CN109947949A - 知识信息智能管理方法、装置及服务器 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种知识信息智能管理方法、装置及服务器，通过获取员工对预存的数据库中的知识信息的不同检索信息，对检索信息进行语义分析，以提取出其中的关键检索词。按关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据关键检索词为知识信息标记对应知识标签。将知识标签加入至预先建立的知识标签库中以对知识标签库进行更新，并根据知识标签库对预存的包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱进行更新。本申请的管理方案通过预先建立知识图谱及数据库的方式，以实现将知识信息与员工或部门进行关联，并通过对员工的检索信息进行语义分析，以不断地对知识图谱进行更新，实现对知识图谱的不断完善，以有利于后续向员工进行智能推荐。

Description

知识信息智能管理方法、装置及服务器

技术领域

本发明涉及信息管理技术领域，具体而言，涉及一种知识信息智能管理方法、装置及服务器。

背景技术

随着信息化技术发展，人工智能水平的提升，单纯的知识生命周期管理已不能满足企业的需求，主要体现在业务的相关性、知识的再利用和知识信息的具象化等方面的缺陷。例如，现有的知识信息管理和用户、岗位没有直接关联，导致知识信息使用困难。现有的知识管理大多停留在部门、专业内，不利于知识信息的流动和共享，知识信息再立业成本较高。且现有的知识管理是一种隐性管理模式，知识采集加工效率低，知识信息的共享交流过程不够完善。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于，提供一种知识信息智能管理方法、装置及服务器以改善上述问题。

本申请实施例提供一种知识信息智能管理方法，应用于服务器，所述服务器中预存有包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱以及包含知识信息的数据库，所述方法包括：

获取员工对所述数据库中的知识信息的不同检索信息，对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词；

按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据所述关键检索词为所述知识信息标记对应的知识标签；

将所述知识标签加入至预先建立的知识标签库以对所述知识标签库进行更新；

根据所述知识标签库对所述知识图谱进行更新。

可选地，所述方法还包括：

根据更新后的知识图谱，从所述数据库中查询出与当前进行检索的员工匹配的知识信息或与当前进行检索的员工所属的部门匹配的知识信息；

将查询到的知识信息推荐给所述员工。

可选地，所述知识标签库中的知识标签与所述数据库中的知识信息相对应，所述方法还包括预先建立知识标签库的步骤，该步骤包括：

对所述数据库中的知识信息进行关键词提取；

根据各所述知识信息的关键词为对应的知识信息标记知识标签；

建立包含各所述知识信息对应的知识标签的知识标签库。

可选地，所述方法还包括预先建立包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱的步骤，该步骤包括：

对数据库中的知识信息进行划分类别处理；

根据不同的部门或者是员工所属的部门，从多个维度将对应类别的知识信息与所述部门或所述员工进行关联；

将员工或部门与知识信息之间的关联关系以图谱的形式进行展示。

可选地，所述多个维度包括员工或部门的职责维度、制度维度、知识维度以及标准维度。

可选地，所述预先建立包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱的步骤之前，所述方法还包括预先建立数据库的步骤，该步骤包括：

采集原始知识信息，对采集到的原始知识信息中的未带有预设关键词的知识信息进行清除；

对清除后的知识信息中的重复的知识信息进行查重过滤操作处理；

对过滤后的知识信息进行预设重点知识信息的抽取处理，以构成数据库。

可选地，所述对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词的步骤，包括：

对所述检索信息中的检索词进行拆分；

获得拆分后的检索词中的关键检索词，并对获得的关键检索词进行优先级排序。

可选地，所述按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息的步骤之后，所述方法还包括：

将搜索得到的知识信息按其对应的关键检索词的优先级进行排序，将排序后的知识信息进行展示。

本申请还提供一种知识信息智能管理装置，应用于服务器，所述服务器中预存有包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱以及包含知识信息的数据库，所述装置包括：

分析模块，用于获取员工对所述数据库中的知识信息的不同检索信息，对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词；

标记模块，用于按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据所述关键检索词为所述知识信息标记对应的知识标签；

第一更新模块，用于将所述知识标签加入至预先建立的知识标签库以对所述知识标签库进行更新；

第二更新模块，用于根据所述知识标签库对所述知识图谱进行更新。

本申请还提供一种服务器，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法步骤。

本申请实施例提供的知识信息智能管理方法、装置及服务器，通过获取员工对预存的数据库中的知识信息的不同检索信息，对检索信息进行语义分析，以提取出检索信息中的关键检索词。按关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据关键检索词为知识信息标记对应的知识标签。将知识标签加入至预先建立的知识标签库中以对知识标签库进行更新，并根据知识标签库对预存的包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱进行更新。本申请的管理方案通过预先建立知识图谱及数据库的方式，以实现将知识信息与员工或部门进行关联，并通过对员工的检索信息进行语义分析，以不断地对知识图谱进行更新，实现对知识图谱的不断完善，以有利于后续向员工进行智能推荐。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的知识信息智能管理方法的应用场景示意图。

图2为本申请实施例提供的服务器的结构框图。

图3为本申请实施例提供的知识信息智能管理方法的流程图。

图4为本申请实施例提供的预先建立数据库的方法的流程图。

图5为本申请实施例提供的预先建立知识图谱的方法的流程图。

图6为本申请实施例提供的知识图谱的示意性。

图7为本申请实施例提供的预先建立知识标签库的方法的流程图。

图8为本申请实施例提供的知识信息智能管理装置的功能模块框图。

图标：110-处理器；120-存储器；130-通信接口；140-总线；800-知识信息智能管理装置；801-分析模块；802-标记模块；803-第一更新模块；804-第二更新模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

请参阅图1，为本申请实施例提供的知识信息智能管理方法的应用场景示意图。该场景中包括服务器以及多个用户终端。所述服务器分别与各个用户终端通信连接。其中，所述用户终端可以是企业内员工所持的终端设备，例如计算机、笔记本电脑、智能手机以及移动上网设备等，具体不作限制。所述服务器为可向各用户终端提供知识信息查询、知识信息推荐的后台服务器。所述服务器可以是单独的服务器，也可以是服务器集群等，具体不作限制。

请参阅图2，为本公开提供的一种服务器的结构示意图。该服务器包括存储器120和处理器110。其中，存储器120用于存储一条或多条计算机指令，一条或多条计算机指令被处理器110执行，以实现本申请提供的知识信息智能管理方法。

图2所示的服务器还包括总线140和通信接口130，处理器110、通信接口130和存储器120通过总线140连接。

其中，存储器120可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口130(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。

总线140可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图2中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器120用于存储程序，所述处理器110在接收到执行指令后，执行所述程序，本申请实施例所提供的方法可以应用于处理器110中，或者由处理器110实现。

处理器110可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，本申请实施例所提供的方法的各步骤可以通过处理器110中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器110可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本公开实施方式中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本公开实施方式所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器120，处理器110读取存储器120中的信息，结合其硬件完成本申请提供的方法实施方式的步骤。

结合图3，本发明实施例还提供一种可应用于服务器的知识信息智能管理方法。其中，所述方法有关的流程所定义的方法步骤可以由所述处理器110实现。下面将对图3所示的具体流程进行详细阐述。

步骤S310，获取员工对所述数据库中的知识信息的不同检索信息，对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词。

现有的对于知识信息的管理强调的是数据的标准化管理、文档的知识化管理，最终是以管理应用为导向，实现无序知识信息有序化，注重的是知识信息的共享分发。现有的知识信息管理已经具备一定的智能化服务，但是对于用户而言，更加关注的是与自身工作相关的以及感兴趣的知识。例如，对于企业的新员工而言，想要能够快速获取与自身岗位相关的知识，能够快速的理解相关业务并开展工作。使得知识信息的传递和共享更加快捷、智能是现有技术不足以完全支撑解决的问题。

本申请针对现有技术中的不足，应用知识图谱、大数据技术构建岗位知识图谱，将知识信息与员工岗位直接关联，可方便员工快速收集、学习岗位相关知识信息。并应用智能检索及大数据技术，对用户检索语义习惯进行分析，实现知识信息的智能、精确检索。进一步地对用户检索、浏览行为进行深入分析，获取用户关注的知识分类，从而实现知识信息的智能推荐。

请结合参阅图4，本申请实施例中，在执行步骤S110之前，还包括预先建立包含知识信息的数据库的步骤，具体如下：

步骤S410，采集原始知识信息，对采集到的原始知识信息中的未带有预设关键词的知识信息进行清除。

步骤S420，对清除后的知识信息中的重复的知识信息进行查重过滤操作处理。

步骤S430，对过滤后的知识信息进行预设重点知识信息的抽取处理，以构成数据库。

要实现智能检索、智能推荐，首先需要建立包含多种知识信息的数据库。本实施例中，可通过网络爬取及专项数据收集等方式采集原始知识信息。采集到的原始知识信息为海量的、无过滤的知识信息，其中可能包含很多的与企业无关的，或者是存在不良信息的知识信息。因此，可对采集到的原始知识信息进行清洗操作。例如，可预先设定一些关键词，默认带有这些关键词的知识信息为有用的知识信息。如此，可对采集到的原始知识信息中的各条知识信息进行预设关键词的匹配，若未带有预设关键词，则可将未带有预设关键词的知识信息进行清除。

考虑到采集到的知识信息中由于未进行挑选，因此可能存在重复信息的现象，这样将导致对存储空间的占用，造成存储压力，并且对后续的检索及推荐也将造成障碍。因此，在本实施例中，还可对清除处理后的知识信息中的重复知识信息进行查重过滤操作处理，保障数据库中的知识信息的无重复性。

进一步地，还可对过滤后的知识信息进行预设重点知识信息的抽取处理，通过抽取处理可得到和企业紧密相关的知识信息，有利于后续员工检索时有针对性的进行推荐。通过上述处理之后得到的知识信息可构成数据库，企业员工可基于该数据库中的知识信息进行检索及知识信息获取。

数据库中的知识信息可包括多种类别的知识信息，可以企业不同部门或岗位来进行类别划分，例如与技术相关的知识信息、与人力资源相关的知识信息、与市场营销相关的知识信息等。

在上述建立数据库的基础上，可基于数据库中的知识信息建立包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱，请结合参阅图5：

步骤S510，对数据库中的知识信息进行划分类别处理。

步骤S520，根据不同的部门或者是员工所属的部门，从多个维度将对应类别的知识信息与所述部门或所述员工进行关联。

步骤S530，将员工或部门与知识信息之间的关联关系以图谱的形式进行展示。

在进行知识信息的搜索时，一般都想要能够获得与自身岗位紧密相关的知识信息，可以让自己快速地了解岗位相关知识。现有技术中一般是采用列表或目录的形式实现知识信息与岗位信息之间的关联，但是这种形式在展示效果上不佳，不能实现一目了然的展示效果。基于上述考虑，本实施例中，将枯燥无味的列表或目录型展示转换为具象化的图谱展示，方便用户快速获取知识并加以利用。

本实施例中，首先可对上述建立的数据库中的知识信息进行划分类别处理，例如市场类、人资类、技术类等不限。

根据不同的部门或者是员工所属的部门，对知识信息的相关性分析以初步形成知识信息与部门或员工的关联关系。其中，若以部门为单位进行关联关系的建立，则直接建立不同知识信息与不同部门之间的关联关系，若以员工为单位进行关联关系的建立，则需要基于员工所属的部门，在建立部门与知识信息的关联关系的基础上，建立部门内员工与知识信息的关联关系。

例如，针对包含例如“市场”、“销售”等关键词的知识信息，则可将其与市场部门或者是市场部门内的员工建立关联。若包含“电压”、“调度”等关键词的知识信息，则可将其与技术部门或者是技术部门内的员工建立关联。需要说明的是，上述只是列举说明而言，具体地对应关系可根据需求进行建立，对此不作限制。

本实施例中，在建立知识信息与部门或员工的关联关系的基础上，还可在部门内部实现多个维度的知识信息的划分。请结合参阅图6，其中多个维度可包括员工或部门的职责维度、制度维度、知识维度以及标准维度等。其中，职责维度内又可包括内部职责以及外部职责两个方面，内部职责可包括例如项目过程管理、文档撰写、工作流程以及组织协调等知识信息。而外部职责可包括例如技术支撑和业务支撑等知识信息。

而上述的制度维度中可包括例如项目管理规范、考核管理及绩效管理等方面。而项目管理规范中可包括交付物管理制度、人员管理制度、部署实施制度以及信息安全制度等。

上述的知识维度可包括例如项目管理知识、专业技能及基础技能等。其中，项目管理知识可包括质量管理、进度管理以及风险管理等。

上述的标准维度可包括项目管理标准、数据安全及网络安全等。其中，项目管理标准可包括例如设计开发标准、测试标准、实施标准及验收标准等。

需要说明的是，上述的多个维度的划分以及各个维度下包含的多个方面的相关知识信息的划分仅为举例说明，在实际应用中，可根据实际需求进行相应设置。

本实施例中，可将上述划分得到的员工或部门所体现的岗位与知识信息之间的关联关系以例如图6中所示的图谱的形式进行展示，便于对知识信息的管理及应用。

本实施例中，还可对各条知识信息标记知识标签，如此，在用户进行检索时，可基于检索词与知识标签的匹配从而提取对应的知识信息。因此，在上述基础上，请参阅图7，还可预先建立知识标签库，具体如下：

步骤S710，对所述数据库中的知识信息进行关键词提取。

步骤S720，根据各所述知识信息的关键词为对应的知识信息标记知识标签。

步骤S730，建立包含各所述知识信息对应的知识标签的知识标签库。

本实施例中，可对上述建立的数据库中的各条知识信息进行关键词提取。例如，针对各条知识信息可提取到例如“薪资”、“销售技能”、“调度”等关键词。根据各条知识信息的关键词为对应的知识信息标记知识标签。建立包含各条知识信息对应的知识标签的知识标签库。如此，知识标签库中的各知识标签与数据库中的知识信息是相对应的。用户后续在检索时，则可根据检索词去匹配知识标签，进而匹配到对应的知识信息，实现智能检索。

上述的建立包含知识信息的数据库、建立包含员工或部门与知识信息之间的关联关系的知识图谱，以及建立知识标签库的过程可为在用户进行正式检索之前预先建立的。但是，在实际应用中，还需要根据用户的实际检索行为来对知识标签库以及知识图谱等进行更新，从而更符合用户的检索习惯。

可获取员工对数据库中的知识信息的不同检索信息，该不同检索信息可以是同一个员工对不同知识信息的检索信息，也可能是不同员工对相同知识信息的检索信息，或者也可以是不同员工对不同知识信息的检索信息。例如，针对不同员工对相同知识信息的检索信息时，是由于各个员工的检索习惯可能不同，因此，在对于同一条知识信息的获取时，用到的检索信息也可能不同。为了对各个检索信息进行深入分析，以实现准确地检索，本实施例中，可对检索信息进行语义分析，以提取出不同检索信息中的关键检索词。

本实施例中，在一条检索信息中可能包含多个检索词，并且有些检索词可能是无用的检索词，例如“的”、“对”、“可”等，需要对这类无用的检索词进行滤除。可对检索信息中的检索词进行拆分处理，以获得拆分处理后的检索词中的关键检索词，并对关键检索词进行优先级排序。

步骤S320，按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据所述关键检索词为所述知识信息标记对应的知识标签。

步骤S330，将所述知识标签加入至预先建立的知识标签库以对所述知识标签库进行更新。

步骤S340，根据所述知识标签库对所述知识图谱进行更新。

本实施例中，可按提取出的关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，再获得对应的知识信息的基础上为知识信息标记对应的知识标签。该知识标签可根据得到的关键检索词进行设置。如此，避免了原始所设定的知识标签不符合实际应用中用户的检索习惯的弊端。

可选地，在得到新的知识标签的情况下，可将知识标签加入至预先建立的知识标签库中以对知识标签库进行更新。并根据知识标签库对知识图谱进行更新，可选地，对知识图谱中对应的维度下的知识信息对应的知识标签进行更新。

本实施例中，由上述可知，在得到的关键检索词可能包括多个，因此，基于关键检索词检索得到的知识信息也可能包含多条。可将搜索得到的知识信息按其对应的关键检索词的优先级进行排序，将排序后的知识信息进行展示。

通过上述过程，可对用户检索行为，包括检索关键词、浏览结果等行为进行分析，从用户角度获取知识信息的关键词，从海量检索关键词中提取出最准确的、最符合用户习惯的关键词，从而支撑完善知识标签库。

本实施例中，在不断更新知识标签库以及知识图谱的同时，在用户进行检索时，可根据更新后的知识图谱，从所述数据库中查询出与当前进行检索的员工匹配的知识信息，或者与当前进行检索的员工所属的部门匹配的知识信息。再将查询到的知识信息推荐给所述员工，从而实现智能推荐的效果。

本申请提供的知识信息智能管理方案，基于知识图谱、语义分析处理、智能检索等技术构建企业的知识体系，实现智能化知识管理及应用服务。具体地，应用知识图谱构建岗位与知识的关联，从岗位的多个不同维度实现知识信息的图谱化管理及应用，使得知识信息与员工紧密结合，方便员工快速获取和学习相关知识，且大幅度提升了知识的检索利用效率。并且构建基于语义分析处理技术的智能检索功能，使得知识信息检索结果更加智能、精确。同时，还可基于用户的检索行为，进一步优化知识标签库，进而支撑知识智能检索及智能推荐。

请参阅图8，本申请实施例还提供一种应用于上述服务器的知识信息智能管理装置800，其中，所述服务器中预存有包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱以及包含知识信息的数据库。所述知识信息智能管理装置800包括分析模块801、标记模块802、第一更新模块803以及第二更新模块804。

所述分析模块801，用于获取员工对所述数据库中的知识信息的不同检索信息，对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词。可以理解，该分析模块801可以用于执行上述步骤S310，关于该分析模块801的详细实现方式可以参照上述对步骤S310有关的内容。

所述标记模块802，用于按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据所述关键检索词为所述知识信息标记对应的知识标签。可以理解，该标记模块802可以用于执行上述步骤S320，关于该标记模块802的详细实现方式可以参照上述对步骤S320有关的内容。

所述第一更新模块803，用于将所述知识标签加入至预先建立的知识标签库以对所述知识标签库进行更新。可以理解，该第一更新模块803可以用于执行上述步骤S330，关于该第一更新模块803的详细实现方式可以参照上述对步骤S330有关的内容。

所述第二更新模块804，用于根据所述知识标签库对所述知识图谱进行更新。可以理解，该第二更新模块804可以用于执行上述步骤S340，关于该第二更新模块804的详细实现方式可以参照上述对步骤S340有关的内容。

本申请实施例还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的知识信息智能管理方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法中的对应过程，在此不再过多赘述。

综上所述，本申请实施例提供的知识信息智能管理方法、装置及服务器，通过获取员工对预存的数据库中的知识信息的不同检索信息，对检索信息进行语义分析，以提取出检索信息中的关键检索词。按关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据关键检索词为知识信息标记对应的知识标签。将知识标签加入至预先建立的知识标签库中以对知识标签库进行更新，并根据知识标签库对预存的包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱进行更新。本申请的管理方案通过预先建立知识图谱及数据库的方式，以实现将知识信息与员工或部门进行关联，并通过对员工的检索信息进行语义分析，以不断地对知识图谱进行更新，实现对知识图谱的不断完善，以有利于后续向员工进行智能推荐。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种知识信息智能管理方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器中预存有包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱以及包含知识信息的数据库，所述方法包括：

获取员工对所述数据库中的知识信息的不同检索信息，对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词；

按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据所述关键检索词为所述知识信息标记对应的知识标签；

将所述知识标签加入至预先建立的知识标签库以对所述知识标签库进行更新；

根据所述知识标签库对所述知识图谱进行更新。

2.根据权利要求1所述的知识信息智能管理方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据更新后的知识图谱，从所述数据库中查询出与当前进行检索的员工匹配的知识信息或与当前进行检索的员工所属的部门匹配的知识信息；

将查询到的知识信息推荐给所述员工。

3.根据权利要求1所述的知识信息智能管理方法，其特征在于，所述知识标签库中的知识标签与所述数据库中的知识信息相对应，所述方法还包括预先建立知识标签库的步骤，该步骤包括：

对所述数据库中的知识信息进行关键词提取；

根据各所述知识信息的关键词为对应的知识信息标记知识标签；

建立包含各所述知识信息对应的知识标签的知识标签库。

4.根据权利要求1所述的知识信息智能管理方法，其特征在于，所述方法还包括预先建立包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱的步骤，该步骤包括：

对数据库中的知识信息进行划分类别处理；

根据不同的部门或者是员工所属的部门，从多个维度将对应类别的知识信息与所述部门或所述员工进行关联；

将员工或部门与知识信息之间的关联关系以图谱的形式进行展示。

5.根据权利要求4所述的知识信息智能管理方法，其特征在于，所述多个维度包括员工或部门的职责维度、制度维度、知识维度以及标准维度。

6.根据权利要求1所述的知识信息智能管理方法，其特征在于，所述预先建立包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱的步骤之前，所述方法还包括预先建立数据库的步骤，该步骤包括：

采集原始知识信息，对采集到的原始知识信息中的未带有预设关键词的知识信息进行清除；

对清除后的知识信息中的重复的知识信息进行查重过滤操作处理；

对过滤后的知识信息进行预设重点知识信息的抽取处理，以构成数据库。

7.根据权利要求1所述的知识信息智能管理方法，其特征在于，所述对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词的步骤，包括：

对所述检索信息中的检索词进行拆分；

获得拆分后的检索词中的关键检索词，并对获得的关键检索词进行优先级排序。

8.根据权利要求1所述的知识信息智能管理方法，其特征在于，所述按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息的步骤之后，所述方法还包括：

将搜索得到的知识信息按其对应的关键检索词的优先级进行排序，将排序后的知识信息进行展示。

9.一种知识信息智能管理装置，其特征在于，应用于服务器，所述服务器中预存有包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱以及包含知识信息的数据库，所述装置包括：

分析模块，用于获取员工对所述数据库中的知识信息的不同检索信息，对所述检索信息进行语义分析，以提取出所述检索信息中的关键检索词；

标记模块，用于按所述关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据所述关键检索词为所述知识信息标记对应的知识标签；

第一更新模块，用于将所述知识标签加入至预先建立的知识标签库以对所述知识标签库进行更新；

第二更新模块，用于根据所述知识标签库对所述知识图谱进行更新。

10.一种服务器，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任意一项所述的方法步骤。