孫雨生 高 希 劉 濤

（湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 武漢 430068）

1 引言

伴隨數(shù)智化時代來臨、知識化經(jīng)濟(jì)興起和數(shù)字化社會發(fā)展，知識快閃、知識協(xié)同創(chuàng)新背景下用戶知識需求逐步個性化［1～3］、智能化［2］、復(fù)合化與信息資源日益分布異構(gòu)、海量多源且爆炸式增長形成鮮明對比，數(shù)據(jù)迷霧、信息過載、知識迷航等問題愈發(fā)嚴(yán)峻，致使如何結(jié)合用戶需求智能提供知識服務(wù)進(jìn)而按對應(yīng)業(yè)務(wù)流程選用IT技術(shù)高效描述、處理、存儲、分析海量多源異構(gòu)信息資源，以在降低用戶認(rèn)知負(fù)荷同時提升知識資源利用率成為亟待解決問題。在這種形勢下，知識服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)運而生并備受重視，其構(gòu)建基于用戶需求、業(yè)務(wù)流程建模及IT技術(shù)共享、協(xié)同分布式知識資源［4］的知識生態(tài)系統(tǒng)，以提供旨在支持知識應(yīng)用與創(chuàng)新、降低知識獲取成本及認(rèn)知負(fù)荷［5］、提升知識資源配置效率［4］的知識服務(wù)，并降低社會知識運營整體成本、促進(jìn)社會知識協(xié)同創(chuàng)新。傳統(tǒng)知識服務(wù)系統(tǒng)多基于高性能單機(jī)節(jié)點、集中式單體架構(gòu)和面向知識服務(wù)業(yè)務(wù)鏈（知識可視化、知識應(yīng)用、知識發(fā)現(xiàn)、知識存儲、知識加工、知識采集等）局部［2］的關(guān)鍵技術(shù)，提供基于列表式展示、關(guān)鍵詞匹配［5］的知識導(dǎo)航、問答、推薦、檢索等服務(wù)，雖部分滿足用戶需求但難適應(yīng)海量異構(gòu)［5］、分布稀疏［6］、復(fù)雜多變大數(shù)據(jù)環(huán)境，及其對系統(tǒng)架構(gòu)支持應(yīng)用頻繁演進(jìn)、業(yè)務(wù)并行處理、技術(shù)開源集成、資源協(xié)同共享［4］、負(fù)載動態(tài)均衡等和兼容支持知識服務(wù)全程的體系化IT技術(shù)的更高要求，致使難以有效采集、表示、加工、發(fā)現(xiàn)、集成知識資源并遵循業(yè)務(wù)流程、融合關(guān)鍵技術(shù)形成面向用戶應(yīng)用、支持服務(wù)全程的解決方案，進(jìn)而影響知識服務(wù)質(zhì)量［7］（深度、廣度）、性能（智能性、時效性）及用戶體驗，因此，系統(tǒng)研究面向大數(shù)據(jù)環(huán)境的知識服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)體系并體系化面向知識服務(wù)全程的關(guān)鍵技術(shù)問題有重要意義。

考慮到研究結(jié)果代表性及數(shù)據(jù)采集全面性、可行性，本文以知網(wǎng)、萬方學(xué)位論文庫、期刊論文庫及維普期刊論文庫為信息源，以“知識服務(wù)系統(tǒng)”為關(guān)鍵詞在題名中檢索相關(guān)文獻(xiàn)：截止2022年5月2日，共獲有效期刊論文122篇、碩博論文27篇，合計149篇；全部詳讀后歸納知識服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)涵、核心內(nèi)容、研究框架及其架構(gòu)體系、關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展并按提及頻次、內(nèi)容質(zhì)量詳細(xì)標(biāo)注，本著覆蓋全部文獻(xiàn)內(nèi)容并最大限度反映國內(nèi)知識服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)體系及關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展重要文獻(xiàn)原則，剔除相關(guān)度低、提及頻次少、內(nèi)容重復(fù)文獻(xiàn)后確定43篇參考文獻(xiàn)；最后闡述知識服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)涵、核心內(nèi)容、研究框架，并從架構(gòu)體系、關(guān)鍵技術(shù)兩方面闡述國內(nèi)知識服務(wù)系統(tǒng)研究進(jìn)展。

2 知識服務(wù)系統(tǒng)簡介

2.1 定義及內(nèi)涵

目前，國內(nèi)尚未就知識服務(wù)系統(tǒng)定義及內(nèi)涵達(dá)成共識且相關(guān)研究較少，筆者分析現(xiàn)有文獻(xiàn)后認(rèn)為知識服務(wù)系統(tǒng)是用戶需求［6，8～9］導(dǎo)向、應(yīng)用場景［6］驅(qū)動，遵循架構(gòu)體系規(guī)范化、業(yè)務(wù)協(xié)同并行化、技術(shù)體系流程化、知識資源共享化、基礎(chǔ)設(shè)施集成化等原則，結(jié)合知識管理規(guī)范、運維與安全標(biāo)準(zhǔn)［10］，基于統(tǒng)一用戶界面支持用戶選擇個性化定制、結(jié)構(gòu)化導(dǎo)航、語義化問答、智能化推薦、精準(zhǔn)化檢索等服務(wù)，進(jìn)而選擇相應(yīng)支持知識推理、更新等業(yè)務(wù)的服務(wù)策略與機(jī)制由其結(jié)合知識可視化、知識應(yīng)用、知識發(fā)現(xiàn)、知識存儲、知識加工、知識采集技術(shù)析取加工、集成組織碎片化知識資源并可視化返給用戶供其應(yīng)用、創(chuàng)新，同時按用戶反饋動態(tài)進(jìn)化系統(tǒng)功能、優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施配置以加速知識轉(zhuǎn)化［11］、增值的知識級信息系統(tǒng)。就內(nèi)涵而言，其按特定應(yīng)用場景下多類型、多層次、多學(xué)科用戶解決問題［3，5，7，9］、制定決策過程［5］中知識內(nèi)容［2，6，9，12～13］需求提供知識應(yīng)用服務(wù)供用戶選擇，進(jìn)而按服務(wù)所需相應(yīng)業(yè)務(wù)處理流程選用IT技術(shù)采集、表示、加工紛繁復(fù)雜［3］、良莠不齊［9］知識資源，以關(guān)聯(lián)、集成特定領(lǐng)域主題、機(jī)構(gòu)、人員、文獻(xiàn)等知識對象［5］構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)及體系并存入知識（倉）庫，進(jìn)而通過知識推理［14～15］、知識挖掘獲取潛在事實［15］、規(guī)則并依托知識檢索、知識推薦等服務(wù)形式支持用戶基于全生命周期知識服務(wù)平臺［16］、設(shè)施采集、應(yīng)用及創(chuàng)新知識，最終形成促進(jìn)知識生產(chǎn)加工、傳播共享、增值創(chuàng)新［5］的開放性知識生態(tài)系統(tǒng)，以提升知識服務(wù)質(zhì)量、性能及用戶體驗。

2.2 核心內(nèi)容及研究框架

分析現(xiàn)有文獻(xiàn)，筆者認(rèn)為知識服務(wù)系統(tǒng)主要研究架構(gòu)體系、關(guān)鍵技術(shù)、用戶興趣建模、服務(wù)機(jī)制、知識資源管理、應(yīng)用實踐六方面，研究框架見圖1。就國內(nèi)知識服務(wù)系統(tǒng)研究而言，理論研究尚處導(dǎo)向性探索階段［11］且體系不完整：服務(wù)模式不完善［9］且可操作性不強(qiáng)，難適應(yīng)大數(shù)據(jù)［17］、人工智能［2］、云計算［4］、區(qū)塊鏈［16］等新型IT技術(shù)；實踐應(yīng)用研究較少：集中于農(nóng)業(yè)［3，11，18～19］、企業(yè)［1，20～21］、圖情檔［22］、醫(yī)療健康［14，23～24］等領(lǐng)域且多研究知識服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)問題。

圖1 知識服務(wù)系統(tǒng)研究框架

3 架構(gòu)體系

3.1 體系結(jié)構(gòu)

知識服務(wù)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)多為B/S模式［18，21～23，25］，常按領(lǐng)域業(yè)務(wù)內(nèi)容、應(yīng)用場景分為基于應(yīng)用程序接口通信的界面表示（人機(jī)交互［26］）層（支持基于集成多種接入方式［5，18，21］且附帶聯(lián)機(jī)幫助［27］的用戶界面動態(tài)可視化訪問（注冊登錄［5，28］、瀏覽檢索［4～5，18，28］、反饋［5，13］更新［28］等）以提交請求、展示結(jié)果［5］）、服務(wù)應(yīng)用層（預(yù)分類［5，10］、細(xì)化［5，10］、分析［5，10，29～30］用戶請求并融合系統(tǒng)功能模塊、IT技術(shù)，提供個性化定制、知識導(dǎo)航［5，17，31］、知識問答［5，31］、知識推薦［5，8，17，31］、知識檢索［8，17，30～31］等服務(wù)）、業(yè)務(wù)邏輯層（智能理解用戶請求及行為并結(jié)合用戶興趣模型、項目特征模型按業(yè)務(wù)流程精準(zhǔn)匹配用戶需求、知識，調(diào)用業(yè)務(wù)校驗、資源調(diào)用、事務(wù)管理［19］等邏輯控制支持系統(tǒng)管理服務(wù)，并按用戶反饋動態(tài)調(diào)整業(yè)務(wù)規(guī)則及流程）、知識資源層（統(tǒng)一采集、加工、存儲知識）、基礎(chǔ)設(shè)施層（部署管理軟硬件及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施）。此外，部分學(xué)者在此基礎(chǔ)上按所用技術(shù)增加相應(yīng)層次。

3.1.1 農(nóng)業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)

陳紅葉［18］、陳棟［19］提出B/S模式茶葉［18］、森林經(jīng)營［19］知識服務(wù)系統(tǒng)分為表示（用戶［18］）層［19］（支持用戶訪問并基于JQuery用Ajax與服務(wù)器交互數(shù)據(jù)［19］）、業(yè)務(wù)［19］（功能［18］）邏輯層（基于框架法匹配知識并支持事務(wù)管理［19］、數(shù)據(jù)驗證、內(nèi)容更新［18］）、數(shù)據(jù)層（用Servlet響應(yīng)HTTP請求［18］并基于Hibernate操作數(shù)據(jù)庫）。萬敏［11］提出農(nóng)業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)分為用戶層（用戶通過網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序訪問系統(tǒng)以獲取解決方案、知識產(chǎn)品）、應(yīng)用系統(tǒng)層、支持系統(tǒng)層（采集、加工成數(shù)字信息資源，構(gòu)建知識倉庫及服務(wù)平臺，組建專家團(tuán)隊）。

3.1.2 企業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)

趙婷婷［21］、王道平［31］提出B/S模式機(jī)械設(shè)計［21］、SOA架構(gòu)敏捷供應(yīng)鏈［31］知識服務(wù)系統(tǒng)分為表示層（按用戶權(quán)限提供多種便于交互式學(xué)習(xí)的知識服務(wù)［31］并支持管理員維護(hù)擴(kuò)展、專家審核評價知識庫［21］）、應(yīng)用（服務(wù)［31］）層［21］（基于SOAP式通信、UDDI式服務(wù)管理、XML式數(shù)據(jù)交換［31］管理知識及系統(tǒng)［21］，前者管理知識瀏覽檢索、更新輸出、測試推理等，后者管理用戶權(quán)限、系統(tǒng)維護(hù)、事務(wù)處理、出錯處理、安全控制等）、數(shù)據(jù)（知識［31］）層［21］（抽取、轉(zhuǎn)換、存儲數(shù)據(jù)［31］）。卞建萍［1］、李廣［20］提出業(yè)務(wù)過程知識管理［1］、制造業(yè)［20］知識服務(wù)系統(tǒng)分為用戶（應(yīng)用［20］）層［1］、主動服務(wù)（中間［20］）層［1］（基于用戶興趣模型及業(yè)務(wù)過程中任務(wù)［1］確定用戶知識需求，并據(jù)此過濾按業(yè)務(wù)知識需求模型通過本體映射所獲知識集進(jìn)而動態(tài)進(jìn)化［20］用戶興趣模型）、知識描述層（基于本體同質(zhì)化知識源結(jié)構(gòu)、語義）、知識源層。張曌［32］提出產(chǎn)品設(shè)計知識服務(wù)系統(tǒng)分為服務(wù)用戶層、服務(wù)應(yīng)用層（采集、檢索和解釋知識）、服務(wù)基礎(chǔ)層（動態(tài)更新知識庫）。

3.1.3 圖情檔知識服務(wù)系統(tǒng)

袁芳［5］、黃雪梅［10］、王珊珊［28］、李連喜［29］、吳新年［30］提出基于本體的檔案［5，10］、引文［28］、圖書館［29～30］知識服務(wù)系統(tǒng)分為表示（用戶［29～30］）層［5］（統(tǒng)一用戶身份認(rèn)證并分級授權(quán)［29～30］以便其訪問［5］）、應(yīng)用（服務(wù)［29～30］）層［5，10］（基于應(yīng)用解析接口預(yù)分類［5，10］、細(xì)化［5，10］、分析［5，10，29～30］用戶請求，通過可視化界面［10，29～30］提供基于本體推理［10］的應(yīng)用服務(wù)）、業(yè)務(wù)層［5］（按通用業(yè)務(wù)流程處理業(yè)務(wù)）、本體層［10，28］、語義層［10，28～30］（依托統(tǒng)一規(guī)范元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及領(lǐng)域本體模型［10］抽取加工、標(biāo)注分類、組織關(guān)聯(lián)知識）、知識層［10］、信息集成層［30］（集成組織抽取加工所得元數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)（資源［28～30］）層［5，10］（采集、清洗、存儲數(shù)據(jù)）。陳倩波［4］提出圖書館知識服務(wù)系統(tǒng)分為用戶界面層、中間控件層（涉及用戶、任務(wù)、資源及安全管理等控件）、基礎(chǔ)設(shè)施層（提供軟硬件環(huán)境并依托云計算并行化計算、分布化存儲、協(xié)同化共享資源）。李菲［33］提出圖書館知識服務(wù)系統(tǒng)分為信息用戶層（支持用戶接收型、專家建設(shè)型及兩者混合型用戶訪問）、服務(wù)平臺層（按推薦知識類型、特點及信息接受度選擇信息傳輸通道）、服務(wù)模塊層（涉及用戶定制、公眾推送、用戶共建模塊）、服務(wù)資源層。丁恒［22］提出B/S模式、SOA架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)文獻(xiàn)知識服務(wù)系統(tǒng)分為應(yīng)用層、服務(wù)層（處理數(shù)據(jù)、提供服務(wù)）、數(shù)據(jù)層（持久化PDF、XML文件及知識本體數(shù)據(jù)庫）。

3.1.4 醫(yī)療健康知識服務(wù)系統(tǒng)

楊曉燕［17］提出營養(yǎng)健康知識服務(wù)系統(tǒng)分為知識服務(wù)門戶層、知識服務(wù)支撐層（按統(tǒng)一規(guī)范剔重、分類、加工、存儲知識資源進(jìn)而按既定規(guī)則挖掘、重構(gòu)）、知識資源倉儲層（按規(guī)范采集、整合數(shù)據(jù)）、資源加工工具層（提供資源倉儲層采集數(shù)據(jù)、知識服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建所需工具）、系統(tǒng)運維監(jiān)控層。于哲［23］提出B/S模式健康知識服務(wù)系統(tǒng)分為視圖表示層（方便用戶通過Web接口可視化交互）、應(yīng)用服務(wù)層（按用戶請求調(diào)用功能模塊）、數(shù)據(jù)存儲層。

3.1.5 其他

何寶亮［16］提出基于區(qū)塊鏈的知識服務(wù)系統(tǒng)分為用戶應(yīng)用層（提供融合知識生態(tài)、面向行為、服務(wù)、資源、設(shè)備等管理信息與應(yīng)用場景且符合用戶習(xí)慣、行為的接口及應(yīng)用程序以支持感知型智慧服務(wù)）、合約與交易層（可信節(jié)點按既定自動執(zhí)行響應(yīng)條件及規(guī)則進(jìn)入合約狀態(tài)并在符合合約值時自動交易）、數(shù)據(jù)存儲與分析層（基于應(yīng)用共識機(jī)制、云處理、大數(shù)據(jù)存儲、去中心化、數(shù)據(jù)傳輸?shù)燃夹g(shù)處理、動態(tài)存儲節(jié)點數(shù)據(jù)及其關(guān)系，以支持基于用戶感知信息分析其需求）、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層（涉及基礎(chǔ)架構(gòu)技術(shù)、數(shù)據(jù)及算法）。褚冰［25］提出基于知識圖譜的B/S模式石油知識服務(wù)系統(tǒng)分為應(yīng)用層、數(shù)據(jù)層（依托模式層提取并存儲各類存儲結(jié)構(gòu)中RDF三元組知識）、模式層（按領(lǐng)域本體化資源層所存儲文件）、資源層。劉豫徽［26］提出基于Agent的知識服務(wù)系統(tǒng)分為人機(jī)交互層（用戶基于接口注冊、提交任務(wù)并查看知識推送結(jié)果、反饋信息）、知識處理層（接收、分析、檢索任務(wù)以進(jìn)化業(yè)務(wù)知識需求模型及用戶興趣模型進(jìn)而過濾知識）、知識檢索層。王丹［34］提出基于Web2.0的知識服務(wù)系統(tǒng)分為用戶表示層、業(yè)務(wù)邏輯層（邏輯處理數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)）、數(shù)據(jù)訪問層。鄭文文［35］提出基于知識網(wǎng)格的知識服務(wù)系統(tǒng)分為知識服務(wù)層（動態(tài)交互以共享、應(yīng)用知識）、知識組織層（基于知識庫互聯(lián)互操作知識節(jié)點）、資源層。

3.2 功能模塊

相關(guān)研究較少，常按系統(tǒng)功能［1，3，23，25，36～37］及層次［24］構(gòu)建并隨應(yīng)用場景遷移、用戶需求變化動態(tài)調(diào)整，包括人機(jī)交互、系統(tǒng)管理（分配用戶權(quán)限以管理用戶［37］并統(tǒng)一維護(hù)安全控制［21］、容錯處理［21］、事務(wù)處理［21］、日志管理［1，37］、容災(zāi)備份［5，10］及運維部署管理等系統(tǒng)功能，同時接受用戶反饋信息）、知識服務(wù)（按用戶權(quán)限、需求提供服務(wù)應(yīng)用）、知識維護(hù)［25］（審核、評估知識并管理模型、算法）、知識存儲（存儲基本信息、行為信息、需求信息［14］等用戶類、資源類知識）、知識加工、知識采集（用人工、半自動、自動等方式［21］按統(tǒng)一規(guī)范采集知識）等模塊。

3.2.1 農(nóng)業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)

馬良俊［3］提出農(nóng)業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)分為用戶中心（支持通過可視化人機(jī)交互接口注冊信息、提交需求、接受信息推送服務(wù)并反饋效果）、服務(wù)內(nèi)容、信息采集處理（依托管理后臺采集、處理、存儲信息）模塊。

3.2.2 企業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)

卞建萍［1］提出業(yè)務(wù)過程知識管理知識服務(wù)系統(tǒng)分為系統(tǒng)管理（含用戶模型管理）、知識服務(wù)管理、業(yè)務(wù)過程知識需求管理（維護(hù)業(yè)務(wù)過程信息及各環(huán)節(jié)知識需求并管理業(yè)務(wù)過程）、知識源管理模塊。

3.2.3 圖情檔知識服務(wù)系統(tǒng)

豐瑋［36］提出圖書館知識服務(wù)系統(tǒng)分為知識服務(wù)（支持用戶交互式瀏覽、檢索、問答、引用知識庫）、知識存儲（輸入（更新）輸出（檢索）知識）、知識組織（按體系分類法、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)法組織文獻(xiàn)描述、內(nèi)容、特色、目的信息）、知識采集（分信息采集、知識加工模塊，后者人工篩選、加工、格式化并存儲所采集信息）模塊。景璟［27］提出圖書館知識服務(wù)系統(tǒng)分為系統(tǒng)維護(hù)（管理用戶及其權(quán)限，維護(hù)知識版本、分類體系，審批、發(fā)布聯(lián)機(jī)幫助等系統(tǒng)級管理知識，備份恢復(fù)數(shù)據(jù)）、模型（知識挖掘模型）管理、知識管理（采集、挖掘、積累及共享知識）、信息資源管理（更新備份信息）模塊。袁芳［5］、黃雪梅［10］提出檔案知識服務(wù)系統(tǒng)分為系統(tǒng)管理（通過門戶管理用戶賬戶、資源密級權(quán)限，支持用戶反饋、容災(zāi)備份）、應(yīng)用管理、知識庫管理（管理知識條目及其一致性、知識元關(guān)聯(lián)推理規(guī)則、元數(shù)據(jù)、本體等）、知識源管理、文檔一體管理模塊。

3.2.4 醫(yī)療健康知識服務(wù)系統(tǒng)

唐曉波［14］提出健康教育知識服務(wù)系統(tǒng)分為知識服務(wù)、知識組織（預(yù)處理（清洗、集成、變換、規(guī)約）、組織知識以構(gòu)建本體知識庫）、知識采集（采集慢性病數(shù)據(jù)資源、專家及用戶知識）模塊。于哲［23］提出基于本體的健康知識服務(wù)系統(tǒng)分為服務(wù)調(diào)用（用Servlet調(diào)用服務(wù)接口）、業(yè)務(wù)邏輯（基于本體的知識檢索和基于本體推理的糖尿病診斷及風(fēng)險評估）、本體管理模塊。鄒元平［24］提出中藥知識服務(wù)系統(tǒng)分為主頁管理、報表模擬、數(shù)據(jù)分析、用戶及其權(quán)限管理、日志統(tǒng)計管理（統(tǒng)計用戶、資源及系統(tǒng)訪問情況）、數(shù)據(jù)庫管理（用資源管理器檢索、更新數(shù)據(jù)）、資源管理（管理數(shù)據(jù)庫對象資源）模塊。翟興［38］提出養(yǎng)生知識服務(wù)系統(tǒng)分為人機(jī)交互、FAQ（智能問答）、語義檢索（處理FAQ難解決問題）、知識庫構(gòu)建、數(shù)據(jù)源模塊。

3.2.5 其他

王勝海［13］提出網(wǎng)絡(luò)智能知識服務(wù)系統(tǒng)分為系統(tǒng)管理、知識服務(wù)、知識進(jìn)化（按用戶反饋動態(tài)調(diào)整知識處理算法）、知識存儲、知識過濾（剔重以一致化知識庫）、資源加工（轉(zhuǎn)換格式、標(biāo)引知識、生成文摘及簡報以知識化數(shù)據(jù)）、資源采集模塊。褚冰［25］提出石油知識服務(wù)系統(tǒng)分為知識可視化、知識檢索（基于概念、屬性、關(guān)系、實例等可視化檢索）、知識推理（用決策樹算法對給定概念參數(shù)值或相關(guān)實例等進(jìn)行知識圖譜模式層與數(shù)據(jù)層混合推理）、知識維護(hù)、信息維護(hù)模塊。閆華［37］提出能源知識服務(wù)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)管理（檢索、更新數(shù)據(jù)并生成報表）、用戶管理（管理用戶權(quán)限、日志）、數(shù)據(jù)處理（采集、格式化、整理、分類并據(jù)此存儲數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)采集（結(jié)構(gòu)化、排序、篩選并存儲數(shù)據(jù)）模塊。

3.3 運行機(jī)理

多遵循應(yīng)用場景多樣化、服務(wù)功能集成化、業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化原則，動態(tài)、規(guī)范描述知識服務(wù)流程以調(diào)用通過層間接口關(guān)聯(lián)的功能模塊進(jìn)而協(xié)同實現(xiàn)面向領(lǐng)域應(yīng)用、滿足用戶需求的知識服務(wù)。常按普通用戶個性需求智能組合服務(wù)策略、業(yè)務(wù)流程以協(xié)同功能模塊提供知識應(yīng)用服務(wù)：普通用戶通過界面表示層人機(jī)交互模塊多種接入方式［5，18，21］訪問用戶界面以提交需求并由其傳給服務(wù)應(yīng)用層，服務(wù)應(yīng)用層按用戶權(quán)限調(diào)用知識服務(wù)模塊支持其選擇知識應(yīng)用服務(wù)進(jìn)而通過統(tǒng)一訪問引擎［10］與知識資源層交互以獲取用戶所需知識，并結(jié)合用戶興趣模型、項目特征模型用知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)處理、生成知識服務(wù)模塊所需知識［5］，進(jìn)而傳至服務(wù)應(yīng)用層由其用對應(yīng)知識應(yīng)用技術(shù)提供服務(wù)并通過界面表示層可視化返給［10，29～30］用戶、接受其反饋；按系統(tǒng)管理員用戶權(quán)限分配、系統(tǒng)部署運維需求智能分配用戶權(quán)限、自動管理系統(tǒng)運維、動態(tài)接收用戶反饋：系統(tǒng)管理員基于界面表示層人機(jī)交互模塊訪問用戶界面并通過系統(tǒng)管理、知識維護(hù)模塊提交用戶權(quán)限管理、系統(tǒng)運維部署、功能模型配置需求，進(jìn)而與基礎(chǔ)設(shè)施層交互以分別動態(tài)維護(hù)用戶權(quán)限、軟硬件部署、運維功能模型配置信息，同時通過系統(tǒng)管理模塊動態(tài)接收、集中管理用戶反饋信息。

3.3.1 農(nóng)業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)

陳紅葉［18］提出茶葉知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：用戶通過用戶界面與系統(tǒng)交互并提交需求給功能邏輯層由其與數(shù)據(jù)層（含用戶興趣采集、知識采集模塊）交互（通過Servlet響應(yīng)HTTP請求）以獲取、處理所需數(shù)據(jù)后交由知識推送模塊提供主動知識服務(wù)。萬敏［11］提出農(nóng)業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：用戶提交需求給用戶層應(yīng)用程序由其交給應(yīng)用系統(tǒng)層，應(yīng)用系統(tǒng)層通過知識倉庫、專家咨詢系統(tǒng)獲取、處理支持系統(tǒng)層通過信息采集、加工、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化等技術(shù)處理所得數(shù)據(jù)進(jìn)而提供解決方案、知識產(chǎn)品。馬良俊［3］提出農(nóng)業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：用戶通過系統(tǒng)界面用戶中心模塊提交需求及反饋給服務(wù)內(nèi)容模塊由其與信息采集處理模塊（用人工、自動采集（Web Spider）技術(shù)采集、整理、存儲信息）交互以獲取、處理所需信息后提供系統(tǒng)化功能服務(wù)。

3.3.2 企業(yè)知識服務(wù)系統(tǒng)

趙婷婷［21］提出機(jī)械設(shè)計知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：用戶通過表示層按權(quán)限訪問并調(diào)用相應(yīng)功能模塊以提交請求給應(yīng)用層由其與數(shù)據(jù)層交互并獲取、處理知識，以支持用戶檢索學(xué)習(xí)知識、管理員維護(hù)拓展用戶信息、專家評價審核知識并由表示層展示給對應(yīng)用戶。王道平［31］提出敏捷供應(yīng)鏈知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：用戶通過表示層按權(quán)限訪問系統(tǒng)導(dǎo)航及知識服務(wù)并提交請求給應(yīng)用服務(wù)層由其基于SOAP、UDDI分別實現(xiàn)消息通信、服務(wù)管理，以調(diào)用知識地圖、知識檢索、專家黃頁等知識服務(wù)進(jìn)而通過處理知識層基于三層數(shù)據(jù)體系采集、存儲的數(shù)據(jù)實現(xiàn)功能服務(wù)。

3.3.3 圖情檔知識服務(wù)系統(tǒng)

袁芳［5］提出檔案館知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：用戶通過表示層檔案知識門戶訪問、學(xué)習(xí)知識并提交需求給應(yīng)用層由其基于應(yīng)用解析接口預(yù)分類、細(xì)化、分析后調(diào)用知識服務(wù)程序與業(yè)務(wù)層交互，業(yè)務(wù)層與數(shù)據(jù)層交互并通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問引擎獲取檔案數(shù)據(jù)后交由業(yè)務(wù)邏輯算法處理進(jìn)而交由應(yīng)用層基于本體推理提供知識服務(wù)并通過人機(jī)界面返給用戶，同時按用戶反饋進(jìn)化數(shù)字檔案本體、用戶興趣模型及知識需求模型。

3.3.4 醫(yī)療健康知識服務(wù)系統(tǒng)

唐曉波［14］提出健康教育知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：按用戶需求調(diào)用知識服務(wù)模塊與知識組織模塊交互以獲取按一定原則、方法及知識體系序化后的知識采集模塊所采集數(shù)據(jù)，進(jìn)而用知識檢索、推理等技術(shù)提供知識導(dǎo)航、知識地圖、自動問答、知識推薦、知識檢索等健康知識服務(wù)，并按用戶反饋動態(tài)進(jìn)化系統(tǒng)知識采集、組織、服務(wù)形式。

3.3.5 其他

王勝海［13］提出網(wǎng)絡(luò)智能知識服務(wù)系統(tǒng)運行流程：按普通用戶需求調(diào)用知識服務(wù)模塊相應(yīng)服務(wù)由其處理經(jīng)資源加工、知識過濾、知識存儲模塊處理后資源采集模塊所采集信息以生成、存儲知識并支持相應(yīng)知識服務(wù)，將用戶反饋交由知識進(jìn)化模塊處理以進(jìn)化資源加工處理算法、知識服務(wù)系統(tǒng)功能；按系統(tǒng)管理員需求調(diào)用系統(tǒng)管理模塊管理系統(tǒng)功能及配置。

4 關(guān)鍵技術(shù)

常按知識服務(wù)業(yè)務(wù)流程分為知識可視化、知識應(yīng)用、知識發(fā)現(xiàn)、知識存儲、知識加工、知識采集六類，以提高知識服務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)處理效率、服務(wù)質(zhì)量及性能，共性技術(shù)為本體（同質(zhì)化異構(gòu)知識、豐富語義）、知識圖譜、語義網(wǎng)，支撐技術(shù)為用戶興趣建模、業(yè)務(wù)流程建模、云計算（分布式計算各知識服務(wù)系統(tǒng)資源以重配知識資源［4］、提高服務(wù)效率）等。

4.1 知識可視化

研究較少，多側(cè)重知識可視化流程及作用：褚冰［25］通過定義畫布（基于D3.js定義初始坐標(biāo)、寬高以確定展示位置）、獲取節(jié)點（通過Ajax進(jìn)行前后端頁面交互并基于Neo4j獲?。┘奥窂剑ㄍㄟ^單節(jié)點檢索、雙節(jié)點檢索與關(guān)系檢索獲?。┬畔?、可視化以輔助用戶低負(fù)荷認(rèn)知概念及概念間關(guān)聯(lián)。袁芳［5］、丁恒［22］挖掘、分析、構(gòu)建、繪制圖形［5］以可視化知識內(nèi)在結(jié)構(gòu)及對象關(guān)系。

4.2 知識應(yīng)用

4.2.1 知識推薦

基于用戶基本信息（背景、偏好等靜態(tài)特征）和行為信息（瀏覽、檢索等動態(tài)特征）預(yù)測其興趣、引導(dǎo)其需求［2］，通過用戶興趣建模、項目資源建模并基于特征匹配、推薦算法［2］提升知識服務(wù)主動性、精準(zhǔn)性、智能性［9］，常分基于內(nèi)容推薦［2，9］、數(shù)據(jù)挖掘推薦［9］（用數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)用戶行為、興趣特征）、協(xié)同過濾推薦［2，9］、混合推薦［9］等。王曦光［9］、唐曉波［14］、何寶亮［16］、王珊珊［28］、李連喜［39］分析用戶行為以獲取其特征、偏好等顯隱性需求［9，39］并標(biāo)簽化［9］，基于用戶畫像［16］、本體［9，14，28］等技術(shù)構(gòu)建用戶興趣模型，通過推薦算法和知識內(nèi)容標(biāo)簽匹配推薦［9］知識，并通過趨勢演化分析預(yù)測用戶行為［39］以實現(xiàn)智能推薦。

4.2.2 知識檢索

結(jié)合用戶需求、行為并基于本體［28，30，40］、語義網(wǎng)［7］、知識圖譜［25］等技術(shù)語義擴(kuò)展、推理檢索關(guān)鍵詞（提升查全、查準(zhǔn)率［7，23］），并據(jù)此基于通用搜索引擎［13］、主題搜索引擎［13］、元搜索引擎［11，13］等搜索引擎及框架表示法等知識檢索方法［4］精準(zhǔn)定位、智能匹配檢索結(jié)果并按用戶興趣模型序化后顯示。于哲［23］、王珊珊［28］、吳新年［30］、寇遠(yuǎn)濤［40］、程南清［41］提出基于本體的知識檢索：語義理解檢索請求并擴(kuò)展（如上下位、同義詞、相關(guān)詞及中英文等［40］）、推理［23］檢索關(guān)鍵詞，據(jù)此結(jié)合用戶興趣模型構(gòu)造檢索式［41］以檢索知識庫并按與用戶需求相關(guān)度序化顯示檢索結(jié)果［28，30］。此外，李連喜［39］用Wiki技術(shù)通過橫向跨主題領(lǐng)域、資源載體和縱向追蹤歷史版本實現(xiàn)知識檢索。

4.3 知識發(fā)現(xiàn)

4.3.1 知識挖掘

通過數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)、算法（粗糙集［9］）按流程提取隱性知識以輔助用戶決策：景璟［27］將知識挖掘步驟分為知識分類、模型選擇及知識挖掘；王丹［34］將數(shù)據(jù)挖掘分為挖掘?qū)ο蟠_定（基于應(yīng)用范圍和用戶需求）、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（選擇、凈化、預(yù)處理、變化、壓縮數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)挖掘（確定統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和模式識別等數(shù)據(jù)挖掘方法、算法及查找模式）和挖掘結(jié)果的表達(dá)、評價及鞏固；王曦光［9］用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)（倉）庫中知識及規(guī)則以輔助決策。

4.3.2 知識推理

多基于本體推理，常結(jié)合推理算法用Jess、FaCT++和Pellet等推理引擎［14］智能化推理規(guī)則、策略［7，18］，以推理新知識或檢查一致性進(jìn)而補全去噪［7，14］知識庫：于哲［23］基于Rete算法用推理引擎規(guī)則結(jié)構(gòu)相似性、時間冗余性提升推理效率；武博軒［15］基于規(guī)則、語義推理拓展數(shù)據(jù)圖狀態(tài)空間以獲取事實支持知識檢索。此外，褚冰［25］基于易計算、易理解、易學(xué)習(xí)的ID3算法結(jié)合概念參數(shù)值或相關(guān)實例推理知識。

4.4 知識存儲

按一定規(guī)則存儲已加工知識于知識（倉）庫［21］并動態(tài)更新［9］：王曦光［9］按統(tǒng)一存儲、管理規(guī)范匯總知識后存入知識庫并用知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)動態(tài)更新；唐曉波［14］用本體表示分散無序知識并構(gòu)建知識模型以按語義組織知識并存入本體知識庫；趙婷婷［21］用知識倉庫系統(tǒng)化、集成化存儲知識。

4.5 知識加工

研究較少，多通過組織、標(biāo)引知識來序化知識因子、網(wǎng)絡(luò)化知識資源［7，14］以便存儲，核心是知識組織、知識標(biāo)引技術(shù)。

4.5.1 知識組織

遵循問題知識化、知識概念化、概念形式化、形式規(guī)則化原則，依托多維知識體系［5］、組織方法，用分類法、詞表等工具序化知識以便機(jī)讀處理：胡小麗［8］提出知識組織體系分詞表（包括可選詞單、地名辭典、術(shù)語表、字典詞典、規(guī)范文檔、同義詞環(huán)）、分類體系（包括標(biāo)題表、粗略分類體系、知識分類表、文獻(xiàn)分類法）、關(guān)系詞群（包括敘詞表、概念地圖、語義網(wǎng)絡(luò)、本體等）；豐瑋［36］提出知識組織方法分體系分類法（明確知識從屬關(guān)系但難揭示知識關(guān)聯(lián)）、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)法；趙瑞雪［6］用知識分析、知識揭示、關(guān)系計算等技術(shù)組織知識。

4.5.2 知識標(biāo)引

將待標(biāo)引知識納入知識體系并構(gòu)建關(guān)聯(lián)知識網(wǎng)絡(luò)［12］：唐曉波［14］、王珊珊［28］、李連喜［29］、吳新年［30］基于領(lǐng)域本體模型［28］、語義規(guī)則/模型［29～30］語義標(biāo)注網(wǎng)絡(luò)知識［14，29～30］以便機(jī)器自動識別領(lǐng)域知識并納入知識體系，進(jìn)而構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)以拓展知識庫［14］。此外，百華睿［12］按元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、文檔內(nèi)容特征、知識體系選擇分類標(biāo)引、主題標(biāo)引、本體標(biāo)引等知識標(biāo)引方法，混合自動標(biāo)引與人工干預(yù)方式提高知識標(biāo)引效率；通過反饋修正接口反饋標(biāo)引錯誤以提升自動標(biāo)引算法效能。

4.6 知識采集

混用人工、半自動、自動等方式［21］從既有經(jīng)驗、事實、規(guī)則等知識源中歸納抽取知識［42］：趙婷婷［21］、汪國林［43］提出知識采集方式分為人工、半自動（分工明確、業(yè)務(wù)流程清晰但質(zhì)量受知識表示模型影響且成本高［43］）、自動（涉及自然語言處理［43］、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)）、眾包［43］；武博軒［15］提出用戶基于本體概念關(guān)系及約束并結(jié)合自身知識標(biāo)注實例以半自動采集Web知識。此外，張曌［42］提出基于漣波下降規(guī)則的知識采集方法，按規(guī)則索引案例、錯誤結(jié)果驅(qū)動機(jī)制（專家針對錯誤結(jié)果在知識庫中添加規(guī)則及案例）采集知識。

5 結(jié)語

綜上，本文闡述了知識服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)涵、核心內(nèi)容及研究框架，并從架構(gòu)體系、關(guān)鍵技術(shù)兩方面闡述了國內(nèi)知識服務(wù)系統(tǒng)研究進(jìn)展：知識服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)體系遵循請求分散化、應(yīng)用集成化、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、存儲分布化、計算并行化原則，以用戶需求及應(yīng)用場景為導(dǎo)向、以知識服務(wù)流程為主線，以IT技術(shù)、知識資源及知識服務(wù)設(shè)施（知識服務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、信息基礎(chǔ)設(shè)施、軟硬件設(shè)施）為依托，揭示調(diào)用按體系結(jié)構(gòu)分層組織、高內(nèi)聚低耦合的功能模塊協(xié)同實現(xiàn)面向領(lǐng)域應(yīng)用及用戶需求的知識服務(wù)運行機(jī)理：體系結(jié)構(gòu)多為B/S模式，常分為界面表示層、服務(wù)應(yīng)用層、業(yè)務(wù)邏輯層、知識資源層、基礎(chǔ)設(shè)施層；功能模塊包括人機(jī)交互，系統(tǒng)管理、知識服務(wù)，知識維護(hù)、知識存儲、知識加工、知識采集等模塊；運行機(jī)理按普通用戶個性需求智能組合服務(wù)策略及業(yè)務(wù)流程以協(xié)同功能模塊提供知識應(yīng)用服務(wù)，支持系統(tǒng)管理員智能分配用戶權(quán)限、自動管理系統(tǒng)運維、動態(tài)接收用戶反饋。關(guān)鍵技術(shù)旨在提高用戶需求導(dǎo)向、應(yīng)用場景驅(qū)動的知識服務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)處理效率及服務(wù)質(zhì)量，常按知識服務(wù)業(yè)務(wù)流程分為知識可視化、知識應(yīng)用（知識推薦及檢索）、知識發(fā)現(xiàn)（知識挖掘及推理）、知識存儲、知識加工（知識組織及標(biāo)引）、知識采集六類。

下一步，筆者將構(gòu)建基于IT規(guī)劃參考模型的智慧型知識服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)體系，以供相關(guān)研究及實踐參考。