究方式可以实现知识型档案管理系统的科学建设提升管理质量。

1 知识型档案管理系统概述

知识型档案管理系统即是对知识型档案进行管理的系统。在该系统中，一个最为显著的特点就是对网络环境中的档案信息进行自动捕捉，然后按照相应的规则，以知识的方式对档案中的信息进行自组织化以及系统化的管理，并将可利用的知识呈现给使用者。通过这样的方式，便可让档案管理工作从传统的社会记忆模式转变为具有思考能力的社会大脑模式，在知识型档案管理系统中，主要需具备以下几个方面的功能条件：（1）该系统应具备自动化信息采集功能；（2）该系统应具备信息自组织功能，可将采集到的信息自动进行储存；（3）该系统应具备自动化知识创造功能，按照用户实际需求进行可用信息和相应建议的提供；（4）该系统应具备信息编译和传输功能，以此来促进信息的交流和共享[1]。

2 知识型档案管理系统建设分析

2.1 知识型档案管理需求分析

2.1.1 知识分类管理

在对知识型档案进行管理的过程中，可按照显性知识以及隐性知识来进行知识分类。其中，显性知识就是可以通过文字以及数字进行表达的知识，其基础是科学以及试验证明等，此类知识可通过格式化、结构化以及编码的形式来表述，交流、共享、理解以及储存都更加稳定，比如通过翻译整理形成的原则或程序等。隐性知识是难以格式化且个性化程度很高的知识，此类知识没有明确的原理，分享、掌握、传递以及储存都存在很大难度，比如预感、直觉以及主观理解等。在对这两种类型的知识型档案进行管理时，需要对其相互转换加以充分考虑，不仅要实现显性知识的组织管理，更要让隐性知识得以充分挖掘与共享。图1是显性知识和隐性知识之间的相互转换示意图。

2.1.2 知识生命周期管理

在知识型档案管理中，管理系统一定要按照知识的生命周期来进行管理，这样才可以确保知识型档案的更新效果，使其满足使用者的实际应用需求。在知识的生命周期管理中，主要环节包括以下几个方面：（1）知识获取；（2）知识整理；（3）知识审核；（4）知识发布；（5）知识利用；（6）知识更新；（7）知识淘汰[2]。具体管理中，系统需要将上述的知识生命周期作为基础，对知识型档案进行科学管理。

2.1.3 知识特性管理

在知识型档案管理系统的建设与应用中，知识特性管理也是一项关键的应用需求。具体管理中，知识特性可按照4个方面进行划分：（1）真假性和相对性，知识的真假可通过推理或实践来验证，且真假本身是相对于一定的条件来确定，如果改变了前提条件，知识真假也可能受到影响。（2）不确定性，一些知识会介于真假之间，仅可以对其程度进行判断，其不确定性的主要表现是模糊性、随机性、不完备性以及经验依赖性。（3）相容性或矛盾性，相容性是一个知识集合中的所有知识都不发生矛盾，矛盾性刚好与之相反。（4）可表示性以及可利用性，可表示性就是知识可以通过相应的形式表示，从而为其利用、共享、储存以及组织等奠定基础，可利用性就是可通过知识来解决问题，这也是知识型档案管理系统的主要应用基础。

2.1.4 知识表示管理

在知识型档案管理中，知识表示是实现整体系统智能化的关键，同时也可以思考得以实现的有效环境。所谓知识表述，就是对现实世界中的语言描述。因为知识具有复杂性和抽象性特征，所以知识的表示也就具有了一定难度。基于此，在该系统建设中，知识表示方面的管理需要遵循以下几个方面的原则：（1）知识表示的充分性；（2）知识的可利用性；（3）知识的可组织维护性；（4）知识的可理解性；（5）知识的可实现性。

2.2 知识型管理系统的主要组成

2.2.1 知识获取

在知识型档案管理系统中，知识获取是一个重要的组成部分，该部分的主要内容是对知识库、知识仓库以及知识地图等各种知识载体进行组织，并通过检索技术对其中的知识进行检索，在没有经过组织的媒体资源以及网络资源等非结构化数据中心发现知识。在这一部分中，主要应用的技术包括信息抓取技术以及数据挖掘技术。

2.2.2 知识表示

对于知识型档案管理系统而言，知识表示也是其中的一个重要组分，这一部分主要是对知识的形式化以及组织等问题进行研究。用逻辑的形式在计算机中进行知识表示，最终使其以编码的形式被应用到计算机里。通过合理表示的知识可以形成一个统一描述形式的知识模型，且不会因用户改变而受到影响，让其中的知识实现良好共享。在知识表示中，不仅需要表示出具有事物之前参差结构的静态知识，同时也需要表示出事物操作处理中的动态知识，其中包含着丰富的语义，知识孤岛情况不容易形成。将本体知识引入到系统中，可实现其知识表示方面需求的有效满足。

2.2.3 知识利用

在知识型档案管理系统的具体设计中，要想实现各种知识效益的产生，就需要对知识加以科学利用，我们也可以将其理解成知识的服务或者知识的共享。该部分的主要研究内容是从隐性知识到显性知识之间转换，包括知识库的建设、知识地图导航的建设、知识共享环境的搭建或者是知识共享平台的搭建等。在此过程中，最为基础的一项内容就是知识库建设，它不仅是实现知识表示的一个大前提，同时也会对知识的利用深度及其广度起到决定性作用。

2.3 知识型档案管理系统的具体建设

知识型档案管理系统其实就是为知识型档案管理所建设的一种基于计算机的应用系统，该系统具备足够的知识管理能力。根据上述管理需求和系统组成需求，在本次的知识型档案管理系统建设中，特将本体知识作为基础，对其档案管理系统进行了设计[3]。具体设计中，主要按照3个层次对该系统进行建设，第一是知识获取层，第二是知识组织层，第三是知识应用层。图2是本次以本体知识为基础建设的知识型档案管理系统总体结构示意图。

在该知识型档案管理系统的具体应用中，其各个层次的主要功能如下。

2.3.1 知识获取层

在异构环境中进行非结构化信息、半结构化信息以及结构化信息的抽取，经过分析和鉴定，在相关领域专家的指导下，借助于本体编辑器，以半自动化或者是自动化编辑的方式将其编辑为本体知识，然后传递到知识组织层中。

2.3.2 知识组织层

在接收到了来自知识获取中的本体知识之后，将新增的本体知识和原有本体知识库中的知识进行匹配和推理，然后将其合理添加到本体库中，实现本体库的不断进化与更新。

2.3.3 知识应用层

对用户提出的服务请求进行接收和分析，借助于查询检索算法、推理算法以及推送算法等来进行本体知识库的操作，然后将相应的知识信息组织成一个有机的统一体，向需求用户传递，让用户对于知识服务方面的需求得以充分满足。

3 知识型档案管理系统关键技术分析

3.1 知识获取技术

在知识型档案系统的知识获取中，需要将分布式网络作为支撑，将知识库建设作为前提，将数据采集技术以及知识集成技术作为保障，对相应的档案进行知识化管理。为了将相应的知识采集到该管理系统中，达到良好的知识获取效果，在通过知识获取技术进行该系统的建设过程中，就需要通过相应的接口设置来实现。

第一是和馆藏档案之间进行接口设置，对馆藏档案中所收集的企业活动记录、工作总结、发展规划等各种有价值档案资料进行获取，以此来实现档案资料的数字化。

第二是和业务职能部门之间进行接口设置，对业务职能部门中的相关知识与工作经验等进行获取，使其转化为知识型档案的形式，并将其储存到该系统中，并对其进行管理、积累与共享。

第三是和数据中心之间进行接口设置，对数据中心档案进行获取，以此来实现知识型档案自动化获取水平的进一步提升。

第四是和业务应用系统之间进行接口设置，将没有整合到业务中心的数据获取到该系统中，并借助于该系统将知识型数据传递到需要的业务系统中，以此来实现该系统和业务系统档案利用与归档之间的自动化业务衔接[4]。

第五是和企业系统内部/外部之间进行接口设置，以此来实现档案资源的开发和共享，并通过半自动化或者全自动化的方式来实现邮件数据的归档。

3.2 知识表示技术

在通过计算机进行知识服务以及知识管理的过程中，通常都需要足够强大的知识库作为支持。因此，在知识型档案管理系统的建设中，最为基础且关键的一项内容就是知识库建设，只有做好关联性知识库的良好建设，才能够让该系统中的知识检索以及智能问答等的各项功能得以有效实现。而在知识库的建设过程中，知识表示技术是其关键技术，通过信息化工作者和相关领域专家之间的合作，对知识进行深层次的分析、表达与组织，然后将其整理归结为一个整体的概念网络，这样便可实现知识本体的有效形成，并使其在该系统中得到良好的共享效果。图3是某工业大数据企业知识型档案管理中的知识表示示意图。

3.3 知识地图技术

知识地图属于知识管理中的一种有效工具，其能够反映出知识之间所具有的关联性，清晰地呈现出组织内部知识的主要分布情况和组织内外知识线索。因此，在对知识型档案管理系统进行建设的过程中，知识地图技术是一个重要组成部分，通过该技术的应用，可以为知识的寻找提供出重要线索，并按照具体的知识需求来指向相应的知识源。但是知识地图并不会包含在知识源中，而是固化到一些数据、文章等载体上形成显性知识，或者是固化在各种领域工作人员的大脑里形成隐性知识。借助于知识地图技术，可以将知识在系统中的存储位置、相关联的新知识等提供给用户，以此来帮助用户快速进行知识的定位与共享，同时也可以将相应的知识关联给其需求者。

在知识地图中，其主要的内容包括两个方面，第一是知识资源层级或目录，第二是各个层级以及目录资源之间的关系。通常情况下，一个完整的知识地图可以将知识的来源、访问权限、关键词以及资源中所包含的全部知识类型等全部的知识资源建立起关联。知识地图可按照静态地图以及动态地图两种形式来进行划分，其中，静态知识地图指的是在完成绘制之后的一段时间里并不对其知识和状态进行更新；动态知识地图指的是其中的各个知识层次或者知识之间的相互关系始终处于随时更新变化的状态[5]。图4是知识地图生成流程示意图。

3.4 知识检索技术

为了向知识需求者传递恰当知识，在知识型档案管理系统的建设中，就需要对知识检索技术加以合理应用。此项技术是将知识组织作为基础，通过控制关系、动态操作、逻辑关系、静态语义等，对人类在知识处理与利用方面的行为进行模拟，以此来实现有效的知识检索，并为用户提供包括隐性知识在内的个性化、智能化知识服务。就目前来看，应用在知识型档案管理系统中的知识检索技术主要有以下3种。

（1）分类检索技术。其核心是对事物本质关系加以利用，以此来进行知识的抽象分类，并将分类之后的逻辑概念作为基础来进行知识检索。具体检索中，将对象归类以及类结构方法加以综合应用，利用对象之间所具有的继承原理和等级关系，可从上到下快速进行检索，从而将多维组合形式的信息提供给用户。

（2）多维认知检索技术。其主要目标是对人脑结构以及神经系统进行模拟，按照语义网络结构进行知识资源的组织，借助于传递式技术以及启发式技术，可实现语义推理的有效形成，从而对系统中的知识进行联想搜索，并借助于反馈技术和学习规则来不断完善和修改知识组织。该技术仅在专业概念方面的知识检索中适用，在规模知识库中并不适用。

（3）分布式检索技术。该技术在分布式资源检索中十分适用，通过元知识库的建立来实现知识的储存、集成和管理。在这个元知识库中，主要有描述知识、优化检测协议知识、控制调节知识以及用户专家知识等的多种元数据，将数据挖掘技术、并行推理技术以及神经网络技术等融合其中，以此来评估相应的资源及其相关性，这样便可实现最优资源的选择。借助于综合分析以及聚类分析等方法，便可将最优的检索结果提供给用户。

3.5 知识发现技术

知识发现技术又叫做数据挖掘技术，就是在大量、模糊、有噪声、不完全、随机的数据中进行有用信息的科学提取。在知识型档案管理系统中，此项技术的主要应用步骤包括以下几个：第一是对象确定，第二是数据准备，第三是数据挖掘，第四是结果分析，第五是知识同化。具体应用中，为有效确保数据挖掘的准确性和有效性，需对其数据挖掘的类型进行科学划分。

（1）结构型数据。此类数据主要面向于结构化形式的数据库，包括Oracle、Server以及SQL等的数据库。其主要的数据挖掘技术包括粗糙集、模糊集、可视化、遗传算法、决策、神经网络、序列模式算法、关联分析、规则推理以及统计方法等。

（2）Web数据。此类数据主要面向于半结构化形式的Web数据，包括Web使用数据、结构挖掘以及内容挖掘等，其主要目的是从海量Web数据信息中心进行有益知识和信息提取，以此来为用户提供更好的信息服务。

（3）文本数据。此类数据主要面向于文本类信息，包括文本聚类、文本分类、文本摘要以及文本特征提取等。其主要的数据挖掘技术包括最邻近参照分类算法、文本聚类算法、词集合算法、贝叶斯分类算法以及词串表示法等。

4 结语

综上所述，在知识型档案管理系统进行建设的过程中，技术人员对其实际应用需求加以综合考虑，来进行整体管理系统的建设。同时根据系统建设内容与应用来选择其关键技术，以此确保该系统的应用效果，为用户提供具个性化的知识服务。