內容簡介
從信息爆炸到智慧型知識管理《從信息爆炸到智慧型知識管理》適合知識管理、數據挖掘、決策支持、人工智慧等研究領域的學者、企業CEO、CIO及研究生和大學高年級學生閱讀，也可以作為研究生選修課教材。
圖書目錄
《智慧型科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 資訊時代背景下的知識管理和數據挖掘
1.2 知識管理和數據挖掘在套用中遇到的問題
1.3 智慧型知識管理研究的意義
1.4 本書的框架與內容
第2章 信息爆炸與知識獲取方式變遷
2.1 信息爆炸與知識管理現狀綜述
2.1.1 信息爆炸及其成因
2.1.2 知識獲取方式及知識管理研究對象的變遷
2.1.3 知識管理模式的研究現狀
2.1.4 知識管理技術和工具
2.1.5 本節小結
2.2 數據挖掘的研究綜述——數據挖掘及其對知識管理的影響
2.2.1 數據挖掘過程
2.2.2 數據挖掘算法
2.2.3 數據挖掘的研究領域分析
2.2.4 數據挖掘獲取的知識的特點
2.2.5 數據挖掘在套用中面臨的問題
2.2.6 本節小結
2.3 智慧型知識管理的研究現狀
2.3.1 智慧型的概念及其實現途徑
2.3.2 機器學習的策略
2.3.3 智慧型知識管理相關研究綜述
2.4 本章小結
第3章 智慧型知識管理的理論框架
3.1 智慧型知識管理的相關概念
3.1.1 基本概念
3.1.2 數據挖掘新視角下的知識分類
3.1.3 智慧型知識的定義及分析
3.1.4 智慧型知識管理
3.1.5 智慧型知識管理系統
3.2 智慧型知識管理的理論基礎
3.2.1 認知心理學理論
3.2.2 人工智慧理論
3.2.3 複雜性科學與複雜系統理論
3.2.4 系統科學理論
3.2.5 可拓學理論
3.3 數據挖掘與智慧型知識管理的關係
3.4 智慧型知識管理的研究架構
3.4.1 智慧型知識管理的目標
3.4.2 智慧型知識管理的研究架構
3.4.3 智慧型知識管理的方法和路徑
3.5 智慧型知識管理的關鍵技術
3.5.1 獲取智慧型知識的新的數據挖掘算法技術
3.5.2 具有記憶能力的智慧型知識表達技術
3.4.3 主動進化的智慧型知識的自我審計技術
3.5.4 具備社會性的智慧型知識通信與推理技術
3.5.5 基於情景識別的智慧型知識主動推送技術
3.6 智慧型知識管理支撐條件的構建
3.6.1 管理原則：結果導向，客戶價值，持續發展
3.6.2 項目管理流程與制度
3.7 本章小結
第4章 智慧型知識的直接獲取技術
4.1 智慧型知識獲取的數據準備
4.1.1 數據集的類型分析及選取策略
4.1.2 內部數據轉換的可拓策略分析
4.1.3 數據轉換措施
4.2 獲取智慧型知識的轉化規則挖掘算法
4.2.1 轉化規則挖掘的理論分析
4.2.2 轉化規則獲取的方法
4.2.3 獲取轉化規則的挖掘算法及實現步驟
4.3 獲取智慧型知識的可拓分類算法
4.3.1 MCLP分類原理
4.3.2 可拓分類的概念
4.3.3 可拓分類的實現框架
4.3.4 可拓分類的算法設計
4.3.5 可拓分類的結果示例
4.4 小結與展望
第5章 智慧型知識管理的間接實現模式
5.1 原始知識的獲取方法及表現形式
5.2 從原始知識到智慧型知識的轉化
5.3 智慧型知識的孵化過程
5.4 智慧型知識的表達與存儲
5.4.1 常用的知識表達方式
5.4.2 元知識與情景知識
5.4.3 基於基元的智慧型知識表達
5.4.4 智慧型知識的存儲
5.5 智慧型知識的審汁
5.5.1 知識審汁的概念
5.5.2 知識審計的方法
5.5.3 智慧型知識的自我審計技術
5.6 智慧型知識的推理機制
5.6.1 知識推理方法
5.6.2 智慧型知識的推理機制
5.6.3 智慧型知識的推理算法
5.7 本章小結
第6章 智慧型知識管理系統設計
6.1 智慧型知識的生命周期分析
6.2 系統需求分析
6.3 智慧型知識管理系統的整體架構
6.4 智慧型知識管理系統的軟體架構及組件劃分
6.5 智慧型知識管理系統的功能概要設計
6.6 本章小結
第7章 智慧型知識管理模式的套用
7.1 智慧型知識套用的一般流程
7.2 智慧型知識的套用實例
7.2.1 套用背景
7.2.2 智慧型知識的套用過程
7.2.3 效果分析
7.3 智慧型知識管理模式的初步套用
7.4 本章小結
第8章 總結與展望
8.1 研究結論
8.2 對後續研究的展望
參考文獻
附錄 知識管理和數據挖掘研究論文統計
後記
……
