基于知识图谱的档案管理决策支持系统研究

摘 要：该文探讨了一种基于知识图谱的档案管理决策支持系统，通过用户需求分析、系统功能需求分析和系统性能需求分析，确定系统的设计目标。在此基础上，介绍了基于知识图谱的系统模型设计，包括知识图谱的构建与档案元数据、知识图谱的查询与分析、决策支持模块、用户交互模块以及知识图譜维护与更新模块。这些模块相互协作，实现了档案管理的各项功能。最后从知识库搭建和决策分项与计算两方面探讨了系统的实现。

关键词：知识图谱；档案管理；决策支持；系统

大数据时代的到来促使档案管理面临着前所未有的挑战，探寻一种能够高效、准确地处理和利用海量数据的方法成为档案管理领域的重要课题[1]。近年来，知识图谱和决策支持系统在各种领域得到广泛的应用。知识图谱以其独特的数据表达形式和处理方式，可以有效地整合、组织、理解和利用数据。研究并建立基于知识图谱的档案管理决策支持系统，不仅可以有效解决当前档案管理面临的挑战，也有利于提高档案管理的效率和质量[2]。对于保护社会记忆、推动社会发展具有重要的意义。

1 基于知识图谱的档案管理决策支持系统的需求分析

1.1 用户需求分析

1.1.1档案查询需求。在档案管理中，用户经常需要查询特定的档案信息。传统的查询方式常常需要翻阅大量的档案，非常耗时且效率低下。而基于知识图谱的档案管理决策支持系统能够通过图谱中的连接和关系快速定位到相关的档案，大大提高了查询效率[3]。

1.1.2决策支持需求。档案管理者需要对档案的归档、保管、利用等进行决策。基于知识图谱的档案管理决策支持系统应具备提供决策建议的能力，如基于档案的属性和关系对档案的重要性进行评估，为档案的归档、保管提供依据；通过分析档案的利用情况，为档案的利用决策提供参考。

1.1.3用户交互需求。基于知识图谱的档案管理决策支持系统应设计出直观的用户界面，并提供丰富的交互方式，如图形化展示档案的属性和关系，支持用户通过拖放、点击等方式进行操作[4]。同时，系统还需要提供及时的反馈，以提高用户的使用体验。

1.2 系统功能需求分析

1.2.1知识图谱构建与管理。知识图谱是基于知识图谱的档案管理决策支持系统的核心部分，系统需要具有构建和管理知识图谱的能力。为了确保知识图谱的有效性和准确性，系统还需要具备处理不完整、不准确数据的能力，如数据清洗、数据融合等。

1.2.2档案信息处理与分析。基于知识图谱的档案管理决策支持系统需要能够处理和分析档案信息，以支持档案查询和决策支持。这包括对档案的属性信息、关系信息的处理，以及基于这些信息的分析。此外，系统还需要支持对档案信息的可视化，以帮助用户更好地理解和利用档案信息。

1.2.3决策支持功能。系统应具备提供决策支持的功能，支持用户进行决策模拟，即用户可以输入不同的决策方案，系统将根据知识图谱模拟出可能的结果，帮助用户进行决策。

1.3 系统性能需求分析

1.3.1数据处理性能。基于知识图谱的档案管理决策支持系统需要处理大量的档案数据，包括档案的属性信息、关系信息等。系统需要有足够的数据处理性能，能够快速地读取、写入、查询和分析数据。

1.3.2系统稳定性。系统的稳定性是保证用户正常使用的前提。系统需要能够持续稳定地运行，即使在处理大量请求或者数据时，也能保持良好的响应速度和准确性。此外，系统还需要具备一定的容错能力，即当系统出现错误或者故障时，能够及时进行恢复。

1.3.3系统安全性。档案数据往往包含大量的敏感信息，因此，系统的安全性非常重要。系统需要有足够的安全防护措施，防止数据被非法访问或者修改。此外，系统还需要有数据备份和恢复机制，以防数据丢失。

2 基于知识图谱的档案管理决策支持系统的模型设计

基于上文的需求分析，提出基于知识图谱的档案管理决策支持系统的模型，设计如图1所示的逻辑框架图。

2.1 知识图谱构建与档案元数据

首先，系统要处理的是大量的档案元数据，包括但不限于档号、年代、文件题名、责任者、保管单位、载体形态、内容描述等。这些元数据被作为知识图谱中的实体和属性进行整合。对于档案的内容进行深度文本分析和实体抽取，形成知识图谱中的实体和关系。每个档案的实体（如人物、组织、地点、事件等）都作为节点，其关系则作为边。对于数据的不完整性和不准确性，系统采用数据清洗和数据融合的技术，对数据进行预处理，以提高数据质量。另外，为了保证知识图谱的动态性和实时性，系统引入了增量更新策略，实现知识图谱的实时更新。

2.2 知识图谱的查询与分析

档案知识图谱构建后，系统将提供多种查询接口，如SPARQL语言查询，同时支持语义检索，增强检索的准确性和用户体验。系统利用知识图谱进行多维度的档案信息分析，如时间轴分析、空间分析、主题分析、情感分析等[5]。

2.3 决策支持模块

决策支持模块以知识图谱为基础，通过机器学习、数据挖掘等技术，分析档案信息，提供数据驱动的决策支持。系统可通过分析档案的引用次数、涉及主题的重要性等因素，对档案的长期保存价值进行评估，为档案的永久保存或销毁提供决策依据[6]。系统还会根据档案的使用频率、用户评价等信息，对档案的使用效率和使用满意度进行评估，以便持续改进档案服务。

2.4 用户交互模块

用户交互模块是系统的前端展示部分，提供友好的用户界面。该模块通过可视化的方式，将知识图谱的内容和分析结果展示给用户。系统会提供互动式的知识图谱视图，用户可以通过点击节点和边来浏览和查询档案信息。用户交互模块还提供多种自定义选项，如过滤条件、排序方式等，让用户能够根据自己的需求定制查询和分析结果。系统也会记录用户的操作和反馈，以支持用户行为分析和系统优化。

2.5 知识图谱维护与更新模块

为了保证知识图谱的持久性和稳定性，系统设计了知识图谱维护与更新模块。这个模块主要负责数据的存储、备份、恢复等操作，以防止数据丢失或损坏。另外，系统还引入了数据审计机制，对知识图谱的操作进行记录和审查，以确保数据的完整性和一致性。同时，为了应对档案信息的变化，系统采用了增量更新策略，定期收集和处理新的档案信息，更新知识图谱。这个过程包括数据抓取、数据清洗、数据融合、知识图谱构建等步骤，确保知识图谱的实时性和准确性。

3 基于知识图谱的档案管理决策支持系统的实现

3.1 知识库的实现

知识库管理是基于知识图谱的档案管理决策支持系统的核心组成部分。它负责收集、组织、存储和维护大量的档案信息，以便为系统用户提供全面、准确的知识支持。

3.1.1知识库管理需要进行档案信息的收集。这包括从多个数据源获取档案信息，如文本文档、数据库、互联网等。收集的信息可能以不同的格式和结构存在，因此需要使用自然语言处理和信息抽取技术对其进行解析和提取。这些技术可以帮助系统识别出关键词、实体、属性和关系等重要信息，并将其转化为结构化的数据形式。

3.1.2知识库管理需要将收集的档案信息以图谱的形式进行表示。知识图谱是一种利用图结构来表示实体和它们之间关系的方法。通过构建知识图谱，系统能够更好地描述档案信息之间的关联性，帮助用户理解和发现隐藏在数据背后的潜在知识。在构建知识图谱时，需要定义合适的实体类型和关系类型，并使用图数据库等技术进行存储和管理。

3.1.3知识库管理还需要考虑知识图谱的更新和维护。由于档案信息可能会随着时间的推移而发生变化，知识库需要及时更新以反映最新的信息。这可以通过定期的数据更新和监控机制来实现。系统可以与外部数据源进行连接，自动获取最新的档案信息并将其添加到知识库中。还可以进行知识库的一致性检查和修复，包括处理重复信息、消除冲突和修正错误等。

3.1.4知识库管理还可以提供一些辅助功能来提高系统的可用性和易用性。首先是搜索和查询功能，用户可以通过关键词、属性或实体进行搜索，快速找到所需的档案信息。其次是分类和标签功能，通过对档案信息进行分类和标记，用户可以更方便地进行浏览和筛选。还可以实现推荐功能，根据用户的偏好和行为，系统可以推荐相关的档案信息或决策案例，帮助用户发现新的知识。

3.1.5知识库管理还需要与其他系统进行集成和共享。通过将知识库与其他系统无缝集成，实现知识的共享和交流，促进团队协作和决策的合理性。

3.2 决策分享与计算

决策分享与计算是基于知识图谱的档案管理决策支持系统的重要组成部分。它包括建立决策任务、分享决策任务和决策结果計算三个关键步骤，旨在支持用户在档案管理过程中的决策需求。

3.2.1建立决策任务。在建立决策任务阶段，用户需要明确决策的目标和需求，并将其转化为系统可识别的决策任务。为了实现这一目标，可以进行以下步骤：确定决策目标，明确档案管理决策的目标，如改进档案组织、提高检索效率等；确定决策问题，界定决策任务的具体问题，如确定最佳的档案分类方法、选择合适的存储方案等；定义决策参数，确定影响决策的关键参数，如档案数量、可用存储空间、访问频率等；收集必要的数据和信息，确定决策所需的数据来源，并收集相关的档案统计数据、用户需求等信息；分析和评估，使用适当的决策方法和技术，对收集到的数据和信息进行分析和评估，以支持决策的制定；制定决策方案，基于分析结果，生成候选的决策方案，并评估其在给定参数下的优劣；选择最佳决策方案，综合考虑决策目标和关键参数，选择最佳的决策方案，并确定实施计划。

3.2.2分享决策任务。在分享决策任务阶段，系统可以根据邀请和因素输入选择确定当前用户因素输入列表，并支持相关用户的协作和合作，主要包括以下步骤：输入因素，用户可以输入与决策相关的因素，这些因素可以是决策任务中需要考虑的变量、条件或限制。用户根据自己的知识和经验，输入相关的因素，并指定其权重和重要性；决策报告，用户可以选择接受决策报告的人员，这些人员可以是与决策任务相关的利益相关者、决策团队成员或其他需要了解决策结果的人员；读取因素值和权重值，如果存在决策模块对应的任务因素输入数据文件，系统将读取被邀请人的因素输入选择、权重和接受报告选择数据，并作为本次任务用户当前因素输入的初始值；处理不存在的任务因素输入数据文件，如果决策模块对应的任务邀请数据文件不存在，系统将根据当前决策模块的每个因素的第一个选择值或因素序号值0，作为本次任务用户当前因素输入值；处理存在的任务邀请数据文件，如果决策模块对应的任务邀请数据文件存在，系统将读取被邀请人的因素输入选择、权重、接受报告选择数据和其参与输入的因素列表；确定当前用户因素输入列表，根据邀请选择和因素输入选择，系统确定当前用户的因素输入列表。这将决定当前用户在决策过程中参与的因素和权重；分享决策任务和协作，根据确定的当前用户因素输入列表，系统支持决策任务的分享和协作。被邀请人可以共同讨论、编辑和更新因素输入值，并在系统中交流和协作。

3.2.3决策结果计算。决策结果计算是基于知识图谱的档案管理决策支持系统的重要环节。在这个阶段，系统根据已确定的决策任务和相关的因素输入进行计算和评估，以生成最终的决策结果。

参考文献

[1]俞伦祥.大型研究院所档案管理向知识智能辅助决策转型研究[J].机电兵船档案，2022（02）：30-32.

[2]武净煜.知识管理视域下政务档案信息知识发现研究[D].辽宁大学，2022.DOI：10.27209/d.cnki.glniu.2022.001670.

[3]钟昊，郭永贞，宗孝鹏.基于知识图谱的智能决策辅助系统研究[C]//中国指挥与控制学会.第九届中国指挥控制大会论文集.第九届中国指挥控制大会论文集，2021：133-138.DOI：10.26914/c.cnkihy.2021.011158.

[4]王阮.数字人文视域下口述历史档案资源知识发现研究[D].吉林大学，2021.DOI：10.27162/d.cnki.gjlin.2021.000856.

[5]雷洁.基于知识图谱的科研档案管理研究[D].中国农业科学院，2020.DOI：10.27630/d.cnki.gznky.2020.000122.

[6]雷洁，李思经，赵瑞雪，鲜国建，寇远涛.面向科研档案管理的知识图谱构建与应用研究[J].数字图书馆论坛，2020（05）：8-15.

作者简介：温学鹏（1982— ），宁夏医科大学档案馆馆员，研究方向： 档案信息化。