Последовательно рассмотрены понятия знания, управления знаниями, системы управления знаниями. Представлен обзор современных методологий управления знаниями. Предложено применение онтологий и семантических технологий в системах управления знаниями. Описан процесс управления знаниями в организации. Дано описание задач, методов и программных средств для повышения эффективности процессов создания, накопления, распределения и использования знаний в организации. Систематизированы программные средства для работы со знаниями. Приведены примеры систем управления знаниями, а также указаны направления современных исследований в области представления и управления знаниями. Особое внимание уделено применению онтологий в системах управления знаниями.Учебное пособие предназначено для студентов вузов, обучающихся по магистерской программе «Математическое обеспечение и администрирование корпоративных информационных систем» направления подготовки магистров «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем». Оно может быть также использовано при обучении (в системах повышения квалификации, в учреждениях дополнительного профессионального образования и пр.) специалистов в области информационных технологий и управления, которые интересуется вопросами создания систем управления знаниями, а также применением интеллектуальных технологий для обработки знаний на предприятии.

• Ebook_Кудрявцев_Системы управления знаниями_Обложка
• Ebook_Кудрявцев_Системы управления знаниями_Выходные данные
• Ebook_Кудрявцев_Системы управления знаниями_Основной текст
  • СОКРАЩЕНИЯ, ПРИНЯТЫЕ В ПОСОБИИ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. ЗНАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ
    • 1.1. Определение понятия знание
    • 1.2. Источники и виды знаний
    • 1.3. Знания и интеллектуальный капитал
    • 1.4. Определения и назначение управления знаниями
    • 1.5. История возникновения и подходы к управлению знаниями
    • 1.6. Обзор задач управления знаниями
    • 1.7. Междисциплинарность управления знаниями
  • 2. ОБЗОР МЕТОДОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 2.1. Методология Know-Net
    • 2.2. Создание знаний в подходе Нонака и Такеучи
    • 2.3. Методология CommonKADS
    • 2.4. Методология DECOR
    • 2.5. Методология Карла Виига
    • 2.6. Методология On-To-Knowledge
  • 3. СЕМАНТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ЗНАНИЯМИ И ОНТОЛОГИИ
    • 3.1. Потребность в общем языке
    • 3.2. Потребность в интеграции информации
    • 3.3. Онтология как общий язык в управлении знаниями
    • 3.4. Примеры онтологий
      • Онтология представления
      • Онтология верхнего уровня
      • Онтология предметной области
      • Прикладная онтология
    • 3.5. Применение онтологий
      • (1) Общий словарь (Common Vocabulary)
      • (2) Поиск (Search)
      • (3) Указатель (Systematized Index)
      • (4) Схема данных (Data Schema)
      • (5) Посредник для интеграции знаний (Media for Knowledge Sharing)
      • (6) Семантический анализ (Semantic Analysis)
      • (7) Извлечение информации (Information Extraction)
      • (8) Спецификация структуры моделей знаний (Usage as a Rule Set for Knowledge Models)
      • (9) Систематизация знаний (Systematizing Knowledge)
    • 3.6. Согласование академической и бизнес- терминологий
  • 4. СТРУКТУРА И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 4.1. Два уровня деятельности: работа со знаниями и управление
    • 4.2. Уровень знаний и объекты управления
    • 4.3. Процессы преобразования знаний
    • 4.4. Неформальные сети знаний
    • 4.5. Инструменты управления знаниями
    • 4.6. Процесс управления знаниями
    • 4.7. Определение понятия «система управления знаниями»
    • 4.8. Структура проекта разработки и внедрения системы управления знаниями
  • 5. ПРОЦЕСС УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 5.1. Диагностика и анализ
    • 5.2. Проектирование системы управления знаниями
    • 5.3. Планирование внедрения системы управления знаниями
    • 5.4. Контроль и оценка
  • 6. СОЗДАНИЕ ФОРМАЛИЗОВАННЫХ ЗНАНИЙ
    • Создание формализованных знаний людьми может осуществляться непосредственно специалистами-носителями неформализованных знаний с помощью структурированного ввода информации. При наличии нескольких специалистов формализующих свои знания важной становитс...
    • В случае создания знаний с помощью компьютера, в основном, путем выявления знаний в больших массивах данных с использованием методов интеллектуального анализа данных. В последнем варианте компьютерная программа находит новые связи или закономерности п...
    • 6.1. Структурированный ввод информации
    • 6.2. Совместное создание контента и использование вики
    • 6.3. Извлечение знаний
    • 6.4. Распознавание речи
    • 6.5. Специализированные службы по созданию знаний
    • 6.6. Выявление новых знаний в базах данных
  • 7. НАКОПЛЕНИЕ ЗНАНИЙ
    • 7.1. Структурирование знаний
    • 7.2. Метаданные
    • 7.3. Виды информационно-поисковых языков
      • Отношениями в информационно-поисковом тезаурусе в соответствие с ГОСТ 7.25 являются следующие: род – вид; часть – целое; причина – следствие; сырье – продукт; административная иерархия; процесс – объект; функциональное сходство; процесс – субъект; сво...
    • 7.4. Разработка информационно-поискового языка на предприятии
    • 7.5. Использование онтологий и языков семантического веба
      • RDFS
      • Классы
      • OWL
        • Базовые элементы OWL
          • Классы
          • Свойства
          • Индивиды (экземпляры классов)
    • 7.6. Индексирование/Аннотирование ресурсов (создание метаданных)
    • 7.7. Референтные модели, справочники, типовые элементы
  • 8. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЗНАНИЙ
    • 8.1. Тянущий (поиск) и толкающий (доставка) подходы в распределении знаний
    • 8.2. Оценка качества поиска и доставки знаний
    • 8.3. Применение онтологий для поиска информации
    • 8.4. Формирование пакетов знаний
    • 8.5. Использование контекста для повышения качества поиска
    • 8.6. Визуализация знаний на основе онтологий
    • 8.7. Настройка прав доступа
  • 9. ОБМЕН НЕЯВНЫМИ ЗНАНИЯМИ И ПОДДЕРЖКА СЕТЕЙ ЗНАНИЙ
    • 9.1. Средства совместной работы
    • 9.2. Сети знаний индивидуального уровня
    • 9.3. Сообщества практиков как пример сети знаний
  • 10. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 10.1. Традиционные программные средства для управления знаниями
    • 10.2. Архитектура системы управления знаниями на основе онтологии
    • 10.3. Программные средства управления знаниями на основе онтологий
    • 10.4. Процесс разработки систем управления знаниями на основе онтологий
  • 11. ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕРЫ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 11.1. База знаний компании IBS
    • 11.2. Создание базы знаний проектов по управлению знаниями (на основе онтологий и рассуждений по прецедентам)
    • 11.3. Технология обработки знаний в области инженерии организации
    • 11.4. Стандартизация ремонтных операций
    • 11.5. Навигатор по методологии проектирования организаций – пример использования контекста для персонализации информации
  • 12. НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ОНТОЛОГИЙ И УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 12.1. Проект ACTIVE
    • 12.2. Проект NEPOMUK
      • В своей статье «ПК с мозгами» в журнале «Открытые системы» Леонид Черняк пишет «Совместные усилия европейских специалистов направлены на создание "семантического ПК" (Semantic Desktop), то есть устройства, которое будет хранить информацию индивида, те...
    • 12.3. Проект OrganiK
    • 12.4. Проект X-Media
    • 12.5. Проект Mymory
    • 12.6. Проект NEON
    • 12.7. Проект KnowledgeWeb
    • 12.8. Проект SEKT (Semantically-enabled Knowledge Technologies)
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
  • ГЛОССАРИЙ
• Ebook_Кудрявцев_Системы управления знаниями_Об авторе