知識管理-垂直搜索+自動分類聚合+挖掘

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最近一直在考慮這個(gè)問題，就是關(guān)于某個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域或關(guān)鍵知識點(diǎn)的搜索問題，比如物流，供應(yīng)鏈，價(jià)值鏈，項(xiàng)目管理，財(cái)務(wù)管理，決策，時(shí)間管理等等。這些都是重要的搜索關(guān)鍵詞，但是我們用這些關(guān)鍵詞去搜索的時(shí)候，往往很難得到我們需要的信息。

有了搜索，只是起點(diǎn)，關(guān)鍵是搜索后的自己分類聚合，這是一個(gè)很重要的功能。比如當(dāng)我們搜索項(xiàng)目管理的時(shí)候，首先應(yīng)該搜索出一個(gè)關(guān)于項(xiàng)目管理的知識目錄或知識體系結(jié)構(gòu)，用戶一眼就可以看到項(xiàng)目管理的一個(gè)全貌。有關(guān)于項(xiàng)目管理方法論的，你進(jìn)入PMBOK方法論又可以看到具體九大知識領(lǐng)域的詳細(xì)介紹；有關(guān)于項(xiàng)目管理系統(tǒng)工具的，你進(jìn)入后可以看到Project，P3,RPM等各種系統(tǒng)工具的介紹;還有關(guān)于項(xiàng)目管理培訓(xùn)的，關(guān)于項(xiàng)目管理資料，書籍和網(wǎng)站推薦。這些信息通過系統(tǒng)自動進(jìn)行了很好的分類聚合。這種分類聚合就類似于一種知識地圖。

自動根據(jù)關(guān)鍵字搜索后進(jìn)行分類聚合是需要系統(tǒng)很智能才能夠達(dá)到，我們看過Autonomy的知識管工具的演示，自動分類聚合的效果往往并不是很理想。但是我們可以人工來完成某一個(gè)關(guān)鍵詞或業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識體系結(jié)構(gòu)的定義，同時(shí)對結(jié)構(gòu)樹上的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)定義數(shù)據(jù)抽取和采集規(guī)則，這里面可能會應(yīng)用到規(guī)則引擎。有了這個(gè)初始定義后，就很容易由系統(tǒng)自動來完成整個(gè)項(xiàng)目管理知識庫的建設(shè)。

接下來的問題就是如何來保證我們采集信息的有用性和價(jià)值，這里面可以借鑒Digg挖掘的概念，通過引入這種Web2.0用戶交互機(jī)制，通過用戶來評價(jià)各種信息和資料的價(jià)值。大家都推薦的資料和信息自然就容易搜索到最前面。在建立知識體系結(jié)構(gòu)和知識點(diǎn)的時(shí)候，我們還需要建立起知識點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)依賴關(guān)系，這樣我們將看到的各個(gè)知識間能夠通過系統(tǒng)自動的串聯(lián)起來。知識和學(xué)習(xí)能夠更有機(jī)的結(jié)合起來，當(dāng)前知識點(diǎn)不清楚的時(shí)候可以追溯其前導(dǎo)知識點(diǎn)，當(dāng)前知識點(diǎn)掌握后又可以追溯后續(xù)高級內(nèi)容。 （AMT）