论知识仓库的架构
分析算法到对象模型类的封装、遗留数据挖掘集成应用、新生分析模型和元模型的对象模型库合并，等等。
3.5 用户（系统管理员）界面模块
这个模块处理KBMS和用户间的所有分析通信，包括5个功能子模块：判断界面、输入处理器、输出处理器、在线帮助和系统管理员界面。
判断界面是为了有效帮助用户确定一个或多个条件进行观察，它包括一个通过变化一个或多个参数值来提出相关例子的类比构件，还包括一个或多个交互图形以显示操作过程，以便用户能快速看清什么已经试过、哪些例子可引向更深的洞察。判断界面还应能提供基于计划分析任务的具有潜在价值的案例分析。
输入处理器在用户和分析任务间提供界面，它将用户确定的自然语言、SQL检索语句等转变成机器可执行的检索，或将用户的语音和绘图等信息转变成机器可识别的数据。
输出处理器为每一个分析结果选择最合适的可视化显示，如图、自然语言、多项式、决策树等。这种选择是基于分析任务输出和用户偏好的结合，而这又是基于适应性机器学习算法，它可分析当前用户的历史行为。
帮助子模块向用户提供有关模型（如参数范围、测量单位、内部模型结构）、例子（与基本案例的差异，关键决策变量值）、相关知识（如元模型，元数据，基本原则，分析目的）和分析任务（如应用技术，技术描述，结果的解释跟踪，使用的技术参数，技术的优势和局限）的信息。
系统管理员界面是为系统维护者提供的一个与知识仓库通信的端口。
3.6 反馈环
知识仓库包括3个反馈环，一是从用户（系统管理员）界面模块到知识分析模块之间的环，它通过分析用户的倾向偏好来更好地为用户提供知识分析及其结果输出服务；二是从知识分析模块和用户（系统管理员）界面模块到获取显性知识模块之间的环，知识分析和用户产生新的显性知识，新的知识通过这个环存储到知识库中，这是知识管理的第3个阶段；三是从用户（系统管理员）界面模块到共享和获取隐性知识模块之间的环，用户通过学习而产生新的隐性知识，这是知识管理的第4个阶段。
4 知识仓库系统开发实践
目前已出现支持知识仓库部分功能的软件系统。下面针对知识仓库应具备的功能对其中的几个软件进行分析。
首先，知识仓库应当有效地生产、组织、检索和管理各种形式的知识，具有智能模型抽取、知识工程等功能，向决策者提供一个智能分析平台，以提升知识管理全过程。下面以IBM software，Solution为例进行分析，IBM是世界最大的信息技术企业，自20世纪80年代以来一直处于帮助企业进行革新的领先地位，其软件提供各类计算机平台的最广范围的应用、中间件（middleware）和运行系统。IBM的Knowl edgeX技术能帮助企业通过更好地获取、分析和共享数据，做出更精明的决策，能平衡所有类型的数据，而不论这些数据是来自数据库内，还是来自公开出版的新闻或者因特网。IBM计划未来将KnowledgeX技术集成到DB2广义数据库（DB2universal Database）和企业智能方案（business intellingence solutions）中，以为客户带来更多的功能。通过镜像人类解决问题的过程，KnowledgeX从各类数据源中搜集信息，发现数据间的关联和关系，将数据应用到问题中，并帮助开发出方案，目前利用KnowledgeX的一些领域包括竞争情报、合并和获取、销售力自动化、诉讼、垂直产业应用和知识管理。当今的企业正在利用更多的数据源以构建或保持其竞争优势——来自Internet和Extranets，或来自文档和公司数据库，将IBM的数据库和企业智能方案与KnowledgeX结合起来.企业将能更好地处理各种来源的数据，寻找获胜机会，并在企业中将知识转变为行动，KnowledgeX软件能揭示企业数据中隐藏的关系，决定这些关系的力量，并识别它们对企业目标和问题的实用性。KnowledgeX能显示关键产业活动者间的关系，解释过去的行为、合同或联盟，能分析并链接看起来分散的信息以跟踪发展方向并智能地预测竞争者未来的行动。KnowledgeX技术对IBM在数据和企业智能空间如DB2广义数据库，文本智能挖掘机（intelligent miner for text），可视化仓库（visual warehouse）等中的工具和方法起到补充作用。KnowledgeX与企业智能工具如数据仓库、数据挖掘和在线分析处理一起允许企业从数据源中获取更多的洞察力。目前，全球的客户正利用
其次，知识仓库应当能执行和管理各类知识分析任务及其支持技术（如敏捷度分析、机器学习、神经网络、知识仓库挖掘和模式识别等）。下面以VantagePoint为例进行分析，VantagePoint提供从文本数据库中挖掘知识的能力，它具有以下功能：①抽取并索引新数据，通过检索，用户将数据引入到VantagePoint中，在这个过程中，VantagePoint使用了一个数据库构成文件（这对于不同的数据库和数据库提供商都不一样），利用模式匹配、规则基础和自然语言处理技术从文本中挖掘字段，除记录通常的字段以外（如作者、单位和分类号），VantagePoint还能利用自然语言处理技术从文摘中抽取有意义的词和词组。②同发生矩阵，利用同发生矩阵，用户可对表进行交叉。如利用同发生矩阵中的“作者”和“出版年代”，用户可观察某作者一段时间内的出版倾向，并按年代浏览他的作品，这可提供有关哪个作者在某领域工作时间最长，现在他们是否还活着等方面的信息。表或同发生矩阵中的数据可输出到其他应用中以便进行可视化显示或分析。③映射/网络，在一维（表）和二维（同发生矩阵）分析之外，VantagePoint还可运行多维统计分析以识别概念之间的簇和关系。④Vantagepoint可将数据分解为更小的、分散的数据集以进行识别。⑤VantagePoint利用模糊匹配技术进行数据识别、关联并减少数据冗余。用户可创建、编辑同义词词典。⑥用户可利用VantagePoint的微软VB.Script扩展功能来调整操。VantagePoint在VBScript中增加了5个VB对象和50多种AB方法，允许用户创建和分配脚本，这可使定制分析技术重复使用。
最后，知识仓库应具有用户友好的界面和共享隐性知识的平台，下面以Lotus Developments为例进行分析，Domino.Doc将小范围专家使用的文档管理界面扩展为基于网络环境的、更灵活的、适用于企业内每一个成员的解决方案。企业成员通过Web浏览器共享信息和应用，企业服务器通过扩充能力、灵活性和安全性的平衡使其在知识管理中发挥主要作用。 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 马海群.论知识经济、知识管理与知识产权.图书情报知识，2000（2）
3 褚峻.知识管理的资源性分析.图书情报知识，2000（2）
4 刘夫涛.从OLAP、数据挖掘到OLAM（上）.网络世界， 1990-02-01
5 刘夫涛.从OLAP、数据挖掘到OLAM（下）.网络世界， 1999-02-08
6 http：//www.software.ibm
7 http：//www.thevantagepoint.com
8 http：//www.Lotus.com
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3.5 用户（系统管理员）界面模块
这个模块处理KBMS和用户间的所有分析通信，包括5个功能子模块：判断界面、输入处理器、输出处理器、在线帮助和系统管理员界面。
判断界面是为了有效帮助用户确定一个或多个条件进行观察，它包括一个通过变化一个或多个参数值来提出相关例子的类比构件，还包括一个或多个交互图形以显示操作过程，以便用户能快速看清什么已经试过、哪些例子可引向更深的洞察。判断界面还应能提供基于计划分析任务的具有潜在价值的案例分析。
输入处理器在用户和分析任务间提供界面，它将用户确定的自然语言、SQL检索语句等转变成机器可执行的检索，或将用户的语音和绘图等信息转变成机器可识别的数据。
输出处理器为每一个分析结果选择最合适的可视化显示，如图、自然语言、多项式、决策树等。这种选择是基于分析任务输出和用户偏好的结合，而这又是基于适应性机器学习算法，它可分析当前用户的历史行为。
帮助子模块向用户提供有关模型（如参数范围、测量单位、内部模型结构）、例子（与基本案例的差异，关键决策变量值）、相关知识（如元模型，元数据，基本原则，分析目的）和分析任务（如应用技术，技术描述，结果的解释跟踪，使用的技术参数，技术的优势和局限）的信息。
系统管理员界面是为系统维护者提供的一个与知识仓库通信的端口。
3.6 反馈环
知识仓库包括3个反馈环，一是从用户（系统管理员）界面模块到知识分析模块之间的环，它通过分析用户的倾向偏好来更好地为用户提供知识分析及其结果输出服务；二是从知识分析模块和用户（系统管理员）界面模块到获取显性知识模块之间的环，知识分析和用户产生新的显性知识，新的知识通过这个环存储到知识库中，这是知识管理的第3个阶段；三是从用户（系统管理员）界面模块到共享和获取隐性知识模块之间的环，用户通过学习而产生新的隐性知识，这是知识管理的第4个阶段。
4 知识仓库系统开发实践
目前已出现支持知识仓库部分功能的软件系统。下面针对知识仓库应具备的功能对其中的几个软件进行分析。
首先，知识仓库应当有效地生产、组织、检索和管理各种形式的知识，具有智能模型抽取、知识工程等功能，向决策者提供一个智能分析平台，以提升知识管理全过程。下面以IBM software，Solution为例进行分析，IBM是世界最大的信息技术企业，自20世纪80年代以来一直处于帮助企业进行革新的领先地位，其软件提供各类计算机平台的最广范围的应用、中间件（middleware）和运行系统。IBM的Knowl edgeX技术能帮助企业通过更好地获取、分析和共享数据，做出更精明的决策，能平衡所有类型的数据，而不论这些数据是来自数据库内，还是来自公开出版的新闻或者因特网。IBM计划未来将KnowledgeX技术集成到DB2广义数据库（DB2universal Database）和企业智能方案（business intellingence solutions）中，以为客户带来更多的功能。通过镜像人类解决问题的过程，KnowledgeX从各类数据源中搜集信息，发现数据间的关联和关系，将数据应用到问题中，并帮助开发出方案，目前利用KnowledgeX的一些领域包括竞争情报、合并和获取、销售力自动化、诉讼、垂直产业应用和知识管理。当今的企业正在利用更多的数据源以构建或保持其竞争优势——来自Internet和Extranets，或来自文档和公司数据库，将IBM的数据库和企业智能方案与KnowledgeX结合起来.企业将能更好地处理各种来源的数据，寻找获胜机会，并在企业中将知识转变为行动，KnowledgeX软件能揭示企业数据中隐藏的关系，决定这些关系的力量，并识别它们对企业目标和问题的实用性。KnowledgeX能显示关键产业活动者间的关系，解释过去的行为、合同或联盟，能分析并链接看起来分散的信息以跟踪发展方向并智能地预测竞争者未来的行动。KnowledgeX技术对IBM在数据和企业智能空间如DB2广义数据库，文本智能挖掘机（intelligent miner for text），可视化仓库（visual warehouse）等中的工具和方法起到补充作用。KnowledgeX与企业智能工具如数据仓库、数据挖掘和在线分析处理一起允许企业从数据源中获取更多的洞察力。目前，全球的客户正利用
IBM企业智能系统来更快、更明智地决定应进入哪个市场、雇用哪个客户、宣传哪个产品。以达到提升利润和竞争力的目的。
其次，知识仓库应当能执行和管理各类知识分析任务及其支持技术（如敏捷度分析、机器学习、神经网络、知识仓库挖掘和模式识别等）。下面以VantagePoint为例进行分析，VantagePoint提供从文本数据库中挖掘知识的能力，它具有以下功能：①抽取并索引新数据，通过检索，用户将数据引入到VantagePoint中，在这个过程中，VantagePoint使用了一个数据库构成文件（这对于不同的数据库和数据库提供商都不一样），利用模式匹配、规则基础和自然语言处理技术从文本中挖掘字段，除记录通常的字段以外（如作者、单位和分类号），VantagePoint还能利用自然语言处理技术从文摘中抽取有意义的词和词组。②同发生矩阵，利用同发生矩阵，用户可对表进行交叉。如利用同发生矩阵中的“作者”和“出版年代”，用户可观察某作者一段时间内的出版倾向，并按年代浏览他的作品，这可提供有关哪个作者在某领域工作时间最长，现在他们是否还活着等方面的信息。表或同发生矩阵中的数据可输出到其他应用中以便进行可视化显示或分析。③映射/网络，在一维（表）和二维（同发生矩阵）分析之外，VantagePoint还可运行多维统计分析以识别概念之间的簇和关系。④Vantagepoint可将数据分解为更小的、分散的数据集以进行识别。⑤VantagePoint利用模糊匹配技术进行数据识别、关联并减少数据冗余。用户可创建、编辑同义词词典。⑥用户可利用VantagePoint的微软VB.Script扩展功能来调整操。VantagePoint在VBScript中增加了5个VB对象和50多种AB方法，允许用户创建和分配脚本，这可使定制分析技术重复使用。
最后，知识仓库应具有用户友好的界面和共享隐性知识的平台，下面以Lotus Developments为例进行分析，Domino.Doc将小范围专家使用的文档管理界面扩展为基于网络环境的、更灵活的、适用于企业内每一个成员的解决方案。企业成员通过Web浏览器共享信息和应用，企业服务器通过扩充能力、灵活性和安全性的平衡使其在知识管理中发挥主要作用。 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 马海群.论知识经济、知识管理与知识产权.图书情报知识，2000（2）
3 褚峻.知识管理的资源性分析.图书情报知识，2000（2）
4 刘夫涛.从OLAP、数据挖掘到OLAM（上）.网络世界， 1990-02-01
5 刘夫涛.从OLAP、数据挖掘到OLAM（下）.网络世界， 1999-02-08
6 http：//www.software.ibm
7 http：//www.thevantagepoint.com
8 http：//www.Lotus.com
《论知识仓库的架构(第2页)》
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