![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •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
5.1.1. Класифікація й об’єктно-орієнтовне проектування
Визначення класів і об’єктів – одне з найскладніших завдань об’єктно-орієнтовного проектування. Ця робота зазвичай містить у собі елементи відкриття й винаходу. За допомогою відкриттів ми розпізнаємо ключові поняття й механізми, які утворять словник предметної області. За допомогою винаходу ми конструюємо узагальнені поняття, а також нові механізми, які визначають правила взаємодії об’єктів. Тому відкриття й винахід – невід’ємні частини успішної класифікації. Метою класифікації є визначення загальних властивостей об’єктів. Класифікуючи, ми поєднуємо в одну групу об’єкти, що мають однакову будову або однакову поведінку.
Розумна класифікація, безсумнівно, – частина будь-якої науки. Невід’ємним завданням науки є побудова змістовної класифікації об’єктів або ситуацій, що спостерігаються. Така класифікація істотно полегшує розуміння основної проблеми й подальший розвиток наукової теорії. Та сама філософія стосується й інженерної справи. В галузі будівельної архітектури й міського планування для архітектора професійною діяльністю є розроблення проектів, яка керується образами, які він усвідомлює в цей момент, і його здатністю комбінувати ці образи, створюючи новий проект.
Не дивно, що класифікація торкається багатьох аспектів об’єктно-орієнтовного проектування. Вона допомагає визначити ієрархії узагальнення, спеціалізації й агрегації. Знайшовши загальні форми взаємодії об’єктів, ми вводимо механізми, які стануть фундаментом реалізації нашого проекту. Класифікація допомагає правильно визначити модульну структуру. Можемо розташувати об’єкти в одному або різних модулях, залежно від ступеня подібності об’єктів; зчеплення й з’єднання – лише міри цієї подібності.
Класифікація дуже важлива для розподілу процесів між процесорами. Скеровуємо процеси на один процесор або на різні залежно від того, як ці процеси зв’язані один з одним.
5.1.2. Труднощі класифікації
Приклади класифікації. Об’єктом є щось таке, що має чіткі межі. Насправді – це не зовсім так. Межі предметів часто невизначені. Наприклад, подивіться на ногу. Спробуйте визначити, де починається й закінчується коліно. У розмовній мові важко зрозуміти, чому саме ці звуки означають слово, а не є частиною якогось довшого слова. Уявіть собі, що проектуєте текстовий редактор. Що вважати класом – літери чи слова? Як розуміти окремі фрази, речення, параграфи, документи? Як звертатися з довільними, не обов’язково осмисленими, блоками тексту? Що робити з реченнями, абзацами й цілими документами – чи відповідають такі класи нашій задачі?
Розумна класифікація – складна проблема. Оскільки є паралелі з аналогічними труднощами в об’єктно-орієнтовному проектуванні, розглянемо приклади класифікації у двох інших наукових дисциплінах: біології та хімії.
Аж до XVIII століття ідея про можливість класифікації живих організмів за ступенем складності була переважальною. Ступінь складності був суб’єктивним, тому не дивно, що людина виявилася у списку на першому місці. У середині XVIII століття шведський ботанік Карл Лінней запропонував досконалішу таксономію для класифікації організмів: він увів поняття родів і виду. Через століття Дарвін запропонував теорію, згідно з якою механізмом еволюції є природний добір і наявні види тварин – продукт еволюції давніх організмів. Теорія Дарвіна ґрунтувалася на розумній класифікації видів. Натуралісти намагаються розташувати види, роди, сімейства в кожному класі в тому, що називається натуральною системою. Під цією системою деякі автори розуміють деяку просту схему, що дає змогу об’єднати найподібніші живі організми в один клас і різні – у різні класи. У сучасній біології термін “класифікація” означає встановлення ієрархічної системи категорій на основі природних зв’язків між організмами. Найзагальніше поняття в біологічній таксономії – царство, потім, в порядку спадання загальності: тип (відділ), клас, загін (порядок), сімейство, рід і, нарешті, вид. Місце кожного організму в ієрархічній системі визначається на підставі зовнішньої та внутрішньої будови тіла й еволюційних зв’язків. У сучасній класифікації живих істот виділяють групи організмів, які мають загальну генетичну історію, тобто організми, що мають подібні ДНК, входять в одну групу. Класифікація за ДНК корисна, бо дає змогу виділити відрізнити організми, які схожі зовні, але генетично дуже відрізняються. Згідно з сучасними поглядами, дельфіни більше схожі до корови, ніж до форелі.
Можливо, для програміста біологія здається зрілою, цілком сформованою наукою з певними критеріями класифікації організмів. Однак ми навіть не знаємо порядок кількості видів рослин і тварин, що населяють нашу планету: класифіковано менш ніж 2 млн. видів, тоді як можливу кількість видів передбачено від 5 до 50 млн. Понад це, різні критерії класифікації тих самих тварин приводять до різних результатів. Все залежить від того, що ви хочете одержати. Якщо ви хочете, щоб класифікація свідчила про споріднення видів, ви одержите одну відповідь, якщо ви бажаєте відобразити рівень пристосування, відповідь буде іншою. Можна зробити висновок, що навіть у строгих наукових дисциплінах методи і критерії класифікації дуже залежать від мети класифікації.
Аналогічна ситуація склалася й у хімії. У давні часи вважалося, що всі речовини – це комбінація землі, повітря, вогню й води. У середині XVII в. Роберт Бойль запропонував елементи як примітивні хімічні абстракції, з яких складаються складніші речовини. Через століття 1789 року Лавуазьє опублікував перший список, що містив 23 елементи, хоча згодом встановлено, що деякі з них такими не є. Але відкриття нових елементів тривало, список збільшувався. Нарешті, 1869 року Менделєєв запропонував періодичний закон, що давав точні критерії для класифікації відомих елементів і навіть міг пророкувати властивості ще не відкритих елементів. Але навіть періодичний закон не був кінцем історії про класифікацію елементів. На початку XX ст. відкриті елементи з однаковими хімічними властивостями, але з різними атомними вагами – ізотопи.
Висновок простий. Як стверджував Декарт: “Відкриття поряд- ку – нелегке завдання, але якщо він знайдений, зрозуміти його зовсім не важко”. Кращі програмістські рішення виглядають просто, але, як показує досвід, домогтися простої архітектури дуже складно.
Ітераційна суть класифікації. Всі ці відомості ми подали тут не для того, щоб виправдати довгий процес побудови програмного забезпечення, хоча насправді багатьом менеджерам і користувачам здається, що необхідно століття, щоб закінчити розпочату роботу. Ми лише хотіли підкреслити, що розумна класифікація – робота інтелектуальна, і кращий спосіб її введення – послідовний, ітеративний процес. Це стає очевидним під час аналізу розроблення таких програмних продуктів, як графічний інтерфейс, стандарти баз даних і мови програмування четвертого покоління. У розробленні програмного забезпечення розвиток якої-небудь абстракції часто наслідує загальну схему. На початку проблема вирішується ad hoc, тобто як-небудь, для кожного часткового випадку. З нагромадженням досвіду деякі рішення виявляються вдалішими, ніж інші, і виникають роди фольклору, що переходять від людини до людини. Вдалі рішення вивчають систематичніше, їх програмують й аналізують. Це дає змогу розвити моделі, здійснити їх автоматичну реалізацію, і розробити теорію, що узагальнює знайдене рішення. Це, своєю чергою, піднімає практику на вищий рівень і уможливлює виникнення ще складніших завдань, до яких, знову ж таки, ми підходимо ad hoc, починаючи новий виток спіралі.
Ітераційний підхід до класифікації впливає і на процедуру конструювання ієрархії класів і об’єктів під час розроблення складного програмного забезпечення. На практиці зазвичай за основу береться якась певна структура класів, що поступово вдосконалюється. І тільки на пізній стадії розроблення, коли вже отриманий деякий досвід використання такої структури, можемо критично оцінити якість отриманої класифікації. Ґрунтуючись на отриманому досвіді, ми можемо створити новий підклас з уже наявних (виведення), або розділити великий клас на багато маленьких (факторизація), або, нарешті, консолідувати декілька наявних в один (композиція). Можливо, у процесі розроблення будуть знайдені нові загальні властивості, раніше не зауважені, і ми зможемо визначити нові класи (абстракція).
Чому ж класифікація така складна? Ми пояснюємо це двома причинами. По-перше, відсутністю “ідеальної” класифікації, хоча, природно, одні класифікації кращі від інших. Існує стільки способів розподілу світу на об’єктні системи, скільки вчених візьметься за цю задачу. Будь-яка класифікація залежить від погляду суб’єкта. Розглянемо приклад: Об’єднане Королівство... економісти можуть розглядати як економічний інститут, соціологи – як суспільство, захисники довкілля – як куточок природи, американські туристи – як визначну пам’ятку, найромантичніші з нас – як зелені поля. По-друге, розумна класифікація вимагає неабиякого творчого підходу. Іноді відповідь очевидна, іноді – це справа смаку, а буває, що все залежить від уміння помітити головне. Все це нагадує загадку: “Чому лазерний промінь схожий на золоту рибку?.. Тому, що ні він, ні рибка не вміють свистіти”. Треба бути дуже творчим мислителем, щоб знайти спільне в настільки не пов’язаних предметах.