- •В.В. Литвин технології менеджменту знань
- •Розділ 1 основні поняття менеджменту знань
- •1.1. Основні означення менеджменту знань
- •1.1.1. Структура менеджменту знань
- •Маркетинґ Проектування Підготовка виробництва Виробництво Збут
- •1.1.2. Формування знань
- •1.1.3. Введення даних
- •1.1.4. Адміністрування
- •1.1.5. Мотивація
- •1.1.6. Особливості впровадження мз
- •1.2. Менеджмент знань
- •1.3. Базові поняття менеджменту знань
- •1.3.1. Видобування знань
- •1.3.2. Системи пізнання
- •1.3.3. Організація доступу до знань
- •1.3.4. Інновації в області автоматизації
- •1.3.5. Менеджмент знань та інформації
- •1.3.6. Менеджмент знань та Інтернет
- •1.4. Онтологічний інжиніринг
- •1.4.1. Системи керування знаннями
- •1.4.2. Онтологія
- •1.5. Висновки
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 2 теоретичні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •2.1. Поле знань
- •2.1.1. Мова опису поля знань
- •2.1.2. Семіотична модель поля знань
- •2.1.3. “Піраміда” знань
- •2.2. Стратегії одержання знань
- •2.3. Теоретичні аспекти видобування знань
- •2.3.1. Психологічний аспект
- •2.3.2. Лінгвістичний аспект
- •2.3.3. Гносеологічний аспект видобування знань
- •2.4. Теоретичні аспекти структурування знань
- •2.4.1. Історична довідка
- •2.4.2. Ієрархічний підхід
- •2.4.3. Традиційні методології структуризації
- •2.4.4. Об’єктно-структурний підхід (осп)
- •Стратифікація знань предметної області
- •Матриця об’єктно-структурного аналізу
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 3 технології менеджменту та інженерії знань
- •3.1. Класифікація методів практичного видобування знань
- •3.2. Комунікативні методи
- •3.2.1. Пасивні методи
- •Порівняльні характеристики пасивних методів видобування знань
- •3.2.2. Активні індивідуальні методи
- •Порівняльні характеристики активних індивідуальних методів видобування
- •3.2.3. Активні групові методи
- •3.3. Текстологічні методи
- •3.3.1. Методи структурування
- •Дані концептуалізації
- •3.3.2. Еволюція систем одержання знань
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Розділ 4 прикладні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •4.1. Латентні структури знань і психосемантика
- •4.1.1. Семантичні простори і психологічне градуювання
- •Опис зв’язку між поняттями
- •4.1.2. Методи багатовимірного градуювання
- •4.1.3. Використання метафор для виявлення “прихованих” структур знань
- •4.2. Метод репертуарних решіток
- •4.2.1. Основні поняття
- •4.2.2. Методи виявлення конструктів. Метод мінімального контексту
- •4.2.3. Аналіз репертуарних решіток
- •4.2.4. Автоматизовані методи
- •4.3. Керування знаннями
- •4.3.1. Що таке “керування знаннями”?
- •4.3.2. Керування знаннями і корпоративна пам’ять
- •4.3.3. Системи omis
- •4.3.4. Особливості розроблення омis
- •4.4. Візуальне проектування баз знань як інструмент пізнання
- •4.4.1. Від понятійних карт до семантичних мереж
- •4.4.2. База знань як пізнавальний інструмент
- •4.5. Проектування гіпермедіа бд і адаптивних навчальних систем
- •4.5.1. Гіпертекстові системи
- •4.5.2. Від мультимедіа до гіпермедіа
- •4.5.3. На шляху до адаптивних навчальних систем
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 5 Класифікація даних та знань
- •5.1. Важливість правильної класифікації
- •5.1.1. Класифікація й об’єктно-орієнтовне проектування
- •5.1.2. Труднощі класифікації
- •5.2. Ідентифікація класів і об’єктів
- •5.2.1. Класичний і сучасний підходи
- •5.2.2. Об’єктно-орієнтований аналіз
- •5.3. Ключові абстракції й механізми
- •5.3.1. Ключові абстракції
- •5.3.2. Ідентифікація механізмів
- •5.4. Висновки
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 6 онтології й онтологічні системи
- •6.1. Поняття онтології
- •6.2. Моделі онтології й онтологічної системи
- •Класифікація моделей онтології
- •6.3. Методології створення і “життєвий цикл”онтології
- •6.4. Мови опису онтологій
- •6.4.1. Види owl
- •6.4.2. Структура онтологій
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 7 Програмні засоби побудови онтологій
- •7.1. Онтологія як засіб формалізації та алгоритмізації знань в інтелектуальній системі
- •7.1.1. Аналіз підходів до навчання онтологій
- •7.1.2. Загальні принципи проектування онтологій
- •7.1.3. Формати та стандарти подання інформації
- •7.1.4. Засоби для створення онтології
- •7.2. Технологія розроблення онтологій в редакторі Protégé
- •7.2.1. Еволюція Protégé
- •7.2.2. Protégé-owl. Мова Web онтологій owl
- •7.2.3. Основні терміни та поняття у Protégé-owl
- •Терміни та їх синоніми
- •7.2.4. Методика розроблення онтології засобами Protégé
- •Створення й експлуатація онтології
- •7.2.5. Створення онтології
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Література
- •Литвин Василь Володимирович технології менеджменту знань
- •V lp.Com.Ua, ел. Пошта: vmr@vlp.Com.Ua
2.4.2. Ієрархічний підхід
Проектування складних систем і методи структуризації інформації традиційно використовували ієрархічний підхід як методологічний прийом розчленовування формально описаної системи на рівні (або блоки, або модулі). На вищих рівнях ієрархії використовуються найменш деталізовані уявлення, що відображають тільки загальні риси і особливості проектованої системи. На наступних рівнях ступінь подрібленості зростає, система розглядається не загалом, а окремими блоками.
У теорії САПР такий підхід називається блочно-ієрархічним (БІП). Одне з переваг БІП полягає в тому, що складне завдання великої розмірності розбивається на послідовно вирішувані групи завдань малої розмірності.
На кожному рівні вводяться свої уявлення про систему та елементи. Елемент k-го рівня є системою для рівня k–1. Просування від рівня до рівня має строгу спрямованість, зумовлену стратегією проектування – згори донизу або знизу догори.
Спадна концепція (top-down) декларує рух від n = n+1 , де n – n-й рівень ієрархії понять ПО (предметної області) з подальшою деталізацією понять, що належать відповідним рівням
де n – номер рівня концепту, що породжує; i – номер концепту, що породжує; kі – число породжуваних концептів, сума всіх kі по і становить загальне число концептів на рівні n+1.
Вихідна концепція (bottom-up) пропонує рух з послідовним узагальненням понять.
де n – номер рівня концептів, що породжують; i – номер породжуваного концепту; kі – число концептів, що породжують, сума всіх kі по i становить загальне число концептів на рівні n).
Підставою для припинення агрегації та дезагрегування є повне використання словника термінів, яким користується експерт, до того ж число рівнів є значущим чинником успішності структуризації (див. “вербальні звіти” у наступному розділі).
2.4.3. Традиційні методології структуризації
Наявні підходи до проектування складних систем можна розділити на два великі класи:
структурний (системний) підхід, або аналіз, заснований на ідеї алгоритмічної декомпозиції, де кожний модуль системи виконує один з найважливіших етапів загального процесу;
об’єктний підхід, пов’язаний з декомпозицією і виділенням не процесів, а об’єктів, до того ж кожен об’єкт розглядається як екземпляр певного класу.
У структурному аналізі розроблена велика кількість виразних засобів для проектування, зокрема графічних: діаграми потоків даних (DFD – data-flow diagrams), структуровані словники (тезауруси), мови специфікації систем, таблиці рішень, стрілочні діаграми “об’єкт-зв’язок” (ERD – entity-relationship diagrams), діаграми переходів (станів), дерева цілей, блок-схеми алгоритмів (у нотації Нассі-Шнейдермана, Гамільтона-Зельдіна, Фестля тощо), засоби керування проектом (PERT-Діаграми, діаграми Ганта та ін.), моделі оточення.
Множинність засобів і їхня деяка надмірність пояснюються тим, що кожна предметна область, використовуючи структурний підхід як універсальний засіб моделювання, вводила свою термінологію, найвідповіднішу для відображення специфіки конкретної проблеми. Оскільки інженерія знань має справу з широким класом ПО (це “м’які” ПО), постає завдання розроблення достатньо універсальної мови структуризації.
Об’єктний (об’єктно-орієнтований) підхід (ООП), що виник як технологія програмування більших програмних продуктів, заснований на таких основних елементарних поняттях: об’єкти, класи як об’єкти, зв’язані спільністю структури і властивостей, і класифікації як засоби впорядкування знань; ієрархії зі спадкуванням властивостей; інкапсуляції як засоби обмеження доступу; методи і поліморфізм для визначення функцій і відносин.
ООП має свою систему умовних позначень і пропонує багатий набір логічних і фізичних моделей для проектування систем високого ступеня складності, при цьому ці системи добре структуровані, що породжує легкість їхньої модифікації. Вперше принцип ООП розроблений у 1979 р., а потім розвинений.
Широке розповсюдження об’єктно-орієнтованих мов програмування C++, CLOS, Smalltalk і ін. успішно демонструє життєздатність і перспективність цього підходу.