社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視覺(jué)下的知識(shí)服務(wù)

前言

　　近幾年，新興的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式伴隨著Web的發(fā)展而產(chǎn)生，SNS、Wiki、Blog等使得網(wǎng)絡(luò)資源的形式更加多樣化，資源之間的關(guān)系也更加復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展使得傳統(tǒng)人際網(wǎng)絡(luò)關(guān)系在互聯(lián)網(wǎng)上延伸，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的共享、協(xié)同的要求也不斷提高，從最初頁(yè)面互聯(lián)、信息互聯(lián)的Webl.0到現(xiàn)在的知識(shí)互聯(lián)Web，從人人互聯(lián)的以社會(huì)軟件為主體的Web2.0到將來(lái)的智慧互聯(lián)Web3.0，推動(dòng)Web不斷發(fā)展的是人們對(duì)知識(shí)服務(wù)不斷提升的要求。同時(shí)，我們也看到，網(wǎng)絡(luò)所顯現(xiàn)出的資源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，其實(shí)都是資源提供者的知識(shí)結(jié)構(gòu)以及社會(huì)人對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源認(rèn)知狀況的體現(xiàn)。因此，資源背后隱藏的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)知識(shí)服務(wù)具有重要的影響，從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角分析知識(shí)服務(wù)也成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注和研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。　　自2008年開始，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在國(guó)內(nèi)外被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的研究，在與知識(shí)服務(wù)相關(guān)的研究中，學(xué)者們較多關(guān)注的是如何利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法分析知識(shí)服務(wù)平臺(tái)上的社交網(wǎng)絡(luò)群體，并利用群體用戶間的關(guān)聯(lián)快速準(zhǔn)確地定位用戶的知識(shí)需求，發(fā)現(xiàn)各種顯性和隱形的知識(shí)，同時(shí)，鼓勵(lì)用戶創(chuàng)造知識(shí)、分享知識(shí)和合理利用知識(shí)。研究者們有的從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的角度分析知識(shí)管理的模式；有的專門對(duì)社會(huì)化標(biāo)注的理論和基于這一理論的知識(shí)服務(wù)實(shí)踐應(yīng)用進(jìn)行研究；有的利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件實(shí)現(xiàn)基于社會(huì)化標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化信息服務(wù)模型的具體應(yīng)用，分析在線社區(qū)團(tuán)體中社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的存在；還有的專門研究數(shù)字圖書館如何從根本上改造以往用戶的角色——使用戶從內(nèi)容消費(fèi)者成為內(nèi)容的創(chuàng)造者，并分析如何通過(guò)對(duì)數(shù)字圖書館資源的社會(huì)化評(píng)論（Social Annotations）將數(shù)字資源、評(píng)論者和其他用戶聯(lián)系在一起……現(xiàn)有成果多側(cè)重于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)服務(wù)的某一局部問(wèn)題的研究，因此，本書希望能從更為系統(tǒng)和全面的角度對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)下的知識(shí)服務(wù)進(jìn)行梳理?！　　?/pre>


內(nèi)容概要
　　《社會(huì)網(wǎng)絡(luò)下的知識(shí)服務(wù)》從知識(shí)服務(wù)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以及基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)服務(wù)應(yīng)用三個(gè)方面展開研究。本書采用文獻(xiàn)調(diào)研和實(shí)證調(diào)研相結(jié)合的方法，通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)服務(wù)的基本理論，明確社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)服務(wù)的關(guān)系，通過(guò)實(shí)證調(diào)研分析web2．O環(huán)境下各種社會(huì)化知識(shí)服務(wù)模式，以驗(yàn)證相關(guān)理論和方法在實(shí)踐中的應(yīng)用效果，在此基礎(chǔ)上，本書最后提出了基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)的框架和構(gòu)建方法。



書籍目錄
第一篇 知識(shí)服務(wù)
 第1章 知識(shí)管理與知識(shí)服務(wù)
 1．1 知識(shí)與知識(shí)經(jīng)濟(jì)
　 1．1．1 知識(shí)的定義
 　 1．1．2 知識(shí)經(jīng)濟(jì)
 1．2 知識(shí)管理
 　 1．2．1 知識(shí)管理發(fā)展歷程
 　1．2．2 企業(yè)知識(shí)管理
 　1．2．3 圖書館知識(shí)管理
 1．3 知識(shí)服務(wù)及相關(guān)理論
 　 1．3．1 知識(shí)服務(wù)的概念
 　 1．3．2 知識(shí)服務(wù)的理論基礎(chǔ)
 　1．3．3 知識(shí)服務(wù)的特征
 　1．3．4 知識(shí)服務(wù)的職能與作用
 　1．3．5 知識(shí)服務(wù)的模式
 第2章 知識(shí)服務(wù)機(jī)制
 2．1 知識(shí)獲取機(jī)制
 　 2．1．1 顯性知識(shí)獲取
 　 2．1．2 隱性知識(shí)獲取
 　 2．1．3 知識(shí)獲取與知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)
 2．2 知識(shí)轉(zhuǎn)移和共享機(jī)制
 　 2．2．1 知識(shí)轉(zhuǎn)移分析框架和過(guò)程
 　 2．2．2 知識(shí)轉(zhuǎn)移和共享的影響因素
 2．3 知識(shí)創(chuàng)新機(jī)制
 　 2．3．1 知識(shí)創(chuàng)新的模式
 　 2．3．2 知識(shí)創(chuàng)新的路徑
 　 2．3．3 知識(shí)創(chuàng)新的內(nèi)容
 第3章 知識(shí)服務(wù)的主要工具
 3．1 知識(shí)獲取工具
 　 3．1．1 搜索引擎
 　 3．1．2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)
 3．2 知識(shí)組織工具
 　 3．2．1 知識(shí)庫(kù)和知識(shí)倉(cāng)庫(kù)
 　 3．2．2 知識(shí)地圖
 3．3 知識(shí)轉(zhuǎn)移與共享工具
 　 3．3．1 知識(shí)社群
 　3．3．2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
 3．4 知識(shí)創(chuàng)新工具
 　 3．4．1 奧斯本檢核表法
 　 3．4．2 思維導(dǎo)圖
第二篇 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)
 第4章 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)概述
 4．1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的概念
 4．2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展
　 4．2．1 國(guó)外的發(fā)展歷程
　 4．2．2 國(guó)內(nèi)的發(fā)展歷程
 4．3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
 第5章 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論
 5．1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)觀
 5．2 結(jié)構(gòu)角色理論
 5．3 六度分隔理論(Six Degrees of
Separation)
 5．4 弱連帶優(yōu)勢(shì)理論(Weak—tie
Theory)和嵌入性理論(Embeddeclness)
 　 5．4．1 弱連帶優(yōu)勢(shì)理論
 　 5．4．2 嵌入性理論
 　 5．4．3 強(qiáng)關(guān)系力量假設(shè)
 5．5 結(jié)構(gòu)洞理論(Structure Holes)
 5．6 社會(huì)資本理論
第三篇 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)服務(wù)
結(jié)語(yǔ)
參考文獻(xiàn)


章節(jié)摘錄
版權(quán)頁(yè)：   插圖：   Wolfram Alpha是一個(gè)能夠回答問(wèn)題的搜索引擎，于2009年由英國(guó)科學(xué)家斯蒂芬·沃爾弗拉姆（Stephen Wolfram）和他的團(tuán)隊(duì)開發(fā)。它將自己定位為計(jì)算型知識(shí)搜索引擎（Computational Knowledge Engine），與常見(jiàn)搜索引擎不同的是，Wolfram Alpha系統(tǒng)自帶10萬(wàn)億條信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，還存有5萬(wàn)多種算法和模型，能對(duì)需要搜索的內(nèi)容進(jìn)行計(jì)算，給出具體答案而不是提供相關(guān)鏈接。普通搜索引擎只提供網(wǎng)絡(luò)上存在的內(nèi)容，而這種新引擎能通過(guò)計(jì)算，給出以前沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)的答案。例如，使用者在搜索框中輸入：委內(nèi)瑞拉的首都在哪里？得到的答案不僅僅是加拉加斯，它還將地圖、城市人口、現(xiàn)在的當(dāng)?shù)貢r(shí)間、天氣實(shí)況等一系列數(shù)據(jù)整合起來(lái)一并提供。如果在其他搜索引擎輸入同樣的內(nèi)容，返回的結(jié)果一般是數(shù)量龐大的網(wǎng)頁(yè)鏈接。Wolfram Alpha搜索引擎的設(shè)計(jì)目標(biāo)就是要讓盡可能多的人獲得專家級(jí)的知識(shí)和能力，要實(shí)現(xiàn)完全接受自由形式的輸入。 搜索引擎是組織獲取外部知識(shí)的重要工具，而對(duì)內(nèi)部知識(shí)的獲取，目前也有不少成熟的軟件提供相應(yīng)的支持。Lotus Notes R5提供的搜索功能，能夠在Notes文檔中實(shí)現(xiàn)高效率的全文檢索，并且允許任意組合檢索條件，使用戶能夠快速地查找需要的資料。Lotus Notes R5提供的搜索器還將Internet搜索引擎和專家搜索器整合在一起，使用戶在Notes的環(huán)境下也能方便地獲取外部資源。 3.1.2知識(shí)發(fā)現(xiàn) 知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Databases，KDD）是確定數(shù)據(jù)中有效的、新穎的、潛在有用的、基本可理解的模式的特定過(guò)程，是將低層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高層知識(shí)的過(guò)程。 3.1.2.1知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程 知識(shí)發(fā)現(xiàn)是一個(gè)系統(tǒng)化的工程，其過(guò)程一般包括問(wèn)題定義、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘和模式評(píng)估。 （1）問(wèn)題定義。 這是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)備階段，數(shù)據(jù)挖掘人員與領(lǐng)域?qū)＜乙约白罱K用戶需要緊密合作，對(duì)問(wèn)題背景、用戶需求和挖掘的目標(biāo)進(jìn)行深入的分析，以確定可能的解決途徑。 （2）數(shù)據(jù)抽取和集成。 這是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵性工作，根據(jù)問(wèn)題的定義收集有關(guān)的數(shù)據(jù)。這里需要設(shè)計(jì)存儲(chǔ)新數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，并準(zhǔn)確定義它與源數(shù)據(jù)庫(kù)之間的映射關(guān)系，以便實(shí)現(xiàn)從源數(shù)據(jù)庫(kù)到新數(shù)據(jù)庫(kù)的準(zhǔn)確抽取和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的效率以及數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)兼容性問(wèn)題需要充分考慮。 （3）數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。 這是為提高知識(shí)發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確性而做的又一項(xiàng)準(zhǔn)備工作。數(shù)據(jù)清洗是去除或修補(bǔ)元數(shù)據(jù)中的不完整、不一致、含噪音的數(shù)據(jù)的過(guò)程。數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，對(duì)提取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行合法性檢查并清理含有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)的過(guò)程。 （4）數(shù)據(jù)挖掘。 數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的一個(gè)基本步驟，它會(huì)選擇特定的挖掘算法從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)感興趣的模式。 ①數(shù)據(jù)選擇和整理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，辨識(shí)出需要分析的數(shù)據(jù)集合，縮小處理范圍，提高數(shù)據(jù)挖掘質(zhì)量。主要包括根據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)任務(wù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣以減少學(xué)習(xí)量，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，構(gòu)造新屬性以便于處理和分析或使數(shù)據(jù)規(guī)范化以適于學(xué)習(xí)算法等。為了使數(shù)據(jù)與任務(wù)達(dá)到最佳匹配，這個(gè)步驟可能反復(fù)多次。 ②選定算法：根據(jù)數(shù)據(jù)和用戶期待的問(wèn)題解決方案形式選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并決定如何在這些數(shù)據(jù)上使用該算法，最后使用選定的數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式提取。 （5）結(jié)果的評(píng)價(jià)。




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《社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視覺(jué)下的知識(shí)服務(wù)》由四川大學(xué)出版社出版。





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