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案例推断在知识管理的应用

2017-03-12 17:45

在最近一次英国剑桥大学的研讨会上,活跃在知识管理和人工智能领域的一群人,明确了知识管理系统所需要的主要活动。这些活动被映射到人工智能方法或者技术上。被明确的主要知识管理活动是采集、分析、保存和利用知识。

案例推断(CBR)是知识管理应用方法论。CBR的经典定义如下:

案例推断是通过利用或者采用解决旧有问题的方案来解决现有问题。

 

这个定义告诉我们案例推断做什么,没有说明如何做。CBR规则系列有更完整定义,由六个活动或过程构成一个循环,被称为CBR循环,这六个活动(被CBR社群称为6个“RE”)如下:

(1) 检索匹配需求的知识;

(2) 复用检索到的知识选择集;

(3) 如果需要,修改或者应用这些知识;

(4) 审核新知识,确认这些知识是否值得保留;

(5) 保存值得保存的新知识;

(6) 如有必要,完善知识存储中的知识。

 

CBR循环中的这六个RE可直接映射到KM循环所需的活动,如下文所述:

 

(1) 检索、重用和修改的过程,支持知识的获取;

(2) 审核和完善的过程,支持知识分析;

(3) 存储本身(以及检索和完善)支持知识的保存;

(4) 最后,检索、重用以及修改,支持知识的使用。

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