基于知識地圖的知識檢索與推薦方法研究.pdf

1、知識地圖是為了創(chuàng)造價值，將領域上下文中的人、資源和關系重新組合形成的一種網(wǎng)絡結構。在組織的知識管理過程中，可借助知識地圖，促進知識的檢索、積累和重用。由于在海量的企業(yè)知識庫中準確地獲取所需知識具有挑戰(zhàn)性，因此建立更有效的知識檢索工具是當前企業(yè)知識管理系統(tǒng)的重要研究內(nèi)容之一。目前已有的檢索系統(tǒng)主要采用基于關鍵字的全文檢索以及分類檢索技術。前者無法滿足用戶對于查準率和查全率的要求，而后者需要用戶對知識結構具有較高的認知，這影響了知識檢索和重

2、用的效果。同時，現(xiàn)有有關互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)上應用的推薦技術，往往缺乏可信的知識結構和用戶關聯(lián)關系，影響了推薦的準確率。基于上述考慮，本文結合知識地圖提出了更有效的知識檢索和推薦方法。 本文在課題組已開發(fā)設計實現(xiàn)的基于本體的可重構知識管理系統(tǒng)框架下，研究了基于知識地圖的知識檢索與重用方法。首先，研究了基于本體的知識地圖建模問題，將本體中的類、實例等抽象為知識地圖中的節(jié)點，節(jié)點之間通過屬性或者其他關系形成關聯(lián)。其次，基于知識地圖中節(jié)點之間的

3、關系，研究了改進知識檢索效果的方法，主要包括：1）利用了知識地圖節(jié)點之間關系并結合了關系權重的計算結果，實現(xiàn)了查詢擴展；2）利用了知識地圖節(jié)點之間關系，擴大了相關檢索結果的范圍；3）基于本體定義，給出了檢索類與類，類與實例和實例與實例三種關聯(lián)檢索算法。然后，結合知識地圖中知識源組成的社會網(wǎng)絡和知識組成的知識網(wǎng)絡，改進了現(xiàn)有的Pearson知識推薦算法，提高了該算法在知識推薦時的準確度。最后，本文對上述方法的部分進行了設計與實驗，驗證了其