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論知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)
【內(nèi)容提要】在知識(shí)管理時(shí)代，知識(shí)倉(cāng)庫(kù)具有隱性知識(shí)共享和轉(zhuǎn)化功能、知識(shí)存儲(chǔ)和檢索功能、知識(shí)分析功能、新知識(shí)產(chǎn)生和反饋功能，以及用戶行為分析跟蹤功能。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)分為6個(gè)主要構(gòu)件：共享和獲取隱性知識(shí)模塊；獲取顯性知識(shí)模塊；知識(shí)的抽取、轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)存模塊；知識(shí)分析模塊；用戶（系統(tǒng)管理員）界面模塊；3個(gè)反饋環(huán)。目前，已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一些知識(shí)倉(cāng)庫(kù)軟件系統(tǒng)。圖1。參考文獻(xiàn)8。【摘 要 題】專(zhuān)題探討
1 知識(shí)管理時(shí)代知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的地位
知識(shí)可劃分為顯性知識(shí)（explicit knowledge）和隱性知識(shí)（tacit knowledge）兩類(lèi)。其中，顯性知識(shí)是指能夠用語(yǔ)言、符號(hào)、規(guī)則、公式或?qū)ο蟮日奖磉_(dá)并能夠傳輸給他人的知識(shí)；隱性知識(shí)是深深根植于人腦中的信念、觀點(diǎn)、創(chuàng)意和智力模型，包括某人長(zhǎng)期從事某項(xiàng)活動(dòng)或職業(yè)而形成的主觀經(jīng)驗(yàn)、洞察力和直覺(jué)。二者緊密關(guān)聯(lián)，并與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)融為一體，成為當(dāng)代社會(huì)發(fā)展的主要推進(jìn)力量。
知識(shí)管理是通過(guò)共享和抓住隱性知識(shí)并將其轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)，篩選、存儲(chǔ)、加工、檢索、傳遞和利用顯性知識(shí)，創(chuàng)新新的知識(shí)來(lái)增加社會(huì)價(jià)值的。這種實(shí)踐活動(dòng)可用知識(shí)螺旋（knowledge spiral）來(lái)描述。在每一個(gè)螺旋中存在4個(gè)階段：共享隱性知識(shí)階段、隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)階段、顯性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)樾轮R(shí)階段和通過(guò)學(xué)習(xí)產(chǎn)生新的隱性知識(shí)階段。每一次新的顯性知識(shí)和隱性知識(shí)的產(chǎn)生便是知識(shí)螺旋的一次上升。相對(duì)于知識(shí)管理，信息管理注重顯性知識(shí)或稱(chēng)編碼型知識(shí)（codified knowledge）的搜集、存儲(chǔ)、加工、檢索、分析和預(yù)測(cè)，這方面的研究成果主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse，簡(jiǎn)稱(chēng)DW）的開(kāi)發(fā)和利用。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使企業(yè)能抽取、篩選、存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的檢索進(jìn)行有效而準(zhǔn)確的反應(yīng)，并為決策活動(dòng)提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)。然而，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中僅僅存儲(chǔ)了決策者所需知識(shí)的一部分，企業(yè)絕大部分智力財(cái)富以隱性知識(shí)的方式存在于員工的大腦中，因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不足以滿足對(duì)知識(shí)檢索的需求。為了滿足知識(shí)管理和知識(shí)決策的需求，可以對(duì)現(xiàn)存的企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)一步擴(kuò)充，成為滿足知識(shí)管理需求的知識(shí)倉(cāng)庫(kù)（Knowledge Warehouse，簡(jiǎn)稱(chēng)KW）。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)能夠?qū)Σ煌?lèi)型的知識(shí)（顯性知識(shí)和隱性知識(shí)）和不同形式的知識(shí)（純文本、二進(jìn)制對(duì)象、模型等）進(jìn)行捕捉、存儲(chǔ)、編碼、組織和分析。另外，這些知識(shí)還包括元知識(shí)（關(guān)于知識(shí)的知識(shí)）和分析后產(chǎn)生的新知識(shí)。
2 知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的主要功能分析
知識(shí)倉(cāng)庫(kù)強(qiáng)調(diào)為決策者提供一個(gè)提升知識(shí)管理流程全過(guò)程的智能分析平臺(tái)，它在很大程度上依賴(lài)于信息技術(shù)的發(fā)展并被日新月異的信息技術(shù)所推動(dòng)。信息技術(shù)包括人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專(zhuān)家系統(tǒng)、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、信息可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息分析與挖掘等，其中OLAP（Online Analytical Processing，在線分析處理）與DM（Data Mining，數(shù)據(jù)挖掘）是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)而發(fā)展起來(lái)的信息分析與挖掘工具。OLAP是驗(yàn)證型的，建立在多維視圖的基礎(chǔ)上，重在根據(jù)已有的模式將直接源自數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的不同信息源的大量相關(guān)信息聯(lián)系起來(lái)，以給分析人員一個(gè)清晰、一致的視圖。OLAP主要有兩個(gè)特點(diǎn)，一是在線性（online），即對(duì)用戶的請(qǐng)求做出快速響應(yīng)；二是可以應(yīng)用多種統(tǒng)計(jì)分析工具、算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析（multi-analysis）。DM是挖掘型的，建立在各種信息源的基礎(chǔ)上，重在發(fā)現(xiàn)隱藏在大量原始數(shù)據(jù)深層中的對(duì)人們有用的模式（patterns）。被抽取的模式即知識(shí)，具備可信、新穎、有效、易于理解的特點(diǎn)。DM有兩個(gè)主要過(guò)程，即建立模型和預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。在這些過(guò)程中，可應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、遺傳算法、模糊邏輯、基于記憶的推理（memory-based reasoning）等技術(shù)，OLAM（Online Analvtical Mining，在線分析挖掘）是OLAP和DM相結(jié)合的產(chǎn)物，OLAM兼有OLAP多維分析的在線性、靈活性和DM對(duì)數(shù)據(jù)處理的深入性，目前OLAM正處于研究之中，針對(duì)LAM的發(fā)展驅(qū)動(dòng)力和基本結(jié)構(gòu)，以下幾點(diǎn)是必要的：OLAM建立在多維數(shù)據(jù)庫(kù)和OLAP的基礎(chǔ)之上，能對(duì)任何它想要的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘；用戶對(duì)挖掘算法具有動(dòng)態(tài)選擇的權(quán)力；具有強(qiáng)大的基于超立方體的挖掘算法；能夠協(xié)調(diào)好執(zhí)行效率與挖掘的準(zhǔn)確性之間的關(guān)系；具有靈活的可視化工具和良好的擴(kuò)展性。
信息技術(shù)的發(fā)展使知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的功能實(shí)現(xiàn)變?yōu)榭赡�，知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具備以下主要功能：
�。�1）隱性知識(shí)共享和轉(zhuǎn)化功能。即知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具備共享隱性知識(shí)和將隱性知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@性知識(shí)的能力，這依賴(lài)于機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息可視化、多媒體技術(shù)等。
�。�2）知識(shí)存儲(chǔ)和檢索功能。即知識(shí)倉(cāng)庫(kù)必須提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所擁有的全部功能，并具有更加豐富的知識(shí)表現(xiàn)形式。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)能有效生產(chǎn)、存儲(chǔ)、檢索、管理各種形式的知識(shí)。
（3）知識(shí)分析功能。知識(shí)分析是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，分析任務(wù)常常利用各類(lèi)歸納和演繹的人工智能技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)處理的分組方法、統(tǒng)計(jì)、基因算法、基于案例的推理等。每一個(gè)任務(wù)在輸入數(shù)據(jù)、執(zhí)行參數(shù)和輸出格式方面都有自己的要求。
�。�4）新知識(shí)的產(chǎn)生和反饋功能。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)中的知識(shí)隨著不同的反饋環(huán)而得到實(shí)時(shí)更新，如通過(guò)頭腦風(fēng)暴法產(chǎn)生、共享和獲取新的隱性知識(shí)；從用戶剛剛驗(yàn)證和證實(shí)的結(jié)果中產(chǎn)生新的顯性知識(shí)。
�。�5）用戶行為分析跟蹤功能。知識(shí)倉(cāng)庫(kù)能夠根據(jù)用戶所提供的信息、用戶的行為習(xí)慣和傾向進(jìn)行跟蹤并針對(duì)性地提供決策服務(wù)。
3 知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)
知識(shí)倉(cāng)庫(kù)包括6個(gè)主要構(gòu)件（見(jiàn)圖1）：共享和獲取隱性知識(shí)模塊；獲取顯性知識(shí)模塊；知識(shí)的抽取、轉(zhuǎn)變和存儲(chǔ)模塊；知識(shí)分析模塊：用戶（系統(tǒng)管理員）界面模塊；3個(gè)反饋環(huán)。
附圖
圖1 知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)
3.1 共享和獲取隱性知識(shí)模塊
隱性知識(shí)是無(wú)法交流的知識(shí)。例如，學(xué)生通過(guò)書(shū)本可間接地學(xué)到用文字表達(dá)出來(lái)的顯性知識(shí)，而通過(guò)上課不僅可學(xué)到顯性知識(shí)，而且能體會(huì)到教師講授中無(wú)法表達(dá)的隱性知識(shí)。這即是所謂的言傳身教，但在對(duì)所講所學(xué)知識(shí)的理解上學(xué)生和教師總存在差別。又如，邀請(qǐng)一位有經(jīng)驗(yàn)的管理者作報(bào)告，假設(shè)該管理者對(duì)自己所理解的管理理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)盡其全力進(jìn)行表達(dá)，是否聽(tīng)報(bào)告的人在報(bào)告后便能成為與其一樣出色的管理者？答案是否定的，究其原因，該管理者能表達(dá)出來(lái)的知識(shí)是顯性知識(shí)，而他頭腦中大量存在的是他無(wú)法表達(dá)清楚的隱性知識(shí)，這些隱性知識(shí)在該管理者的管理實(shí)踐中起非常重要的決策支持作用。知識(shí)管理非常強(qiáng)調(diào)對(duì)隱性知識(shí)的挖掘，共享和獲取隱性
知識(shí)模塊應(yīng)具體擁有以下功能：①行為隱性知識(shí)獲取。表現(xiàn)為行為跟蹤、動(dòng)作慢放，如將外科手術(shù)、工藝操作等過(guò)程進(jìn)行錄制生成多媒體信息，再對(duì)這些多媒體信息進(jìn)行慢放，通過(guò)觀摩這些慢放的畫(huà)面，可以共享人的行為中所擁有的隱性知識(shí)。②提供一個(gè)平臺(tái)，讓大家各抒己見(jiàn)，如在BBS、聊天室或頭腦風(fēng)暴法基礎(chǔ)上加上跟蹤軟件，分析表達(dá)出來(lái)的、看起來(lái)分散而孤立的顯性知識(shí)之間的關(guān)系，挖掘隱性知識(shí)。③基于模型環(huán)境的數(shù)學(xué)模型抽取。④基于專(zhuān)家環(huán)境的規(guī)則抽取。
3.2 獲取顯性知識(shí)模塊
這個(gè)模塊功能類(lèi)似于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中相應(yīng)的功能，能夠?qū)︼@性知識(shí)進(jìn)行搜集和篩選。
3.3 知識(shí)的抽取、轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)模塊
這個(gè)模塊是知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的基本構(gòu)件。它是一個(gè)面向?qū)ο蟮闹R(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)（Knowledge Base Manage ment System.簡(jiǎn)稱(chēng)KBMS），集成了知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)和分析任務(wù)等，知識(shí)以框架、規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)等形式存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)中。KBMS管理如何將廣泛的知識(shí)對(duì)象集成為一個(gè)功能體，這些知識(shí)對(duì)象包括數(shù)字、文本流、驗(yàn)證的模型、元模型，電影剪輯、動(dòng)畫(huà)片斷以及控制它們的軟件。KBMS在面向?qū)ο蟮沫h(huán)境中實(shí)施，不僅管理數(shù)據(jù)，而且管理聽(tīng)有的對(duì)象、對(duì)象模型、過(guò)程模型、案例模型、對(duì)象交互模型和用來(lái)處理、解釋知識(shí)并產(chǎn)生知識(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)模型，
3.4 知識(shí)分析模塊
知識(shí)分析模塊處理所有與分析任務(wù)有關(guān)的活動(dòng)，包括知識(shí)工程、任務(wù)控制、判斷生成和技術(shù)管理。知識(shí)工程次模塊是基于專(zhuān)家系統(tǒng)的子系統(tǒng)，它負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)知識(shí)分析目標(biāo)和基本的模型環(huán)境原則。
任務(wù)控制次模塊處理所有數(shù)據(jù)要求和運(yùn)行中的交互（包括耐用戶傾向偏好的分析和跟蹤），即以任務(wù)控制臺(tái)的形式作為任務(wù)交互的基于人工智能的代理決策者，使真正的決策者不必知道其中的技術(shù)、微小區(qū)別和交互過(guò)程等。
判斷生成次模塊對(duì)各類(lèi)分析任務(wù)的輸出（包括基于用戶行為跟蹤分析而提供的針對(duì)性決策服務(wù)）進(jìn)行評(píng)估，特別是對(duì)于因果任務(wù)，篩選出基于某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的假的或不一致的結(jié)果，然后產(chǎn)生希望能使用戶明白模型環(huán)境的簡(jiǎn)單而深刻的解釋。在這個(gè)過(guò)程中，判斷產(chǎn)生模型與知識(shí)庫(kù)、例子庫(kù)和模型庫(kù)交互，利用演繹知識(shí)、類(lèi)比推理和其他技術(shù)。
技術(shù)管理次模塊對(duì)分析技術(shù)庫(kù)進(jìn)行管理，它提供從新生分析算法到對(duì)象模型類(lèi)的封裝、遺留數(shù)據(jù)挖掘集成應(yīng)用、新生分析模型和元模型的對(duì)象模型庫(kù)合并，等等。
3.5 用戶（系統(tǒng)管理員）界面模塊
這個(gè)模塊處理KBMS和用戶間的所有分析通信，包括5個(gè)功能子模塊：判斷界面、輸入處理器、輸出處理器、在線幫助和系統(tǒng)管理員界面。
判斷界面是為了有效幫助用戶確定一個(gè)或多個(gè)條件進(jìn)行觀察，它包括一個(gè)通過(guò)變化一個(gè)或多個(gè)參數(shù)值來(lái)提出相關(guān)例子的類(lèi)比構(gòu)件，還包括一個(gè)或多個(gè)交互圖形以顯示操作過(guò)程，以便用戶能快速看清什么已經(jīng)試過(guò)、哪些例子可引向更深的洞察。判斷界面還應(yīng)能提供基于計(jì)劃分析任務(wù)的具有潛在價(jià)值的案例分析。
輸入處理器在用戶和分析任務(wù)間提供界面，它將用戶確定的自然語(yǔ)言、SQL檢索語(yǔ)句等轉(zhuǎn)變成機(jī)器可執(zhí)行的檢索，或?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音和繪圖等信息轉(zhuǎn)變成機(jī)器可識(shí)別的數(shù)據(jù)。
輸出處理器為每一個(gè)分析結(jié)果選擇最合適的可視化顯示，如圖、自然語(yǔ)言、多項(xiàng)式、決策樹(shù)等。這種選擇是基于分析任務(wù)輸出和用戶偏好的結(jié)合，而這又是基于適應(yīng)性機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可分析當(dāng)前用戶的歷史行為。
幫助子模塊向用戶提供有關(guān)模型（如參數(shù)范圍、測(cè)量單位、內(nèi)部模型結(jié)構(gòu)）、例子（與基本案例的差異，關(guān)鍵決策變量值）、相關(guān)知識(shí)（如元模型，元數(shù)據(jù)，基本原則，分析目的）和分析任務(wù)（如應(yīng)用技術(shù)，技術(shù)描述，結(jié)果的解釋跟蹤，使用的技術(shù)參數(shù)，技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和局限）的信息。
系統(tǒng)管理員界面是為系統(tǒng)維護(hù)者提供的一個(gè)與知識(shí)倉(cāng)庫(kù)通信的端口。
3.6 反饋環(huán)
知識(shí)倉(cāng)庫(kù)包括3個(gè)反饋環(huán)，一是從用戶（系統(tǒng)管理員）界面模塊到知識(shí)分析模塊之間的環(huán)，它通過(guò)分析用戶的傾向偏好來(lái)更好地為用戶提供知識(shí)分析及其結(jié)果輸出服務(wù)；二是從知識(shí)分析模塊和用戶（系統(tǒng)管理員）界面模塊到獲取顯性知識(shí)模塊之間的環(huán)，知識(shí)分析和用戶產(chǎn)生新的顯性知識(shí)，新的知識(shí)通過(guò)這個(gè)環(huán)存儲(chǔ)到知識(shí)庫(kù)中，這是知識(shí)管理的第3個(gè)階段；三是從用戶（系統(tǒng)管理員）界面模塊到共享和獲取隱性知識(shí)模塊之間的環(huán)，用戶通過(guò)學(xué)習(xí)而產(chǎn)生新的隱性知識(shí)，這是知識(shí)管理的第4個(gè)階段。
4 知識(shí)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)踐
目前已出現(xiàn)支持知識(shí)倉(cāng)庫(kù)部分功能的軟件系統(tǒng)。下面針對(duì)知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具備的功能對(duì)其中的幾個(gè)軟件進(jìn)行分析。
首先，知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)當(dāng)有效地生產(chǎn)、組織、檢索和管理各種形式的知識(shí)，具有智能模型抽取、知識(shí)工程等功能，向決策者提供一個(gè)智能分析平臺(tái)，以提升知識(shí)管理全過(guò)程。下面以IBM software，Solution為例進(jìn)行分析，IBM是世界最大的信息技術(shù)企業(yè)，自20世紀(jì)80年代以來(lái)一直處于幫助企業(yè)進(jìn)行革新的領(lǐng)先地位，其軟件提供各類(lèi)計(jì)算機(jī)平臺(tái)的最廣范圍的應(yīng)用、中間件（middleware）和運(yùn)行系統(tǒng)。IBM的Knowl edgeX技術(shù)能幫助企業(yè)通過(guò)更好地獲取、分析和共享數(shù)據(jù)，做出更精明的決策，能平衡所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)，而不論這些數(shù)據(jù)是來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，還是來(lái)自公開(kāi)出版的新聞或者因特網(wǎng)。IBM計(jì)劃未來(lái)將KnowledgeX技術(shù)集成到DB2廣義數(shù)據(jù)庫(kù)（DB2universal Database）和企業(yè)智能方案（business intellingence solutions）中，以為客戶帶來(lái)更多的功能。通過(guò)鏡像人類(lèi)解決問(wèn)題的過(guò)程，KnowledgeX從各類(lèi)數(shù)據(jù)源中搜集信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)和關(guān)系，將數(shù)據(jù)應(yīng)用到問(wèn)題中，并幫助開(kāi)發(fā)出方案，目前利用KnowledgeX的一些領(lǐng)域包括競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、合并和獲取、銷(xiāo)售力自動(dòng)化、訴訟、垂直產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和知識(shí)管理。當(dāng)今的企業(yè)正在利用更多的數(shù)據(jù)源以構(gòu)建或保持其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)——來(lái)自Internet和Extranets，或來(lái)自文檔和公司數(shù)據(jù)庫(kù)，將IBM的數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)智能方案與KnowledgeX結(jié)合起來(lái).企業(yè)將能更好地處理各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，尋找獲勝機(jī)會(huì)，并在企業(yè)中將知識(shí)轉(zhuǎn)變?yōu)樾袆?dòng)，KnowledgeX軟件能揭示企業(yè)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)系，決定這些關(guān)系的力量，并識(shí)別它們對(duì)企業(yè)目標(biāo)和問(wèn)題的實(shí)用性。KnowledgeX能顯示關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)活動(dòng)者間的關(guān)系，解釋過(guò)去的行為、合同或聯(lián)盟，能分析并鏈接看起來(lái)分散的信息以跟蹤發(fā)展方向并智能地預(yù)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)者未來(lái)的行動(dòng)。KnowledgeX技術(shù)對(duì)IBM在數(shù)據(jù)和企業(yè)智能空間如DB2廣義數(shù)據(jù)庫(kù)，文本智能挖掘機(jī)（intelligent miner for text），可視化倉(cāng)庫(kù)（visual warehouse）等中的工具和方法起到補(bǔ)充作用。KnowledgeX與企業(yè)智能工具如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和在線分析處理一起允許企業(yè)從數(shù)據(jù)源中獲取更多的洞察力。目前，全球的客戶正利用
IBM企業(yè)智能系統(tǒng)來(lái)更快、更明智地決定應(yīng)進(jìn)入哪個(gè)市場(chǎng)、雇用哪個(gè)客戶、宣傳哪個(gè)產(chǎn)品。以達(dá)到提升利潤(rùn)和競(jìng)爭(zhēng)力的目的。
其次，知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)當(dāng)能執(zhí)行和管理各類(lèi)知識(shí)分析任務(wù)及其支持技術(shù)（如敏捷度分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)倉(cāng)庫(kù)挖掘和模式識(shí)別等）。下面以VantagePoint為例進(jìn)行分析，VantagePoint提供從文本數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘知識(shí)的能力，它具有以下功能：①抽取并索引新數(shù)據(jù)，通過(guò)檢索，用戶將數(shù)據(jù)引入到VantagePoint中，在這個(gè)過(guò)程中，VantagePoint使用了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成文件（這對(duì)于不同的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)提供商都不一樣），利用模式匹配、規(guī)則基礎(chǔ)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)從文本中挖掘字段，除記錄通常的字段以外（如作者、單位和分類(lèi)號(hào)），VantagePoint還能利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從文摘中抽取有意義的詞和詞組。②同發(fā)生矩陣，利用同發(fā)生矩陣，用戶可對(duì)表進(jìn)行交叉。如利用同發(fā)生矩陣中的“作者”和“出版年代”，用戶可觀察某作者一段時(shí)間內(nèi)的出版傾向，并按年代瀏覽他的作品，這可提供有關(guān)哪個(gè)作者在某領(lǐng)域工作時(shí)間最長(zhǎng)，現(xiàn)在他們是否還活著等方面的信息。表或同發(fā)生矩陣中的數(shù)據(jù)可輸出到其他應(yīng)用中以便進(jìn)行可視化顯示或分析。③映射/網(wǎng)絡(luò)，在一維（表）和二維（同發(fā)生矩陣）分析之外，VantagePoint還可運(yùn)行多維統(tǒng)計(jì)分析以識(shí)別概念之間的簇和關(guān)系。④Vantagepoint可將數(shù)據(jù)分解為更小的、分散的數(shù)據(jù)集以進(jìn)行識(shí)別。⑤VantagePoint利用模糊匹配技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)識(shí)別、關(guān)聯(lián)并減少數(shù)據(jù)冗余。用戶可創(chuàng)建、編輯同義詞詞典。⑥用戶可利用VantagePoint的微軟VB.Script擴(kuò)展功能來(lái)調(diào)整操。VantagePoint在VBScript中增加了5個(gè)VB對(duì)象和50多種AB方法，允許用戶創(chuàng)建和分配腳本，這可使定制分析技術(shù)重復(fù)使用。
最后，知識(shí)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)具有用戶友好的界面和共享隱性知識(shí)的平臺(tái)，下面以Lotus Developments為例進(jìn)行分析，Domino.Doc將小范圍專(zhuān)家使用的文檔管理界面擴(kuò)展為基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的、更靈活的、適用于企業(yè)內(nèi)每一個(gè)成員的解決方案。企業(yè)成員通過(guò)Web瀏覽器共享信息和應(yīng)用，企業(yè)服務(wù)器通過(guò)擴(kuò)充能力、靈活性和安全性的平衡使其在知識(shí)管理中發(fā)揮主要作用。 CK
1 Hamid R.Nemati et al.Knowledge warehouse；an architectural integration of knowledge management，decision support，artificial intelligence and data warehousing，Decision Support Systems 33（2002），pp.143～161
2 馬海群.論知識(shí)經(jīng)濟(jì)、知識(shí)管理與知識(shí)產(chǎn)權(quán).圖書(shū)情報(bào)知識(shí)，2000（2）
3 褚峻.知識(shí)管理的資源性分析.圖書(shū)情報(bào)知識(shí)，2000（2）
4 劉夫濤.從OLAP、數(shù)據(jù)挖掘到OLAM（上）.網(wǎng)絡(luò)世界， 1990-02-01
5 劉夫濤.從OLAP、數(shù)據(jù)挖掘到OLAM（下）.網(wǎng)絡(luò)世界， 1999-02-08
6 http：//www.software.ibm
7 http：//www.thevantagepoint.com
8 http：//www.Lotus.com
【論知識(shí)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)】相關(guān)文章：
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