思科系统（中国）知识管理系统构建研究

这是一篇关于知识管理,知识发现,软系统方法论,FuzzyCBR的论文, 主要内容为本文介绍了知识管理的基础理论并全面描述了知识管理系统的组成,结合知识型企业的特点及知识管理模式,指出知识型企业的知识管理系统间各部分模块内涵及它们之间的关系。同时本文研究了基于案例推理(CBR)技术的知识发现模型及其计算方法,将CBR技术引入企业的技术发现和管理当中,将加权结构性修正和全息差动修正算法这两者有机结合起来进行综合分类预测以达到知识发现的最优化。 作为知识型企业的一个典型代表,本文选取思科系统(中国)研发有限公司(以下简称思科系统(中国))作为研究对象,就其当前知识管理现状展开讨论。通过对思科系统(中国)知识管理原有的企业核心要素、发展战略、组织结构和施行方式的逐步剖析,找出不足和局限。 通过对思科系统(中国)企业内部的知识管理现状开展知识管理的需求调研与分析,获得来自基层员工和管理层的关于知识管理的相关数据,再对该数据进行分析,依据企业的知识管理问题情景理论,划分出不同的利益群体。然后,针对每一个利益群体分配一个相应的支持单元(每一个支持单元都是为特定的利益群体服务的)。在此基础上对企业的知识管理方案作出了总体规划并绘制出思科系统(中国)知识管理逻辑流程图,对研究对象的基本期望和利益取向加以概括。对划分出来的各个利益群体的相关支持单元进行标称定义并建立知识管理支持单元的标称模块,并用知识编码、员工发展和人际网络三个维度来构建知识管理体系的综合功能模块图。同时还将知识发现机制融入到整个知识管理系统的三个维度之中以期获得知识管理的收益最大化。根据知识的特点、知识软件架构、知识转化过程理论并联系CBR理论,提出知识型企业的知识发现参考模型,并对各部分模块的内涵及它们之间关系进行描述；接下来讨论了知识发现模型实现的途径,并运用Fuzzy算法,阐述企业如何根据模型对知识发现进行评价。最后根据利益人假设,研究可行的期望变化是在期望变化中满足对策均衡的变化并通过协调对策过程(分为SAST和协调对策两个子阶段)来寻找相对应的变化。 研究发现各利益群体追求的目的和利益是有冲突的,真正期望和可行的变化还要通过利益协调来达到,这是利益协调软系统方法论的核心思想所在。本文依据对期望和可行的变化的分析,通过一系列的协调手段来获得各个利益群体之间的利益均衡最大化,最终构建出知识管理实施图并形成了思科系统(中国)的最终知识管理实施方案。以期获得思科系统(中国)企业内部知识的获取、共享、运用、存储和创新五个环节的有机结合并达到企业知识利用的最大化。从而为知识型企业实施知识管理系统提供了借鉴。

基于橡胶材料库的知识发现与重用研究

这是一篇关于橡胶,知识发现,知识重用,知识库,文本,实例推理,系统的论文, 主要内容为橡胶作为当今世界的主流材料之一,一直广泛应用在交通、工业、水产以及军事等方面。随着社会的迅猛发展,有关橡胶材料的数据越来越多,且成指数增长。一方面,这些数据对于我们未必是可靠的、实用的,同时隐藏在数据之后的重要信息还没有被挖掘出来。另一方面,随着橡胶产品的日益增加,造成了大量设计知识堆积。为了解决从海量数据中发现有价值信息以及高效地管理、重用橡胶产品设计知识等问题,本文提出了一种基于橡胶材料数据的知识发现与重用研究方法,并在此基础之上建立橡胶材料知识库管理系统。首先,通过查阅国内外资料分析整理了知识发现与知识重用的相关理论,为之后的研究奠定基础;其次,阐述了基于橡胶文本的知识发现研究方法,通过建立橡胶材料文本的知识发现过程模型,采用统计分析方法分别从特征提取和相似度计算两个方面进行了详细介绍,并展示了相关实验过程和结果;特征提取是基于x2统计方法依次通过分词处理、预处理、词频统计以及特征选择等过程获取特征词,而相似度计算则是通过特征向量的选取、基于TF-IDF算法的特征项权重确定以及基于余弦系数的相似度计算等过程得到结果;然后,介绍了基于CBR的知识重用研究方法,其过程主要包括:实例表示、实例检索、实例修改以及实例储存;实例表示采用了基于框架的表示方法,实例检索采用了AHP和CVM的组合赋权方法,实例修改采用了人工干预和基于实例的修改方法,实例储存主要根据实例间的相对关系来选择新实例是否进行储存;最后,采用B/S模式、Tomcat服务器、JSP技术以及MySQL数据库开发了一个功能齐全的橡胶材料知识库管理系统,为知识获取和产品开发提供技术指导和参考。研究结果表明,本文提出的基于特征提取技术和相似度计算技术的知识发现方法不仅可以从橡胶文本中抽取特征词,而且还可以计算两个橡胶文本之间的相似度;同时,基于CBR技术的知识重用方法,实现了橡胶产品的快速设计,在很大程度上提高了产品开发效率。

肺癌医学知识图谱的构建与分析

这是一篇关于肺癌,知识图谱,本体,知识整合,neo4j,知识发现的论文, 主要内容为在大数据背景下,知识图谱(Knowledge graph)已成为资源管理和知识应用的重要技术,为智能化信息应用、搜索引擎和语义处理等技术奠定了基础。作为语义网络的重要成员,知识图谱中囊括了丰富的实体及其属性,以及实体之间的语义关系。在大数据背景下,知识图谱对大规模知识的存储更加高效,应用更加广泛。知识图谱的构建包括许多技术,如本体构建、自然语言处理、网络爬虫、属性抽取、实体对齐、知识存储和知识可视化等。目前在网络搜索领域,己有很多成熟的大规模知识库为人熟知,但医疗领域的知识图谱构建仍处于起步阶段。虽然医学网络资源规模越来越大,但医疗领域知识图谱的构建与应用仍很少,这并不利于医疗资源的传播与共享。因此,本文通过整合多种专业医学数据资源,以肺癌相关药物、基因、靶标、论文为主要实体,对肺癌医学知识图谱的构建进行研究,并在此基础上进行了数据推理和分析。文章的主要研究内容与结果包括如下三个方面:(1)构建面向肺癌药物治疗通路的知识图谱数据层。对肺癌医学领域中主要的概念实体如基因、靶标(蛋白质)、药物和文献等,构建了肺癌医学本体,确定了本体中的类、类的数据属性及类之间的关系,还添加了相关实例。在本体基础上,对数据源数据进行分析,根据数据类型主要利用网络爬虫技术进行实体和关系的抽取。通过实体对齐与关系数据模型的转化对多源数据进行知识融合。最终构建了囊括4类实体(149种药物,29种基因,1130种靶标和10489篇文献)和3种主要语义关系的肺癌医学知识图谱数据层。(2)采用两种不同数据表示形式对知识图谱进行了存储。一种是RDF模型通过Jena数据库存储、一种是属性图模型通过Neo4j数据库存储。并对两种存储方式及其所选数据库进行了三个方面(存储流程、查询语言、可视化)的对比。(3)实现基于肺癌医学知识图谱的知识发现。从医学研究关注的问题出发,运用PAGERANK算法及社区发现算法两种网络图算法对肺癌治疗通路进行知识发现,通过实验结果分析,对肺癌药物治疗效果的进一步提升和药物新用提供关键思路。(4)基于知识图谱的数据可视化。提出肺癌医学知识图谱构建原则,通过对肺癌医学领域知识图谱的功能需求分析,设计并实现知识图谱系统,在系统主界面进行知识图谱的可视化展示。本文构建了以药物治疗分析为侧重点的肺癌医学知识图谱,在选择了适合数据源的知识抽取和知识融合方法的基础上,对知识表示和知识存储进行了探索性研究,最后在知识图谱基础上对药物治疗通路数据进行知识发现。但在知识发现和知识推理方面仍有待进一步深入,此方面将在后续研究中进行完善。

基于橡胶材料库的知识发现与重用研究

这是一篇关于橡胶,知识发现,知识重用,知识库,文本,实例推理,系统的论文, 主要内容为橡胶作为当今世界的主流材料之一,一直广泛应用在交通、工业、水产以及军事等方面。随着社会的迅猛发展,有关橡胶材料的数据越来越多,且成指数增长。一方面,这些数据对于我们未必是可靠的、实用的,同时隐藏在数据之后的重要信息还没有被挖掘出来。另一方面,随着橡胶产品的日益增加,造成了大量设计知识堆积。为了解决从海量数据中发现有价值信息以及高效地管理、重用橡胶产品设计知识等问题,本文提出了一种基于橡胶材料数据的知识发现与重用研究方法,并在此基础之上建立橡胶材料知识库管理系统。首先,通过查阅国内外资料分析整理了知识发现与知识重用的相关理论,为之后的研究奠定基础;其次,阐述了基于橡胶文本的知识发现研究方法,通过建立橡胶材料文本的知识发现过程模型,采用统计分析方法分别从特征提取和相似度计算两个方面进行了详细介绍,并展示了相关实验过程和结果;特征提取是基于x2统计方法依次通过分词处理、预处理、词频统计以及特征选择等过程获取特征词,而相似度计算则是通过特征向量的选取、基于TF-IDF算法的特征项权重确定以及基于余弦系数的相似度计算等过程得到结果;然后,介绍了基于CBR的知识重用研究方法,其过程主要包括:实例表示、实例检索、实例修改以及实例储存;实例表示采用了基于框架的表示方法,实例检索采用了AHP和CVM的组合赋权方法,实例修改采用了人工干预和基于实例的修改方法,实例储存主要根据实例间的相对关系来选择新实例是否进行储存;最后,采用B/S模式、Tomcat服务器、JSP技术以及MySQL数据库开发了一个功能齐全的橡胶材料知识库管理系统,为知识获取和产品开发提供技术指导和参考。研究结果表明,本文提出的基于特征提取技术和相似度计算技术的知识发现方法不仅可以从橡胶文本中抽取特征词,而且还可以计算两个橡胶文本之间的相似度;同时,基于CBR技术的知识重用方法,实现了橡胶产品的快速设计,在很大程度上提高了产品开发效率。

基于云计算的知识管理系统

这是一篇关于知识管理,知识发现,知识重构,全文检索,云计算,非结构化数据库的论文, 主要内容为根据《文化产业振兴规划》中确立的市场导向的文化产业发展方式,是满足人民群众多样化精神文化需要的重要途径,也是推动经济结构调整、转变经济发展方式的重要着力点。建立现代文化市场体系,发展新兴文化业态等是目前重点任务。随着“碎片化”阅读时代的到来,读者对知识获取的精准性、知识的专业性及对知识进行管理的需求与日俱增,但目前出版商与搜索引擎服务商都无法满足这一需求。究其原因是目前出版商与知识服务商之间的合作还停留在出版商提供相关的电子出版物,知识服务商通过人工拷贝建立信息库为用户提供相关检索、下载。这种出版模式降低了知识流通的效率,阻碍了相关产业链上各种角色之间的信息传递,防碍了产业的发展。因而需要建立一种新的产业模式,以满足当代人对碎片化信息获取、管理及知识重构、知识创造的需要,并能收集读者用户的行为信息及流通在产业链上的各种信息,进行数据挖掘。这种模式是以读者为中心的新的出版发行模式。它的实现意义在于它是一种能有效整合读者、知识服务商、出版商,并迅速将知识转化成生产力的工具。 本文研究与开发了一个基于云计算的知识管理系统。使用JavaEE技术,采用C/S与B/S相结合的结构。用Struts、Spring、Hibernate实现了B/S的MVC模式。采用Apache的CXF组件实现SOA。用Json数据格式实现各系统之间的信息传递。使用MongoDB这种NOSQL数据库进行文本信息的存取。系统还采用了数据抽取、OLAP等技术。实现了关系型数据库与NoSQL数据库之间的协同存储功能、文本自动分类功能、数据挖掘功能、信息推送功能,知识管理及知识重构等功能。得到了知识出版商与知识服务商之间信息共享的目的,完善了知识制做、出版、营销、发行过程中的管理,满足了读者对知识管理、知识重构及创造的需求。 通过试运行,本系统达到了预期的目标。出版商与知识服务商之间可以协同地进行知识出版与发布,以及根据用户行为分析急时调整出版内容。读者可以通过该系统获取更准确、更专业的知识,并重构及创造知识。

基于硕博士论文的交通信息工程及控制学科分析

这是一篇关于学科分析,知识图谱,本体,Citespace,知识发现的论文, 主要内容为学科发展水平评价对于深入认知学科状态、加速学科建设发展、提高学科建设水平有着重要的意义。对于学科发展水平评价的研究众多,但使用的方法主要为采用显式的学科指标或者学科评价工具进行计算,较难反映出学科内在水平和学科的动态变化趋势,并且评价主要针对的是大的学科门类或者一级学科,评价分析从其涵盖的研究方向展开,直接对于特定的二级学科的研究较少。为了对交通信息工程及控制二级学科具有较为清楚的认识,本文提出利用能够反映绝大部分学科内容的硕博士论文,利用知识图谱工具,以可视化的方式来揭示学科研究的内容、发展历程、趋势以及结构关系。具体的研究内容如下:(1)运用Citespace对交通信息工程及控制学科研究技术热点进行可视化分析。分别从公路交通、水路交通和铁路交通三个领域进行科学知识图谱的绘制,分析三个领域的热点技术和技术共性。另外,通过该学科技术的知识演进历程,呈现出该学科科研的技术发展脉络和知识流动趋势。(2)学科领域的知识图谱构建。研究了基于本体的知识图谱构建方法,在传统的七步法的基础上进行改进,提出了学科领域本体的结构设计,并在此基础上,提出基于本体的学科领域知识图谱构建方法,根据学科科研特质,确定了知识结构的划分。最后参照此方法,利用Protégé完成交通信息工程及控制学科领域知识图谱的构建。(3)利用构建好的学科领域知识图谱进行知识发现,从多个角度对该学科的发展进行分析。通过高校科研动态,发现高校研究方向以及研究进展状态;通过对不同高校的研究领域对比分析,发现其研究方向的异同点和研究特色。通过对学者信息分析,发现学者及其研究学者团队的研究领域和研究成果。论文以知网上的硕博士论文的元数据开展研究,所采用的方法、技术路线和工具对于其他学科同样适用。

基于临床病历的慢性胃炎中医诊疗知识图谱构建及诊疗知识发现研究

这是一篇关于慢性胃炎,数据挖掘,诊疗规律,知识发现,知识图谱的论文, 主要内容为研究背景慢性胃炎是一种临床上常见的消化系统疾病,病情迁延反复,难以根治,十分影响患者的生活质量。中医药通过辨证论治的手段治疗慢性胃炎,不仅可以缓解症状,还可以调整身体的内部环境,提高人体免疫力,增强自我调节能力,治疗效果十分明显。中医临床病历是中医药诊疗疾病的主要载体,是医师对于疾病诊治思维的体现,医疗工作者可以运用临床病历规范临床工作流程、强化疾病的管理,同时也可以减少医疗错误、提高医疗服务的质量。临床病历中包含了大量的结构化和非结构化数据,通过对这些数据的挖掘和分析,可以获得更全面、更准确的慢性胃炎患者的临床特征,从而为中医诊疗决策提供更加有效的证据支持。知识图谱作为一种新兴的知识表示和推理技术,正在被广泛应用于知识管理、信息检索和智能问答等领域。将中医治疗慢性胃炎的诊疗知识构建成知识图谱,有助于深入挖掘其内在规律和知识结构,提高中医治疗慢性胃炎的精准性和个性化程度。随着大数据时代的到来,数据挖掘技术已经被广泛应用于医学领域中。通过数据挖掘技术,可以将医师的诊疗思维进行结构化和系统化的挖掘,探索其诊疗规律。通过对大量医疗数据进行挖掘,可以找到影响患者病情的关键因素和治疗方案,进而优化治疗方案,提高治疗效果。针对慢性胃炎患者的人群特征、病-证-症特点以及用药规律进行数据挖掘分析,可以深度发现慢性胃炎诊疗知识,揭示中医药治疗慢性胃炎的临床用药规律,为临床实践提供思路。将知识图谱与数据挖掘技术联合使用,可以更加全面了解慢性胃炎的中医治疗体系,为慢性胃炎的诊疗经验总结和推广利用提供方法学借鉴。研究目的本研究以真实世界的临床病历作为数据源,利用知识图谱技术,构建慢性胃炎的中医药诊疗知识图谱,为分析和展示医师隐性诊疗思维、辨证论治规律以及常用药物等信息提供可视化工具,也为后续基于慢性胃炎中医药知识图谱的语义搜索、问答系统、辅助推荐等应用的开发研究提供技术方法。同时,本研究利用慢性胃炎患者病历数据,运用数据挖掘技术发现慢性胃炎的诊疗知识,并与知识图谱中的结果进行联合比较分析,以期进一步发现慢性胃炎的诊疗知识,并为知识图谱的完善与优化提供支撑。研究方法1 基于临床病历的慢性胃炎中医诊疗知识图谱构建研究本研究以医院电子病历系统和医院信息系统中提取的慢性胃炎病历数据为数据源,参考慢性胃炎诊疗指南和常用教材等,构建了本体框架和知识图谱。首先,收集慢性胃炎中医病历数据,将符合纳入标准的数据通过人机协同以及机器学习的方法进行实体标注、关系抽取、术语规范化等步骤,完成数据的预处理;其次,参考现有文献、标准以及术语系统并结合领域专家的指导对慢性胃炎的本体层进行合理化的设计,然后使用斯坦福大学发布的“七步法”构建慢性胃炎中医诊疗本体,以形成知识图谱的模式层,接着,将整理并规范化后的慢性胃炎诊疗数据与本体框架进行匹配对应,形成知识图谱的数据层;最后,将所有的实体与关系导入到Neo4j图数据库,形成知识图谱的语义检索查询以及可视化展示。2 慢性胃炎中医诊疗知识发现研究以中国中医科学院西苑医院、中国中医科学院广安门医院2013年1月-2021年10月间脾胃病科就诊的慢性胃炎患者为研究对象,使用IBM SPSS Modeler 18.0、SPSS 26.0以及Gephi等软件,利用频数分布分析、关联规则分析、聚类分析以及复杂网络分析等统计方法对患者的基本信息、常见证候、症状体征以及使用的中药等信息进行分析。随后将研究结果与既往文献和知识图谱进行比较,总结慢性胃炎的临床诊疗规律,并将结果补充到知识库中。研究结果1 基于临床病历的慢性胃炎中医诊疗知识图谱构建研究1.1慢性胃炎中医诊疗知识图谱模式层。参考现有文献、标准以及术语系统并结合领域专家的指导构建慢性胃炎的本体层,涉及了患者、疾病名称(包括西医疾病以及中医疾病)、证候、症状、体征、方剂、中药等7个实体类型,以及患病、中医疾病、现象表达、治疗、使用、包含等6种语义关系。1.2慢性胃炎中医诊疗知识图谱数据层。以真实世界的慢性胃炎临床病历作为数据来源,对数据进行知识抽取以及知识融合,并使用Neo4j图数据库进行存储和展示。它在7个类别的标签和6种关系下构建,共形成4721个节点和90500条关系。2 慢性胃炎中医诊疗知识发现研究2.1一般信息:本研究共纳入患者1299人,其中男性653人(50.27%)、女性646人(49.73%),平均年龄为59.05岁。2.2诊断特点:在1299个患者中,共得到中医证候22种,合计频次1673次。其中最常见的5种证候为湿热蕴毒证301次(17.99%)、湿热血瘀证266次(15.90%)、湿浊中阻证234次(13.99%)、肝胃不和证218次(13.03%)、肝络瘀阻证99次(5.92%)。共得到症状体征术语251种,合计31537条,其中症状描述术语共215种,以纳呆、烧心、夜寐不安、口干、嗳气、反酸、胃脘胀满等症状为主,且这些症状与其他症状之间的联系较为紧密,且彼此之间的关联较强;舌象术语30种,舌以舌暗红、舌红、舌暗、舌淡等为主,苔象主要以苔黄、苔腻、苔薄、苔白等为主;脉象术语6种,以脉弦、脉滑、脉细、脉沉等脉象为主,其中脉弦和脉滑两种脉象尤为突出。2.3治疗特点:1299个患者总计使用中药393种,合计用药频次85327次。其中最常用的药物为黄芩1812次(2.12%)、白芍1779次(2.08%)、黄连1774次(2.08%)、茯苓1750次(2.05%)、鸡内金1683次(1.97%)。支持度最高的药对为当归—白芍、白芍—茯苓以及黄芩—鸡内金,置信度最高的药对是百合—乌药、茯苓—白术以及白芍—当归。研究结论知识图谱技术是对数据进行整理、展示以及查询的强有力工具,本研究基于真实世界临床病历数据结合本体技术构建了包含慢性胃炎患者、疾病、证候、症状、方剂、中药等7个实体概念以及患病、中医疾病、现象表达、治疗、使用、包含等6种关系的慢性胃炎中医诊疗知识图谱,实现了慢性胃炎诊疗知识体系的可视化,方便了知识的组织、管理和推理。通过对知识库的检索可以查询疾病相关信息,为慢性胃炎临床诊疗方案的制定以及方案优化研究提供了工具和方法。通过对知识图谱中的数据进行补充和更新,可以共享最前沿的诊疗知识,也可以学习和借鉴其他医师的诊疗思路和经验,以实现数据的共享和交流。同时,本研究利用已有的慢性胃炎患者病历数据,运用数据挖掘技术发现慢性胃炎的诊疗知识,发现年龄是影响慢性胃炎的重要因素。慢性胃炎的病位核心在脾胃,但也与肝、肾等脏腑功能密切相关,病性虚实夹杂,以痰湿、血瘀为常见病理产物。患者以纳呆、烧心、夜寐不安、口干、嗳气、反酸、胃脘胀满等为主要临床表现,在治疗上多以健脾、化湿、活血等功效的药物为主,且根据患者的实际情况进行调整。可见慢性胃炎病机复杂、影响因素众多、药物选择多样,通过对慢性胃炎的诊疗知识进行学习,并且利用知识图谱进行查询佐证,可以更加准确地进行慢性胃炎的诊断和治疗,同时也为图谱的完善和优化提供了数据支持,丰富了图谱的内容和深度。