В. М. ТРЕМБАЧ, Т. С. ДАВЫДОВА
Московский авиационный институт
(государственный технический университет)
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ БАЗОЙ ЗНАНИЙ СОТРУДНИКА КОРПОРАЦИИ
В работе рассматривается один из подходов к созданию и управлению индивидуальной базой знаний сотрудника корпорации. На основе этого подхода разработана демо-версия системы управления базой знаний.
К настоящему времени разработаны и используются многие методы для работы со знаниями, ориентированные на определенный класс задач. Развитие исследований в области управления знаниями (knowledge management KM), с использованием информационных технологий, привело к необходимости создания систем способных решать на всех этапах жизненного цикла (создание, тестирование, распространение, использование знаний) таких задач, которые обеспечивают эффективное использование имеющихся знаний.
Даже самые совершенные знания могут быть обесцененными, если они не надежно хранятся, их очень сложно получить для работы в любом месте корпорации любому специалисту и их сложно найти, если специалист не знает об их существовании. Это делает актуальным организацию хранения знаний таким образом, чтобы:
сотрудники могли их получить всегда и везде, если возникнет потребность, и они должны быть доступны всем обратившимся сотрудникам;
при возникновении потребности в новых знаниях находились бы все имеющиеся, релевантные запросу пользователя, даже если в запросе нет явной ссылки на эти знания.
Одним из подходов, к выполнению этих требований, может быть создание системы управления индивидуальной базой знаний (БЗ) сотрудника корпорации, позволяющей сотруднику иметь в своем распоряжении сведения и знания необходимые ему для осуществления своей деятельности. Эти знания должны быть всегда доступны (система должна быть мобильной), не зависеть от состояния корпоративной базы знаний (автономность системы). Кроме того, индивидуальная БЗ должна иметь возможность взаимодействовать с корпоративной БЗ. Популярность индивидуальной БЗ будет выше, если она сможет оказывать помощь сотруднику в решении его текущих задач – строить планы решений задач, выявлять закономерности в накопленных сведениях, идентифицировать возникающие ситуации и готовить релевантные возникающим ситуациям сведения.
Для выявления закономерностей предлагается подход в основе которого использование интегрированной модели представления знаний и взвешивание связей между понятиями [1 - 4]. Выявление закономерностей проводится по уровням путем взвешивания связей: с учетом содержания ситуации, например, "плохая дорога", или системой – символьный код,, обеспечивающий уникальность имени и не учитывающий содержание ситуации. Затем происходит оценка полезности связей и увеличение весов связей присутствующих в обучающем примере.
С целью повышения эффективности текущей деятельности сотрудника, система способна формировать планы решения возникающих задач. В случае успешности такого плана он будет сохранен, как опыт лучшей практики. В итоге система сможет обучаться на собственном опыте.
Графический интерфейс позволяет задавать понятия самого нижнего уровня, вводить имена новых понятий, формировать обучающие примеры из понятий различных уровней, изображать в виде графа иерархическую структуру сформированных и формируемых понятий. Возможно использование обучающей выборки и тестовых примеров из внешнего файла, добавление концептов в индивидуальную БЗ знаний из внешних источников.
Описания сформированных понятий представляются в формате интегрированной модели представления знаний [3, 4] и содержат: имя сущности, набор признаков, описывающих возникновение ситуации, набор признаков свидетельствующих о наличии ситуации, список имен сущностей нижнего уровня, список имен сущностей верхнего уровня, список имен связей-отношений. Хранится индивидуальная БЗ в xml-файле, что повышает ее доступность для других приложений.
Реализация демо-версии системы управления индивидуальной БЗ осуществлена с помощью языков программирования высокого уровня.
Список литературы
1. Джонс искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 20с.
2. Люгер, Джордж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильямс", 20с.
3. Трембач методы представления и формирования знаний для синтеза планов решений // Новости искусственного интеллекта. 2005. № 3. C.51-62.
4. Трембач знаний из опыта и внешних источников. // КИИ - 2006. Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Сб. науч. тр.: в 3 т. М.: Физматлит, 2006. Т.3. С. 1100-1108.
|
Инструменты финансового менеджмента высокотехнологичной корпорации в кризисной экономике
или автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук специальности 08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредит Кубанского государственного университета |
|
|
Проекты по теме:
Основные порталы (построено редакторами)