这项研究揭露了技术领域和社会技术领域中的必要元素，以创建一个知识管理系统，该系统能够推送与组织中每个知识工作者相关的信息。
这涵盖了用于创建系统的上述各部分的集成，以及建议的安装步骤。然后输入该系统最基本的应用程序，并举例说明它生成的基础结构可以提供的新工具。扩展可以从中受益的组织的建议。
方法
在蒙特雷技术数字图书馆查阅了IEEExplore数据库，以从中获取相关信息。分类法，XML，知识门户，能力模型，知识表示和索引。
搜索与以下主题相关的已发表文章（白皮书）；分类法，知识工具，知识工作者，元数据，知识库，知识门户，竞争模型，语义，搜索引擎和标签。
介绍
本文将介绍为创建专门利用分类法，个人资料和组织能力领域而建立的知识管理系统所必需的概念和技术工具。它将能够获取存储在组织基础中的信息，对其进行细分，对其进行分析并根据分类法对其进行分类。该系统会将相关信息推送给与之交互的每个个人，并与他们的个人资料和能力保持一致。
根据将要涵盖的所有内容，重要的是要澄清在此问题上已经有参考性的努力，但是没有像寻求的那样综合。随后，将管理与社会学和技术方面相关联的技术和工具的信息，这些信息将与创建上述系统的系统的实现联系在一起。
这些信息经过集成，提供了创建知识管理系统所遵循的技术和策略。
构架
“在社会技术水平上开发与系统开发组织相一致的分类法的相关知识”
分类和分类
Delphi小组文档（2004年）称为分类法。层次或多层次主题列表。它可能不包括主题的定义，而仅包括这些主题的层次关系。分类本身没有设计或开发格式。它用于通过内容集合创建导航结构。
Hagerdon（2001）将分类定义为一种过程，通过该过程可以以更易于查找的方式对信息（无论是文档格式还是数据格式）进行分组。
作为其使用的好处，我们发现分类法和分类的使用使我们能够创建关系，以促进相关信息的搜索和分组，避免任何搜索结果中出现杂音，并提供相关信息。此外，可以利用分类学知识来创建内容相似性模型。所有这些都是必要的，以便能够创建组织的知识表示形式，并能够使用诸如LILOG中开发的工具，该工具专门用于提取德语中的知识以表示现实世界的知识。
语义学
弗洛姆（Fromm，2004）将语义描述为语言学的一个分支，它研究意义，意义变化以及控制句子或单词及其含义之间关系的原理，而信息语义它是我们的系统，数据，文档或代理的语义表示。信息语义表示嵌入组织的任务，层次结构，词汇，工作流和工作模式中的组织和文化环境
知识的概念知识
工作者
泰勒（Taylor，1998）将知识工作者的定义与“符号”分析员归为同一类，即所有以某种方式致力于解决问题的个人。研究科学家，设计工程师，软件工程师，土木工程师，生物技术工程师，卫生工程师，公共关系主管，投资者。还包括企业管理顾问，财务顾问，税务顾问，能源顾问，农业顾问，武器顾问，建筑顾问，管理信息专家，组织发展专家，猎头公司完成的许多工作公司和系统分析师，执行官和营销策略师，艺术总监，建筑师，出版商，作家，新闻工作者，音乐家，电视和电影制片人，甚至大学教授。
知识工具
根据Ruggles（1997）。广泛定义的知识工具允许知识的生成，编码和转移。像任何工具一样，它们旨在通过自动化来减轻工作负担，从而允许将资源应用于最适合其设计的任务。重要的是要注意，并不是所有的知识工具都基于计算。
知识库
Soergel（1996）提出，知识库的主要功能是映射概念的空间，这些概念与术语相关，并提供最终提供信息并用作指导工具的定义。
知识门户
主动地实时传送到与用户任务直接相关的内容和个人的链接的门户。它们也可以像在互联网上运行的任何其他门户一样进行开发，例如ICAR Knowlege门户就是为研究组织创建的（“研究组织内部协作工作的原型环境”，2003年）。
门户的重要性在于，即使有尝试，在200多个工作人员的地方，要利用内部知识也要花费太多时间。
能力模型
Copithorne（2003）指出，能力是可观察和可测量的知识，技能，态度和其他工作属性，可以根据标准预测给定功能的绩效能力。
Copithorne（2003）的图1模型表明，应根据组织的目标创建竞争模型，并将其划分为组织的相同职能。
Bonjour（2002）从外部的角度来看，特定竞争的模型应该是一个黑匣子，它可以根据所寻求的内容和可用的行动框架产生预期的结果。
“用于系统开发的自动分类的技术相关知识”
元数据
通俗地讲，Dornfest和Brickley（2001）将元数据描述为卡片目录，电视指南，分类法，目录中的材料-借用禅宗的概念，它是指向月球的手指。它们是诸如“标题”，“作者”，“类型”，“身高”和“语言”之类的标签，用于描述书籍，人物，电视节目，物种等。元数据仅仅是关于数据的数据。
有专门致力于使用和创建元数据管理和标准的组织，例如Dublin Core。都柏林核心（DMCI）是一个国际性的跨学科组织，成立于1994年，DCMI's寻求使用最小的元数据结构系统来使在线查找更加容易。该技术的应用可以推断到任何知识系统。
XML标记
根据文档“ Tagging vs Clustering”（2001年），标记是一种智能功能，可以对文档进行部分分析，根据定义的分类法对其进行分配，选择类别以构成其中包含的主要主题。
对于Pokorny（2000），XML是数据表示及其交换的标准。XML数据可以由应用程序生成并由应用程序使用。
XML通过从尚未预先设计的标签中提取特定信息来解决搜索问题，从而增加了语义。
索引和搜索引擎
索引是获取文档并将其分为相关主题的能力，这是搜索引擎涵盖的最大功能，该功能随后会在执行涉及主题的搜索时存储要调用的结果。
例如，免费的“快速正则表达式索引引擎”（例如Junghoo（2005）并未显示）。它比以往任何时候都更致力于通过查找相应的字符串并进一步分析它们来获取先前定义的索引。
提案
“将技术和社会技术方面整合到知识管理系统中，及其发展策略”
先前分析的所有内容都集成为一个整体，其行为如图2所示。
从两个角度解释了该模型。首先，当任何文档输入到系统中时，即任何信息/知识，分类引擎都会从基础中提取组织的分类法并分析该文档，并使用标签和元数据对其进行分类，最后将其插入数据库中。知识。从另一个极端来看，当知识工作者访问其计算机时，门户将提取其个人能力模型，并从知识库中提取最新信息。利用个人的信息和对数据库的访问权，可以推送与他们的能力相关的最新信息。
实施策略可以采取几种形式，但是总的来说，可以说必须涵盖以下步骤。
- 生成组织的能力模型。根据能力模型生成相关分类法。定义知识库。创建将用作界面的门户。定义每个知识工作者的能力，并将其添加到能力模型的基础中。生成具有相应语义规则的分类引擎。使用分类引擎将以前的所有文档上载到知识库。
最后，该系统准备就绪，可以使用分类法和模型，以适应时间需求。
“知识管理系统的可能应用示例。”
该系统的主要应用是门户网站，该门户网站根据管理信息的人员将信息从组织中推送出去，而无需进行搜索。由于它可以是任何数据格式和任何类型的信息，因此可以通过多种方式分解该应用程序。要提一些，您可以单独介绍：
- 训练课程。成功的故事。项目文档。研究文件。
另外，能力模型和分类引擎也可以生成其他类型的工具。
举一个例子并说明要点，我们将只详细讨论设备分类工具。该工具可以描述项目，其交付时间以及可以参与该项目的成员数量。使用此信息进行分析，以确定每个项目的必要能力，并创建各种个人组合来攻击每个项目。
作为最后一个示例，可以使用该系统的基础结构来生成其他可能的工具。
因此，将从整个系统中受益匪浅的公司将是知识密集型公司，在这些公司中，充分利用和最大化它至关重要。从事任何形式咨询的公司就是一个很好的例子。
结论
在所介绍的内容中，此列表列出了技术线和社会技术线中最相关的主题；
- 元数据，搜索引擎和索引，XML和标签，知识概念，分类法和分类，语义，竞争模型。
这两个方面产生了文档中描述的工具。当然，除分类技术外，还需要在能力和分类学方面进行大量工作。
当前没有内置示例在建议的系统上具有应用程序。同样重要的是要弄清楚该工具提供了将信息推送给与其相关的人们的可能性，但是监视此信息的使用超出了本研究的范围。
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