CN103744846B - 一种多维度动态局部知识地图及其构建方法 - Google Patents

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Abstract

一种多维度动态局部知识地图，它由资源层、元知识层、逻辑分析层和表现层四部分构成，资源层为元知识层提供资源和数据支持，元知识层为这些资源和数据提供统一描述并为逻辑分析层提供所需的知识，逻辑分析层从元知识层获取用户所需的知识并建立这些知识点的关联关系，表现层将这些知识点以及关联关系转化为图形元素并展示给用户；一种多维度动态局部知识地图构建方法，它有六大步骤：一：各类信息的收集整理；二：对整理的知识构建本体；三：对知识进行封装；四：利用元数据对知识对象进行描述；五：建立知识单元间的关联关系，形成知识关联链；六：利用可视化技术对知识地图的知识节点和关联进行多维度展示。

Description

一种多维度动态局部知识地图及其构建方法
技术领域
本发明涉及一种多维度动态局部知识地图及其构建方法，属于知识管理、计算机、知识可视化技术领域。
背景技术
在知识经济时代，知识在推动社会经济增长中发挥的作用越发明显和重要，正逐步取代自然资源、劳动力、资本等有形资源而成为经济增长中关键性的生产要素。随着企业中各类信息系统的应用，企业知识沉淀丰富且创新频繁，知识量呈“爆炸”之势，可能会出现知识管理混乱，缺乏关联而形成“知识孤岛”，查找、辨别、重用困难等情况。为解决这些问题，企业迫切须要合理的知识组织、存储和检索的方法，采用图形化的方法描述知识的组成、相关任务、所有者和使用者、地址以及关联关系或传播路径，即企业对知识地图的需求愈加迫切。
对知识地图的功能，学界有着不同的阐述，比较一致的看法涵盖了以下功能：(1)知识导航与知识共享；(2)展示知识关联和知识网络结构；(3)揭示隐性关系，挖掘隐性知识；(4)用作知识清单。传统的知识地图在使用过程中基本可以满足以上需求，但静态的知识地图往往无法实时更新，须要人工编辑和维护；而动辄形成全局的知识地图，使用户因失去关注的焦点而在知识“迷宫”中长时间摸索。另外，在二维平面上进行的传统展示形式维度单一，无法从多个角度观察知识全貌，大大限制了知识地图的可读性。因此开展的知识地图构建方法的研究具有重要意义。
目前进行知识地图编辑的工具有：Ontolingua Server，OntoEdit，Chimaera等。Ontolingua Server是比较有代表性的协作式的知识地图构造工具，用于辅助知识地图的协作式开发，可以进行知识地图的浏览、创建、编辑、修改和使用，还可以通过Web来发表、浏览、创立和编辑存储在Ontolingua Server上的知识地图；OntoEdit是知识地图工程环境，集合了基于方法学的知识地图开发以及协调和推导的能力；Chimaera是基于Web的知识地图浏览的环境，接受超过15种指定的输入形式的选择，如KIF、Ontolingua、Protégé和CLASSIC等，提供合并多个知识地图和对单个或多个知识地图进行诊断两个主要功能。
这些知识地图构建工具存在以下缺点：
1)无法实时更新。知识的结构或属性发生的变化无法实时体现在知识地图中，须要人工进行编辑，方可在下次浏览中观察到更新后的知识地图；
2)不能灵活调整规模。通常创建一次知识地图所选取的是所有相关的知识点，而这些常常并不都是用户所需要的，用户更希望能根据需求定制自己的局部知识地图；
3)类型单一。能够提供创建知识地图的知识单元类型、属性、关联关系类型过于单一，而如今知识之间的关联关系越来越复杂，用户希望得到更加多样的知识地图来表达这些知识；
4)知识网络结构、可视化表征形式单一，不利于隐性知识的揭示和挖掘。
5)只能利用二维平面展示单一维度的知识地图，而不能将多个维度的知识地图关联起来一同展示，导致错过很多有用的隐含信息。
发明内容
1)目的：本发明的目的是提供一种多维度动态局部知识地图及其构建方法，它克服了现有理念和技术的不足，能改进当前知识地图构建方法存在的种种缺陷。其目标有：
(1)提供一种基于知识单元间关联关系构建的、进行多维度展示的知识地图。
(2)提出一种广义的知识单元，建立基于该广义知识单元的知识关联体系，并把这种知识关联体系作为构建知识地图的基础，丰富知识地图的种类。
(3)用户可以根据需要选取所关注的知识范围，动态地定制自己的局部或全局知识地图。
(4)实现先进信息可视化技术向知识地图构建的引入，使单一维度的知识地图的展示形式得到扩展和丰富。
(5)利用三维可视化技术，在虚拟的三维空间中展示多维度的知识地图，使知识地图间更深层次关联关系得到展示。
(6)丰富知识地图的展示形式，提高生成和浏览的效率，更进一步揭示关联关系，挖掘深层次隐性知识。
1)技术方案：
1、本发明一种多维度动态局部知识地图，以知识单元间的关联关系为基础，根据用户需求获取知识点，通过多维度的关联分析动态地构建知识地图，最后利用三维可视化技术进行多维度展示，满足用户快速查找知识、直观感受知识结构、深度挖掘隐性知识达到知识创新的需求。
本发明一种多维度动态局部知识地图，由资源层、元知识层、逻辑分析层和表现层四部分构成，它们之间的关系是：资源层为元知识层提供资源和数据支持，元知识层为这些资源和数据提供统一描述并为逻辑分析层提供所需的知识，逻辑分析层从元知识层获取用户所需的知识并建立这些知识点的关联关系，表现层将这些知识点以及关联关系转化为图形元素并展示给用户。
所述资源层是所有知识地图的资源和数据来源，包含企业所有信息系统的数据库、知识库以及用户等。资源层存储着各种知识文档、产品模型、技术规范标准和组织用户信息等资源以及个人隐性知识如特长、技能、经验等，这些资源类型和形式多样，未经统一封装和描述，无法直接使用。
所述元知识层是对资源层中有重用价值的数据资源进行的统一封装和描述，在元知识层数据资源通过元数据被标记，并且知识资源的背景、属性、内容等得到管理。经过OWL或其他语言的本体建模，资源层的所有知识资源被概括为若干知识类，每个知识类由具有相同结构的知识对象组成。按照面向对象的方法对知识资源进行封装存储，即可得到这种逻辑上独立、具有固定结构的知识对象，且每个知识对象都是某个知识类的实例，所有知识单元通过存储位置唯一确定。利用元数据对知识对象进行描述，即利用属性描述资源的特征或关系。通过对知识对象的封装和描述，元知识层反映了资源层的知识结构，从而将多种异构知识资源整合在一起。
所述逻辑分析层是形成知识地图结构的逻辑控制，根据用户的需求利用知识检索技术获取所需知识点，并利用关联分析返回节点间的关系，构成知识地图的逻辑结构。逻辑分析层需要提供与已有的知识检索模块的接口，利用知识检索技术获取用户需求的知识点，如通过对用户任务及相关情景信息建立检索表达式，来获取所需的知识点。根据一种基于广义知识单元的知识关联分类框架，逻辑分析层提供类型丰富的知识关联的建立算法，如共现分析等，所有知识关联都是知识点或其属性间有向或无向的逻辑关系。通过知识关联分析，在用户需求的所有知识点间基于不同的属性建立起了不同维度的知识关联链，即形成了不同维度的知识地图逻辑结构，并提供单个知识关联关系的强度计算。识别不同维度知识地图间可能存在的简单关联关系，若存在则创建。
所述表现层是对知识地图的图形化展示。通过对知识地图关联类型和逻辑结构的分析，确定各维度及其展示形式，最后利用三维可视化技术以多个维度展示出来，并建立不同的视图容器间的关联关系，供用户进行知识的深度挖掘。单个维度的知识地图由知识节点、知识关联和知识链接组成。知识节点代表从不同资源提取的对象及其相关情境元素或属性信息，如关键词、产品结构节点或任务节点。知识关联是指节点间不同种类的关联关系，利用这种关联可以通过一个节点查找到别的节点，或发现和解释隐含的关系。知识链接提供知识节点与节点详细信息、知识载体之间的映射，通过知识链接可以找到知识的详细信息、知识源以及知识的提供者。依据节点连接形式的信息可视化的分类框架，为不同关联类型和逻辑结构的知识地图采用不同的可视化形式，如TreeView、GraphView、RadialGraphView等，采用三维可视化技术建立虚拟的三维空间，在其中放置一定方位的若干半透明可视化平面作为每个维度知识地图的视图容器，在这些虚拟平面上绘制知识地图并建立关联关系。虚拟三维空间提供平移、缩放、旋转、与二维知识地图之间的转换等交互操作，二维知识地图提供平移、缩放、指定焦点并变形、搜索并高亮显示等交互操作。
2、本发明一种多维度动态局部知识地图构建方法，该方法具体步骤如下：
步骤一：从各类信息系统的数据库和知识库以及用户对企业或组织的个人知识和组织知识进行收集整理。各类信息系统包括PDM系统、ERP系统、MIS系统、PM系统等，这些信息系统都有各自的数据库，存储着具有重用价值的数据资源和知识资源，即组织知识，包括组织中的知识文档、产品模型、技术规范标准和组织用户信息等；信息系统用户是隐性知识的载体，个人的特长、技能、经验体现在所著的知识文档、所涉及的产品、所制定的规范等，个人的关系网络体现在组织隶属关系、文档合著关系以及任务合作关系等，但更多时候个人知识需要通过非正常方式获取。
步骤二：根据步骤一所整理的所有知识资源的结构特点构建本体。每个知识点都有自己的固定结构，总结知识的结构共性，抽象出知识点的知识类，并用文档形式保存本体。本体构建的方法有骨架法(Skeletal Methodology)、评估法(TOVE)、Bernaras法、SENSUS法等。本体构建包括需求分析、本体分析、本体表示、本体评估和本体文档化五个步骤。
步骤三：按照面向对象的方法对知识进行封装。逻辑上独立、具有固定结构的知识实体都可定义为知识对象，每一个知识对象都是相应结构知识类的一个实例。将所有知识实体封装成知识单元存储在元知识层，并用存储位置进行惟一标识，以便知识单元的辨识和知识链接的建立。
步骤四：利用元数据对知识对象进行描述。用户关心知识实体除存储位置外的一些重要属性，如文档的主题、产品部件模型的设计者、某组织用户的职位等；且知识单元间发生关联关系要基于某些属性，如文档的共词分析、产品部件设计者的合作关系、某组织用户的职位上下级关系等。赋予知识单元的属性和属性值描述了资源的特征或关系。
步骤五：根据用户需求分析模块给出的结果获取知识点，选择合理的关联分析方法建立知识单元间的关联关系，形成知识关联链。依据知识关联分类框架，知识的关联关系依据逻辑关系类型可分为“引用”、“相同”、“相似”、“实现”、“依赖”、“实例”、“层次”以及“顺序”等。每一类逻辑关系又可按照关联的方向性划分，如“引用”、“实现”、“顺序”等只能是有向关联，关联强度只能是0(无关联)或1(有关联)；“相同”、“相似”只能是无向关联，关联强度有相应的计算算法；“层次”既可以是有向关联又可以是无向关联。根据用户需求选择逻辑关系和相关属性，执行两两知识单元间基于该属性的关联分析算法，如基于引文的引用分析、基于关键词的共词分析、基于情境相似性的相似计算等，创建所有知识单元间的关联链。根据不同需求反复执行，形成多个维度知识地图的逻辑结构。识别不同维度知识地图间可能存在的关联关系，如节点相同等，若存在则创建。
步骤六：利用可视化技术对知识地图的知识节点和关联进行多维度展示。创建虚拟三维空间，在该空间放置符合维度数值的虚拟半透明平面作为视图容器，所有平面应保证一定的的顺序和位姿以利于不同维度知识地图间建立关联。根据知识地图的逻辑结构选择合理的可视化形式，将知识地图的节点和关联边绘制到相应平面上，并绘制不同平面间的关联边。该三维空间提供一系列方便查看的交互操作如位姿变换、二维三维切换以及知识链接等。
其中，步骤一中所述的“从各类信息系统的数据库和知识库以及用户对企业或组织的个人知识和组织知识进行收集整理”，其具体实现过程如下：首先整理知识类型，可归纳为(a)产品市场/用户需求信息、(b)产品特征、功能、结构描述信息以及设计原理等、(c)技术文件、(d)产品设计过程信息、(e)产品试验与运行数据、(f)设计经验；然后进行知识资源的结构分析，依据结构差异进一步细分；最后按照每一类型查找知识资源的存储位置，并进行登记。
其中，步骤二中所述的“需求分析”是指确定本体应用的目的和范围；“本体分析”是指定义本体中概念及其之间的关系，该步骤需要领域专家的参与；“本体表示”是指选择适当的语义模型来表示本体；“本体评估”是指从清晰性、一致性、完善性和可扩展性等多个方面对本体进行评估，如不符合评估标准则转到本体分析重新开始分析；“本体文档化”是指以文档形式保存所建立的本体。
其中，步骤三中所述的“按照面向对象的方法对知识进行封装”，其具体实现过程如下：首先将每一类知识资源与本体对号入座；然后按照对应的本体模型将每一个知识实体实例化；最后将知识对象与其存储地址一同存入知识库。
其中，步骤四中所述的“利用元数据对知识对象进行描述”，其具体实现过程如下：对于每个知识类，首先依据用户需求获取用户想查看的属性信息a1、a2……an；然后获取用户所需求的维度属性an+1……an+m；赋予每一个知识对象以上属性a1、a2……an+m，并赋属性值。
3)本发明的优点在于：
(1)只有在生成知识地图时采取获取用户需求的知识点，因此能及时反映最新的知识内容和结构；
(2)依据用户需求获取知识点，知识地图规模小，焦点集中，知识导航方便而高效；
(3)提供的知识关联类型丰富，均对应相应关联算法及关联度算法，能充分表达更多的知识关联逻辑关系；
(4)提供丰富的可视化表征形式，利于更多类型知识关联关系的展示；
(5)同时展示知识地图的多个维度并建立其间的关联关系，利用深层次知识的发现。
附图说明
图1为多维度动态局部知识地图的系统结构图；
图2为本发明的元知识层的结构图；
图3为本发明的逻辑分析层的详细结构和流程图；
图4为知识关联分类体系框架；
图5为多维度动态局部知识地图的构建流程图；
图6为产品结构知识示意图；
图7为工作分解结构知识示意图；
图8为产品结构知识地图逻辑结构对应XML文件；
图9为主题词-知识点-主题词关联链构建流程图；
图10多维度动态局部知识地图展示效果图。
图中符号说明如下：
1 包括资源层；2 元知识层；3 逻辑分析层；4 表现层。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明一种多维度动态局部知识地图，以知识单元间的关联关系为基础，根据用户需求获取知识点，通过多维度的关联分析动态地构建知识地图，最后利用三维可视化技术进行多维度展示，满足用户快速查找知识、直观感受知识结构、深度挖掘隐性知识达到知识创新的需求。
1、本发明一种多维度动态局部知识地图，如图1所示，它包括资源层1、元知识层2、逻辑分析层3、表现层4。它们之间的关系是：资源层1为元知识层2提供资源和数据支持，元知识层2为这些资源和数据提供统一描述并为逻辑分析层3提供所需的知识，逻辑分析层3从元知识层2获取用户所需的知识并建立这些知识点的关联关系，表现层4将这些知识点以及关联关系转化为图形元素并展示给用户。
该资源层1是所有知识地图的资源和数据来源，包含企业所有信息系统的数据库、知识库以及用户等。各类信息系统包括PDM系统、ERP系统、MIS系统、PM系统等；知识资源包括各种知识文档、产品模型、技术规范标准和组织用户信息等资源，以及组织用户的个人知识如特长、技能、经验等。
该元知识层2是对资源层1中有重用价值的数据资源进行的统一封装和描述，也是逻辑分析层3的知识来源，有存储的本体文件和元知识库组成。本体文件由OWL或其它语言构建；元知识库用来存储经封装的知识点，每一个知识点由存储位置惟一确定，并由重要属性描述。元知识层的结构如图2所示。
该逻辑分析层3是形成知识地图结构的逻辑控制，根据外部需求分析模块提供的所需知识点，进行关联分析返回节点间的关系，构成知识地图不同维度的逻辑结构。应提供与外部需求分析模块的接口和知识关联分类框架，从而获取用户所需的知识点和维度需求，并根据用户需求进行不同维度的关联分析和关联度计算，以及不同维度知识地图间的自动关联，得到关联的多维度知识地图逻辑结构。逻辑分析层的详细结构和流程如图3所示，知识关联分类框架如图4所示。
该表现层4是对知识地图的图形化展示，提供的是虚拟三维空间和若干不同方位的半透明虚拟平面，每一个平面用来绘制一个维度的知识地图，包括节点和关联曲线，关联节点提供知识链接查看知识内容，在不同维度间绘制关联曲线。三维空间提供方位变换、二维三维切换等交互操作；二维平面地图提供搜索并高亮显示、焦点变换等操作。
2、本发明一种多维度动态局部知识地图的构建方法，流程如图5所示，包括以下几个步骤：
步骤1，对组织的各类信息系统的数据库、知识库、用户信息的知识资源进行收集整理。
步骤2，根据步骤1收集知识资源的类型与结构构建知识本体、形成本体文件。本体构建包括需求分析、本体分析、本体表示、本体评估和本体文档化五个步骤。
步骤3，对各知识实体进行封装、利用存储位置进行惟一确定。
步骤4，赋予知识对象以重要属性、利用元数据进行描述。
步骤5，根据用户需求获取知识点，进行不同维度的关联分析和关联度计算，并自动建立不同维度之间节点关联，关联的多维度知识地图逻辑结构。
步骤6，建立虚拟空间，根据不同维度的关联性计算虚拟平面的方向、位置，绘制知识节点和关联曲线以及不同平面之间的关联曲线。自动赋予界面以交互功能。
其中，步骤一中所述的“从各类信息系统的数据库和知识库以及用户对企业或组织的个人知识和组织知识进行收集整理”，其具体实现过程如下：首先整理知识类型，可归纳为(a)产品市场/用户需求信息、(b)产品特征、功能、结构描述信息以及设计原理等、(c)技术文件、(d)产品设计过程信息、(e)产品试验与运行数据、(f)设计经验；然后进行知识资源的结构分析，依据结构差异进一步细分；最后按照每一类型查找知识资源的存储位置，并进行登记。
其中，步骤二中所述的“需求分析”是指确定本体应用的目的和范围；“本体分析”是指定义本体中概念及其之间的关系，该步骤需要领域专家的参与；“本体表示”是指选择适当的语义模型来表示本体；“本体评估”是指从清晰性、一致性、完善性和可扩展性等多个方面对本体进行评估，如不符合评估标准则转到本体分析重新开始分析；“本体文档化”是指以文档形式保存所建立的本体。
其中，步骤三中所述的“按照面向对象的方法对知识进行封装”，其具体实现过程如下：首先将每一类知识资源与本体对号入座；然后按照对应的本体模型将每一个知识实体实例化；最后将知识对象与其存储地址一同存入知识库。
其中，步骤四中所述的“利用元数据对知识对象进行描述”，其具体实现过程如下：对于每个知识类，首先依据用户需求获取用户想查看的属性信息a1、a2……an；然后获取用户所需求的维度属性an+1……an+m；赋予每一个知识对象以上属性a1、a2……an+m，并赋属性值。
实施例：
下面以航空企业起落架设计过程中的起落架相关知识知识的知识地图构建为例来说明多维度动态局部知识地图构建过程。该企业的文档知识存储于某数据库中，产品结构信息存储于PDM系统数据库中，工作分解结构信息存储于项目管理系统数据库中，经过封装成知识点，利用需求分析模块去用户所需的知识点，如表1、图6以及图7所示。
用户需求的文档知识如表1所示：
表1用户需求的知识点
方法的具体步骤为：
步骤1，对组织的各类信息系统的数据库、知识库、用户信息的知识资源进行收集整理。
步骤2，根据步骤1收集知识资源的类型与结构构建知识本体、形成本体文件。
步骤3，对各知识实体进行封装、利用存储位置进行惟一确定。
在本例中所有文档知识、产品部件、项目任务分别属于不同的知识类，对应于不同的本体。所有知识点都直接提供知识资源的存储位置。
步骤4，赋予知识对象以重要属性、利用元数据进行描述。
在本例中，文档知识的重要属性是文档名称、关键词和作者，产品部件的重要属性是产品名称和装配关系，项目任务的重要属性是任务名称和任务分解关系。
步骤5，根据用户需求获取知识点，进行不同维度的关联分析和关联度计算，并自动建立不同维度之间节点关联，关联的多维度知识地图逻辑结构。
本例中的获取的用户需求文档知识点如表1所示，产品部件知识点如图6所示，项目任务知识点如图7所示。根据用户需求，文档知识采取关键词的共现分析方法建立知识点-关键词-知识点关联和作者-关键词-作者关联，产品部件知识和项目任务知识均采取层次关联建立层次关系，均相应生成XML格式字符串作为知识地图逻辑结构，相当于各自生成XML文件，相应产品结构树XML文件如图8所示，提供给步骤6进行展示，对于不同知识地图按照相同名称自动建立关联关系。主题词-知识点-主题词关联链构建流程图如图9所示，其它共现分析算类似。
步骤6，利用Java、JOGL等技术建立虚拟空间，根据不同维度的关联性计算虚拟平面的方向、位置，绘制知识节点和关联曲线以及不同平面之间的关联曲线。自动赋予界面以交互功能。
在本例中，在虚拟空间中依次建立四个平面绘制工作分解结构树、产品结构树、知识点-关键词-知识点关联链、作者-关键词-作者关联链，赋予知识节点以知识链接以提供知识内容。四个视图通过“起落架”节点进行关联，用户可据此发现整个起落架设计任务在工作分解结构的位置、起落架相关文档知识以及文档作者之间的关联关系。用户通过双击单个视图进行向二维视图的转换，在二维视图中进一步查看知识地图。多维度知识地图的展示效果如图10所示。
在此实例中，用户得到的知识地图所包含的知识节点直接指向知识资源的存储位置，知识资源的更新与上层知识地图的更新无关，通过知识链接用户将得到最新的知识内容。知识地图的关注点和规模符合用户需求，摒弃了用户不关注的部分，提高了创建效率和用户的使用效率。多维度的知识地图同时查看，揭示了不同维度间的潜在关联，利于用户发现新的知识。二维与三维可以之间的轻松切换，且二维视图提供丰富的交互功能如平移、缩放、指定焦点并变形、搜索并高亮显示，以及提供一些动画功能，方便用户的使用。因此这种新形式的知识地图以及构建方法具有很好的应用价值。

Claims (6)

1.一种多维度动态局部知识地图，其特征在于：它由资源层、元知识层、逻辑分析层和表现层四部分构成，资源层为元知识层提供资源和数据支持，元知识层为这些资源和数据提供统一描述并为逻辑分析层提供所需的知识，逻辑分析层从元知识层获取用户所需的知识并建立这些知识点的关联关系，表现层将这些知识点以及关联关系转化为图形元素并展示给用户；
所述资源层是所有知识地图的资源和数据来源，包含企业所有信息系统的数据库、知识库以及用户；资源层存储着各种知识文档、产品模型、技术规范标准和组织用户信息资源以及个人隐性知识，这些资源类型和形式多样，未经统一封装和描述，无法直接使用；
所述元知识层是对资源层中有重用价值的数据资源进行的统一封装和描述，在元知识层数据资源通过元数据被标记，并且知识资源的背景、属性、内容得到管理；经过OWL的本体建模，资源层的所有知识资源被概括为若干知识类，每个知识类由具有相同结构的知识对象组成；按照面向对象的方法对知识资源进行封装存储，即可得到这种逻辑上独立、具有固定结构的知识对象，且每个知识对象都是某个知识类的实例，所有知识单元通过存储位置唯一确定；利用元数据对知识对象进行描述，即利用属性描述资源的特征或关系；通过对知识对象的封装和描述，元知识层反映了资源层的知识结构，从而将多种异构知识资源整合在一起；
所述逻辑分析层是形成知识地图结构的逻辑控制，根据用户的需求利用知识检索技术获取所需知识点，并利用关联分析返回节点间的关系，构成知识地图的逻辑结构；逻辑分析层需要提供与已有的知识检索模块的接口，利用知识检索技术获取用户需求的知识点；根据一种基于广义知识单元的知识关联分类框架，逻辑分析层提供类型丰富的知识关联的建立算法，所有知识关联都是知识点或其属性间有向或无向的逻辑关系；通过知识关联分析，在用户需求的所有知识点间基于不同的属性建立起了不同维度的知识关联链，即形成了不同维度的知识地图逻辑结构，并提供单个知识关联关系的强度计算，识别不同维度知识地图间可能存在的简单关联关系，若存在则创建；
所述表现层是对知识地图的图形化展示；通过对知识地图关联类型和逻辑结构的分析，确定各维度及其展示形式，最后利用三维可视化技术以多个维度展示出来，并建立不同的视图容器间的关联关系，供用户进行知识的深度挖掘；单个维度的知识地图由知识节点、知识关联和知识链接组成；知识节点代表从不同资源提取的对象及其相关情境元素或属性信息，知识关联是指节点间不同种类的关联关系，利用这种关联通过一个节点查找到别的节点，或发现和解释隐含的关系；知识链接提供知识节点与节点详细信息、知识载体之间的映射，通过知识链接找到知识的详细信息、知识源以及知识的提供者；依据节点连接形式的信息可视化的分类框架，为不同关联类型和逻辑结构的知识地图采用不同的可视化形式，采用三维可视化技术建立虚拟的三维空间，在其中放置一定方位的若干半透明可视化平面作为每个维度知识地图的视图容器，在这些虚拟平面上绘制知识地图并建立关联关系；虚拟三维空间提供平移、缩放、旋转、与二维知识地图之间的转换交互操作，二维知识地图提供平移、缩放、指定焦点并变形、搜索并高亮显示交互操作。
2.一种多维度动态局部知识地图构建方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：
步骤一：从各类信息系统的数据库和知识库以及用户对企业或组织的个人知识和组织知识进行收集整理；各类信息系统包括PDM系统、ERP系统、MIS系统、PM系统，这些信息系统都有各自的数据库，存储着具有重用价值的数据资源和知识资源，即组织知识，包括组织中的知识文档、产品模型、技术规范标准和组织用户信息；信息系统用户是隐性知识的载体，个人的特长、技能、经验体现在所著的知识文档、所涉及的产品、所制定的规范，个人的关系网络体现在组织隶属关系、文档合著关系以及任务合作关系，但更多时候个人知识需要通过非正常方式获取；
步骤二：根据步骤一所整理的所有知识资源的结构特点构建本体；每个知识点都有自己的固定结构，总结知识的结构共性，抽象出知识点的知识类，并用文档形式保存本体；本体构建的方法有骨架法即Skeletal Methodology、评估法即TOVE、Bernaras法、SENSUS法；本体构建包括需求分析、本体分析、本体表示、本体评估和本体文档化五个步骤；
步骤三：按照面向对象的方法对知识进行封装；逻辑上独立、具有固定结构的知识实体都定义为知识对象，每一个知识对象都是相应结构知识类的一个实例；将所有知识实体封装成知识单元存储在元知识层，并用存储位置进行惟一标识，以便知识单元的辨识和知识链接的建立；
步骤四：利用元数据对知识对象进行描述；用户关心知识实体除存储位置外的一些重要属性；且知识单元间发生关联关系要基于某些属性，赋予知识单元的属性和属性值描述了资源的特征或关系；
步骤五：根据用户需求分析模块给出的结果获取知识点，选择合理的关联分析方法建立知识单元间的关联关系，形成知识关联链；依据知识关联分类框架，知识的关联关系依据逻辑关系类型分为“引用”、“相同”、“相似”、“实现”、“依赖”、“实例”、“层次”以及“顺序”；每一类逻辑关系又按照关联的方向性划分；根据用户需求选择逻辑关系和相关属性，执行两两知识单元间基于该属性的关联分析算法，创建所有知识单元间的关联链；根据不同需求反复执行，形成多个维度知识地图的逻辑结构；识别不同维度知识地图间可能存在的关联关系，若存在则创建；
步骤六：利用可视化技术对知识地图的知识节点和关联进行多维度展示；创建虚拟三维空间，在该空间放置符合维度数值的虚拟半透明平面作为视图容器，所有平面应保证预定的的顺序和位姿以利于不同维度知识地图间建立关联；根据知识地图的逻辑结构选择合理的可视化形式，将知识地图的节点和关联边绘制到相应平面上，并绘制不同平面间的关联边；该三维空间提供一系列方便查看的交互操作。
3.根据权利要求2所述的一种多维度动态局部知识地图构建方法，其特征在于：步骤一中所述的从各类信息系统的数据库和知识库以及用户对企业或组织的个人知识和组织知识进行收集整理，其具体实现过程如下：首先整理知识类型，归纳为(a)产品市场/用户需求信息；(b)产品特征、功能、结构描述信息以及设计原理；(c)技术文件；(d)产品设计过程信息；(e)产品试验与运行数据；(f)设计经验；然后进行知识资源的结构分析，依据结构差异进一步细分；最后按照每一类型查找知识资源的存储位置，并进行登记。
4.根据权利要求2所述的一种多维度动态局部知识地图构建方法，其特征在于：步骤二中所述的需求分析是指确定本体应用的目的和范围；本体分析是指定义本体中概念及其之间的关系，本体分析步骤需要领域专家的参与；本体表示是指选择适当的语义模型来表示本体；本体评估是指从清晰性、一致性、完善性和可扩展性多个方面对本体进行评估，如不符合评估标准则转到本体分析重新开始分析；本体文档化是指以文档形式保存所建立的本体。
5.根据权利要求2所述的一种多维度动态局部知识地图构建方法，其特征在于：步骤三中所述的按照面向对象的方法对知识进行封装，其具体实现过程如下：首先将每一类知识资源与本体对号入座；然后按照对应的本体模型将每一个知识实体实例化；最后将知识对象与其存储地址一同存入知识库。
6.根据权利要求2所述的一种多维度动态局部知识地图构建方法，其特征在于：步骤四中所述的利用元数据对知识对象进行描述，其具体实现过程如下：对于每个知识类，首先依据用户需求获取用户想查看的属性信息a1、a2……an；然后获取用户所需求的维度属性an+1……an+m；赋予每一个知识对象以上属性a1、a2……an+m，并赋属性值。
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