知识地图相关概念辨析及其研究进展，本文主要内容关键词为：研究进展论文,概念论文,地图论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
知识经济时代，知识已经成为组织中继物质资源及人力资源后的又一重要资产。组织如何对内部现有知识及外部知识进行有效管理并不断创新已成为组织知识管理的重要课题。知识管理就是组织对知识的获取、传递、共享、传播和创新的过程，其目的是在整个知识管理过程中将最恰当的知识在最恰当的时间传递给最恰当的人，以便其能够利用这些知识作出最恰当的决策[1]。组织知识管理的有效实施离不开信息技术的支持，而知识地图就是利用现代信息技术对组织知识进行管理的有效工具之一。
1 知识地图的由来和相关概念辨析
无论是从决策支持、信息导航等功能方面还是从资源共享、教育培训、信息检索等应用领域来看，知识地图的本质都是作为知识管理领域的一种工具与技术。知识地图的概念最早由情报学家布鲁克斯(B.C.Brooks)在其经典著作《情报学基础》中正式提出[2]。布鲁克斯提出的“知识地图”主要是指人类的客观知识，他认为人类的知识结构可以绘制成以各个知识单元概念为节点的学科认识地图。而目前对知识地图的定义多是从信息组织和知识管理的角度进行。Davenport和Prusak认为知识地图具有索引的功能，标示出组织中知识的位置，但是无法直接取得知识的内容。当组织成员需要某项专业知识时，可通过知识地图的指引，找到所需的知识[3]。Vail指出在组织内推行知识管理时，知识地图具有增加和扩大组织智力资产的功能，他将知识地图定义为：“可视化地显示可获得的信息及其相互关系，它促使不同背景的使用者在各个具体层面上进行知识的有效交流和学习。在这样的地图中包括的知识项目有文本、图表、模型和数字”[4]。其他文献中对知识地图的定义大体上与以上定义相似或重叠。而台湾地区的研究者们有时也将知识地图叫做知识分布图或知识映射图，相应的英文均为"Knowledge Map"。
在对知识地图的研究和实际构建过程中，笔者发现：知识地图与知识图谱、主题图和概念图之间存在一定的联系与区别，如不对它们进行辨析和界定将会给研究者带来一定的困惑及造成概念使用时的混乱，目前国内外文献尚未对该问题进行系统全面的分析。下面将基于文献研究的基础上就知识地图与它们之间的联系与区别进行阐述。
1.1 知识地图与知识图谱之间的联系与区别
知识地图与知识图谱之间存在着一定的联系，但它们的应用领域侧重点及采用的技术各不相同。首先，知识图谱的英文为"Mapping Knowledge Domain"，从字面可看出其是对知识领域进行映射即以可视化的手段对知识进行展示。知识地图是对组织中各种知识资源、知识载体、人员及其相互间的联系可视化出来，方便知识使用者快速找到所需知识以促进知识的共享与重用。其次，在学科知识管理方面知识地图与知识图谱的作用存在交叉部分，知识地图能够自动将学科的知识单元进行关联，以图形化链接的方式实现知识检索的拓展和关联；收集显示本学科各类来源文献，利用文献间的复杂引用联系建立显性知识的排序和关联；通过作者发文、共引、共用主题词等关系揭示学科专家学者等隐性知识之间的联系，实现对学科隐性知识的检索和浏览。知识地图在这方面应用的实例有邓三鸿等利用图书、情报学学科为例构建学科知识地图[5]，梁勇等利用CSSCI数据库中人文、社会科学领域的管理学数据为基础阐述了构建期刊知识地图的方法[6]。
国内研究科学知识图谱的领军人物刘则渊对科学知识图谱定义为可视化地描述人类随时间拥有的知识资源及其载体，绘制、挖掘、分析和显示科学技术知识以及它们之间的相互联系，在组织内创造知识共享的环境以促进科学技术研究的合作和深入。其描述的对象主要包括：从事科学技术活动和作为知识载体的人，显性编码化的知识以及过程或方法。陈悦等从学科领域知识管理方面阐述了知识地图与知识图谱之间的联系与区别，认为“地图”是一个以二维或三维空间形式显示地形和人类活动及相关特征的地理学概念，知识地图最初是表现科学技术活动与知识的地理分布状况的地图；而“图谱”是图像以一定空间形式在一定时间范围中展现与变化的系统概念，虽然可以把知识地图作为知识图谱的一种形式，但知识图谱在学科领域中比知识地图更能揭示知识之间的联系及知识的进化规律。也还认为由于信息技术的发展，知识地图突破局限于描述知识地理分布的知识地图界限而逐渐演化为含义与内容更加广泛的知识图谱[7]。
显然，前面的分析仅限于知识地图在学科领域知识管理中的应用，目前知识地图的发展已超出了原本的范围，应用领域也非常广泛。在实际应用中，知识图谱多用于揭示学科或领域研究热点和知识演进趋势，揭示科学研究的社会网络关系，一般它并不提供与知识资源进行关联以方便使用者快速地获取，这点是它与现实知识地图应用目的的区别所在。
1.2 知识地图与主题图之间的联系与区别
主题图(Topic Map)是一种用于描述信息资源的知识结构的元数据格式，它可以定位某一知识概念所在的资源位置，也可以表示知识概念间的互相联系[8]。作为一种知识组织技术，主题图提出了一种基于主题的元数据组织和描述方式，提供了语义级的数据导航和组织方式，是知识管理和信息资源管理的桥梁。作为一门知识表示语言，主题图能够满足语义网的发展要求，解决信息的发现问题；作为知识组织技术，主题图在知识管理方面拥有与知识地图一样的功能，它能够提供一个标准技术方法来构建和共享知识，定义任意复杂的、变化的知识结构，并以元数据的形式体现和表现知识，解决了组织知识所面临的存储、检索和共享的问题。在Web应用方面，主题图与知识地图一样具有信息导航的功能，能够帮助信息知识的使用者克服信息过载的障碍快速找到所需知识。同时主题图技术可以作为一种知识地图的构建技术，如Liu Duenren等利用主题图技术来标记数据挖掘模块所产生的模式，用数据挖掘产生的主题和它们之间的关系作为主题图的主题及主题间的联系以形成知识地图[9]。
知识地图与主题图的区别在于：主题图是一种描述信息资源的知识结构的元数据格式，它是对数据进行管理的一种工具，可作为构建知识地图的一种方法和工具，但是知识地图构建工具不仅限于此。用主题图的方法构建知识地图并不一定能满足知识地图所要求的功能。Eppler按功能将知识地图分为知识资源图、知识资产图、知识结构图、知识应用地图和知识开发图5种类型[4]，主题图并不一定能实现所有类型的知识地图，如揭示整个组织知识资产分布状况和知识资产结构等。
由于主题图具有定位知识资源、揭示主题间相互关系以及它的导航功能与知识地图所要求的功能相同，而且有相应的标准和开发工具，未来的研究可以结合主题图技术构建知识地图。
1.3 知识地图与概念图之间的联系与区别
概念图(Concept Map)是由美国Cornell大学的Novak和Gowin基于Asubel的学习理论于1972开发的一种能形象表达命题网络中一系列概念含义及其关系的图解[10]。Novak在追踪研究学生学习知识过程的变化情况中，发现仅通过学生的成绩单很难辨别学生对知识概念理解的变化过程。由此，他根据D.Ausubel的认知心理学理论开发了利用概念图来表示学生理解概念过程的方法。由于概念图的制作不拘于特定的形式，并且有相应的制图工具如CmapTools，使得其在教育、商业领域及政府部门得到了广泛应用。概念图与知识地图在知识表示、知识组织以及组织协同与组织沟通方面的功能相近。如在E-learning环境下将概念图嵌入基于知识门户的E-learning系统中，有利于组织信息知识的融合，通过知识门户系统对知识学习进行导航以利于学习者快速获得知识，使学习者之间能够相互交流，促进组织知识的显性化、组织化、可存取化和便捷化[11]。E-science环境中，通过概念图可以将组织中员工的隐性知识沉淀下来，这样有利于组织中隐性知识的传递和共享。此外，由于概念图绘制的形式灵活多样以及每个员工的专业背景不同，他们所描绘同一主题的概念图各不相同，对同一主题的概念进行合并则可以概览整个领域知识的全貌。
知识地图与概念图的区别是明显的，概念图仅仅是揭示学科或领域中的大量概念及它们之间的联系，而知识地图还将链接到包含这些概念或主题的知识资源中。概念图同样可以作为构建知识地图的一种方法，Castles等通过专家来绘制概念图，将概念与包含概念的知识资源如文件、多媒体等进行链接，然后将专家绘制的概念图进行合并以形成整个领域的概念图来构建专家知识地图[12]，这样方便学生在学习过程中对概念的理解和对资源的使用，最后通过专家知识地图来评价学生所掌握领域知识概念的情况。Crampes等认为知识地图是概念图更加复杂化的实例，知识地图中的概念及概念间关系的表示增加了其可视化的复杂性，通过使用Domain-View-Controller(DVC)方法和提供一个软件环境从概念图中构建知识地图[13]。这种工具允许领域知识专家向最终用户通过半自动的方法构建组织清晰和具有适应性的知识地图。
知识地图与知识图谱、主题图及概念图的异同点如表1所示。
2 知识地图研究进展
现代组织必须依靠整合分布于组织中的零散知识，通过对这些知识的管理、重用和共享才能使组织获得持续创新发展的动力。知识地图作为一种知识管理工具能够整合组织中的零散知识，提供概览组织知识结构和获取知识的统一界面。知识地图的研究已由先前侧重探讨它的类型和功能及其构建原则和方法，转向了实际构建技术和应用研究。下面简要回顾知识地图的类型功能及其构建原则和方法，然后详细归纳介绍构建知识地图所采用的技术。
对知识地图的分类有多种形式，Eppler从知识地图的功能、知识地图展现的图形形态、知识地图的内容、知识地图的应用层次及知识地图的构建方法角度对知识地图进行了系统实用的分类[4]。陶幼慧等人归纳出关联、工具、流程表达、阶层结构、标示与索引六大类知识地图类别，给出了8种范本图示并说明了每一类型知识地图的意义与适用背景[14]。其他文献中对知识地图的分类总结与前述分类方法相似。
虽然不同应用领域中知识地图具有的功能侧重点有所差别，归纳起来主要有如下功能：①信息知识的导航功能。②揭示信息资源间的相互关系。揭示知识节点之间以及节点与人或特定事件之间的关系。通过揭示款目之间的关系，实现知识的提取和共享。如结合社会网络分析方法研究知识间的关联关系，研究组织中隐性知识载体人员之间的关系等。③识别不同系统的知识资源。④知识资产清单。知识地图可以作为一种知识审计，评估知识现状，展示可以利用的资源，发现需要填补空白的工具。对于知识地图的构建原则及模式的研究，文献[2]中作了完整详尽的总结。
在知识地图的构建技术及构建实例方面，知识地图的研究已由探讨性研究转向实际构建技术的研究。知识地图的构建是一项复杂的系统工程，它需要结合知识管理、社会学、数据挖掘和人工智能等领域的知识。笔者通过对相关文献的总结认为基本的知识地图模型由3层构成，如图1所示。
图1 知识地图模型
组织建立实用的知识地图首先要结合自身的知识资源分布状况及其知识结构进行建模。建模即是将资源层不同来源的各种类型知识统一表示出来，通过对知识进行建模来提取出知识特征、描述知识的使用背景以及用通用的格式对知识进行描述存储。在知识建模方面的研究与尝试主要有：潘旭伟等提出了面向知识管理的知识建模技术，对知识载体、知识内容信息和知识情境进行建模[15]。苏海等利用5W1H方法对产品开发过程中的知识元进行建模并构建知识地图[16]。叶范波等对产品设计过程的知识进行了定义和描述[17]。潘星等给出了一种基于概念聚类的知识地图模型[18]。此外主题图中的主题建模方法以及本体建模技术可以应用到知识地图的知识建模中，利用主题、本体建模工具可以提高建模的效率及准确性，节省人力和时间。现有常用的本体编辑工具有Ontolingua，Ontosaurus，WebOnto，Protege2000，OntoEdit等，常用的本体及主题图描述语言有KIF，Ontolingua，CycL，RDF，OIL，DAML，OWL，XTM等。利用这些描述语言及辅助构建工具可以统一知识的描述格式，有利于知识在不同平台之间共享，有利于知识地图的及时更新及知识概念的合并。利用本体对知识地图进行构建的一些例子有：苑忠磊等研究了面向流程的企业知识地图及其本体实现[19]；潘有能等研究了基于本体的组织知识地图构建[20]；褚芳芳等研究了制造企业知识地图及其本体实现[21]。
知识地图的构建应该结合数据挖掘及人工智能技术。数据挖掘和人工智能技术可以应用于知识地图模型中资源层与描述层之间。数据挖掘中的关联挖掘可以帮助从数据库、知识库及文本中发现概念，丰富已有知识地图中的概念，关联规则的发现可以帮助提取概念之间的层次性关系及确定适当的抽象层次等。在应用数据挖掘及人工智能技术构建知识地图方面：陈文华等利用文本挖掘中的聚类技术对文本进行聚类，并提取出代表文本的关键词以辅助知识地图的构建[22]。邱登裕等研究了构建企业知识地图时使用信息检索及数据挖掘技术应考虑的问题及存在的挑战，应用数据挖掘技术实现了将企业中的文件阶层式分类架构转换成知识地图形式，并且设计了文件之间的关联规则，预估可能相关的所有文件，将企业中的文件做适当的呈现，精确地挖掘出关联文件[23]。H.Chouyin研究了用于管理项目知识的情境导向型知识地图，分析挖掘项目参与人员的项目经验记录，包括项目背景情境信息，人员技能信息等，当新项目组建时提供相关项目经验和推荐项目参与人员[24]。Lin Furen等研究了对等网环境下知识地图的构建，提出了基于ESOM算法的知识地图构建的方法[25]。
3 应用及前景展望
目前应用前景方面已涌现出了各种类型的知识地图适用于不同的工作性质，概念型知识地图用于协助搜寻检索、主题学习、分类编目等；流程型知识地图用于实务的确认、制造作业、工程设计等；职称型知识地图用于协助企业组成项目团队、线上社群、远程教学等。归纳起来知识地图主要应用组织知识管理、线上虚拟社群管理和教育学习等方面。知识地图在企业组织中的应用是知识地图得以发展的原始动力，知识地图应用于组织知识管理成功的案例有：微软公司的知识地图和Chevron公司的最佳实践资源导引图[26]。
知识地图应用于线上虚拟社群管理的成功实例有台湾地区最大的网上教师讨论社区：思摩特网。思摩特网构建者认为虚拟组织的学习由3个方面构成：知识地图、技能基础管理、互动记忆。它们认为知识地图由4个帮助记忆的功能组成，包括：知识配置的功能、更新社会网络的功能、知识维护的功能、合作知识检索的功能。虚拟组织学习中技能基础管理是用来管理组织成员的技能，确认成员现有技能与应有技能间的落差，可以让成员了解己所不足，进而加强以达到组织的要求与目标。而互动记忆可以帮助虚拟组织内知识地图的快速建立及方便维护，使组织成员可以快速找到其所需要的知识，协助组织成员间的沟通互动，并且鼓励分享彼此的知识。可见知识地图在虚拟社群中扮演着重要角色，它提供来自不同地域，不同背景，拥有不同专业的人员一个共同学习成长的环境。它的知识检索及社会网络功能帮助成员找到所需资源与拥有某专业技能的人才，经由互动记忆得到学习成长。
知识地图在教育学习中的应用可以结合概念图的理论及技术工具。S.R.Shaw通过对比在E-learning环境中基于知识地图的实验组与基于一般浏览方式的控制组的学习方式的学习效果得出结论：实验组的学习效率远胜于控制组，若知识地图能够充分表示学习内容及内容间的关系，则知识将被更好地理解，学习的效率也将得到提高[27]。此外，胡燕燕通过Matlab仿真模拟研究基于知识地图的组织学习过程模型[28]。
目前知识地图的理论及应用研究得到了一定程度的发展，但是还存在许多问题急需解决：①知识地图中的知识建模技术的研究。②结合数据挖掘及人工智能技术及其他社会科学知识的应用研究。③知识地图的呈现方式的研究。对知识地图的研究将继续围绕着这几个方面进行，随着相关技术不断完善，知识地图技术将得到迅速的发展与应用。