数据挖掘技术在企业知识管理中的应用【免费】(2)

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

5.Web页挖掘。随着互联网技术的迅速发展，web上的信息无比丰富，web页挖掘可以对web页上的海量数据进行分析，提炼出有价值的信息。

6.异常性分析。从繁多的数据中挖掘出与其他数据显著不同的数据。

二、企业中数据、知识、信息、知识管理和信息管理的关系

企业中数据指的是各种未经处理的业务数据、销售数据、生产数据等，通过对这些数据进行加工处理就可以得到一些对企业经营有利的信息。企业中的知识和信息共同构成企业知识的来源，知识不是数据和信息的简单积累，知识是一种包括了人员的经验、价值观、关联关系，以及专家见解等要素的动态集合。数据是形成信息的基础或组成部分，处理过的数据可以形成信息。信息是知识的重要组成部分，信息经过加工处理可以变成知识。

知识管理是指对知识的创新、获取、加工、存储、传播和应用的管理，知识管理的研究存在两大研究主题：企业知识管理和图书馆知识管理。企业知识管理的内容包括：企业智力资源管理、知识产权资源管理、市场资源管理、组织设计管理、文化管理、信息化管理。信息管理是为实现组织目标，满足组织需求，解决组织环境问题而对信息资源进行开发、规划、控制、集成、利用的一种战略管理。信息管理是知识管理的基础，知识管理是信息管理的延伸与发展。

三、基于数据挖掘技术的知识管理

数据挖掘技术可以从企业数据中挖掘出有价值的知识，增强企业商务智能。信息化的推进让企业积累了大量的数据，建立充分利用这些数据的意识，从凌乱的数据中挖掘有用知识，这意味着企业开始向知识管理迈进。数据挖掘通过数据总结、数据分类、数据聚类和关联规则来发现企业中的显式知识和隐式知识。下图是基于数据挖掘技术的知识管理框架：

知识管理框架图

从图中可以看到，知识管理框架的核心是知识管理系统，知识管理系统可以看作是获取数据、提取知识、管理知识和向知识使用者提供知识的系统。知识管理系统从数据源中获取数据，通过数据挖掘可以发现数据中的隐式知识并且通过知识服务器供知识使用者使用。整个知识框架的目的是打败企业的竞争对手。企业中的一个组织可能扮演多个角色，其中的一个角色可能就是竞争对手，例如：一个组织拥有它自己的数据库并且利用数据挖掘技术从数据库中提取知识，它还可能会使用从其他组织的数据库中提取的知识。在这个例子中，这个组织具有数据源和知识消费者两个角色，并且利用数据挖掘技术从多个组织中挖掘知识，因