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問題，就是關于某個業(yè)務領域或關鍵知識點的搜索問題，比如物流，供應鏈，價值鏈，項目管理，財務管理，決策，時間管理等等。這些都是重要的搜索關鍵詞，但是我們用這些關鍵詞去搜索的時候，往往很難得到我們需要的信息。

有了搜索，只是起點，關鍵是搜索后的自己分類聚合，這是一個很重要的功能。比如當我們搜索項目管理的時候，首先應該搜索出一個關于項目管理的知識目錄或知識體系結構，用戶一眼就可以看到項目管理的一個全貌。有關于項目管理方法論的，你進入PMBOK方法論又可以看到具體九大知識領域的詳細介紹；有關于項目管理系統(tǒng)工具的，你進入后可以看到Project，P3,RPM等各種系統(tǒng)工具的介紹;還有關于項目管理培訓的，關于項目管理資料，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)關鍵字搜索后進行分類聚合是需要系統(tǒng)很智能才能夠達到，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關鍵詞或業(yè)務領域的知識體系結構的定義，同時對結構樹上的每一個節(jié)點定義數(shù)據(jù)抽取和采集規(guī)則，這里面可能會應用到規(guī)則引擎。有了這個初始定義后，就很容易由系統(tǒng)自動來完成整個項目管理知識庫的建設。

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用戶交互機制，通過用戶來評價各種信息和資料的價值。大家都推薦的資料和信息自然就容易搜索到最前面。在建立知識體系結構和知識點的時候，我們還需要建立起知識點之間的關聯(lián)依賴關系，這樣我們將看到的各個知識間能夠通過系統(tǒng)自動的串聯(lián)起來。知識和學習能夠更有機的結合起來，當前知識點不清楚的時候可以追溯其前導知識點，當前知識點掌握后又可以追溯后續(xù)高級內容。 （AMT）