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合乐888公告

研究内容主要涉及基于网格的电子政务知识服


发布时间:2018-06-24 17:02    来源:未知    阅读次数:()

  合乐888官网摘要:针对当前政府大数据存在多源化、异构化、碎片化及价值密度低等问题, 给电子政务知识服务带来巨大挑战。知识融合能解决多源、异构的知识优化重组问题, 提高电子政务知识服务质量。首先, 对知识融合及其相关研究进展进行了理论回顾, 探讨了大数据环境下电子政务知识服务的内涵、基本特征, 分析电子政务知识服务对知识融合的现实需求;其次, 提出了基于知识融合的电子政务知识服务模式, 构建了基于知识融合的电子政务知识服务系统模型, 并对系统模型进行分析;最后, 总结了研究局限与展望。

  大数据存在体量大、多源化、异构化、碎片化、价值密度低等特点, 在一定程度上提升了电子政务知识服务的效率和质量, 丰富了电子政务知识服务的内涵和手段, 同时, 也给电子政务知识服务带来了新的挑战。大数据环境下, 如何提高电子政务知识服务质量, 从而为政府决策者提供精准的、个性化知识服务解决方案, 成为电子政务知识服务研究领域的热点和难点。

  知识融合通过满足用户个性化的知识需求来提高知识服务质量, 促进知识共享、知识交互和业务协同, 实现知识创新, 可帮助管理决策者找寻组织内外部知识间的潜在的、隐形的某种关联, 发现被忽略的因素, 从而为决策者提供精准化、个性化知识服务和解决方案, 是大数据环境下进行知识获取、组织和利用的有效途径。

  知识融合 (Knowledge Fusion) 最早于20世纪90年代初被提出, 是在知识聚合、信息融合、数据集成等研究的基础上提出的新概念。著名情报学者邱均平等人认为, 根据知识来源的不同, 将知识融合研究划分为两类:其一, 知识融合是信息融合发展的高级阶段, 是信息融合衍生而来, 主要指从物理层获得的数据转化而来的信息, 军事、医学、工程学科学者是其主要研究力量;其二, 知识融合是知识管理视角下的知识融合, 主要是从知识库、网络文本数据库中抽取而来的知识, 管理科学、图书情报学、计算机科学等学者是其主要研究力量。国外研究方面, 可以发现国外学者对知识融合进行了大量的研究, 从工程学科、计算机科学等学科视角研究知识融合仍然占据主导地位, 从图书馆信息科学 (LIS) 学科视角研究知识融合在近年逐渐兴起, 知识融合主题引起了图书馆信息学界的极大关注。从知识融合研究内容分析, 涵盖了算法研究、系统研究、框架研究、应用研究和实证研究。理论研究包括基于语义理解的知识融合、基于贝叶斯网络的知识融合等研究领域;应用研究则覆盖面向网格环境的知识融合、面向企业知识的知识融合等方面。国内方面, 国内学者研究知识融合问题, 多偏重于应用层, 强调辅助决策支持、提升知识服务质量。从研究主体看, 计算机科学等学科背景的学者仍占主流, 图书情报学领域的研究者相对较少, 关注领域集中于参考咨询、协同标注及大数据、关联数据环境下的知识融合。如唐晓波等人探讨了大数据环境下的知识融合框架模型, 高劲松等人提出了基于关联数据的知识融合模型, 沈旺等人提出数字参考咨询知识融合框架, 该框架有利于解决异构数据的结构异构性、语义矛盾性等问题。

  电子政务知识服务, 是以政务信息知识的识别、获取、组织、存储、挖掘的能力为基础, 根据用户的问题描述和所处环境, 融入用户解决问题的过程之中, 提供能够有效支持政务知识应用和知识创新的服务。大数据环境下知识总量的增加, 公众用户关注的不仅仅是政务信息的搜寻、获取, 更多地关注如何利用知识解决问题, 如何获取能解决问题或提供个性化解决方案的的知识。电子政务知识服务要求对分布式的、异构多源的政府数据资源进行集成和整合, 通过建立数字化知识服务平台, 建设业务应用系统, 构建电子政务知识服务体系, 对内满足政府管理和政府决策需求, 对外满足公众对信息、知识和服务的需求, 实现知识应用和知识创新, 最终提高政府的管理决策效率和服务能力。与其他类型知识服务不同的是, 电子政务知识服务具有很强的公共性, 其最终目的在于提高政府行政的效率和能力, 辅助政府决策, 提高公共服务的质量。

  近年来, 国内学者对电子政务知识服务领域的相关研究, 聚焦于服务模式和技术实现等领域。研究内容主要涉及基于网格的电子政务知识服务、基于用户兴趣聚类的电子政务知识服务、基于门户网站的电子政务知识服务等方面。如柳巧玲提出了一种基于知识网格技术的电子政务知识服务平台, 伍革新等人设计了基于用户兴趣聚类的电子政务知识服务平台模型, 并开展了具体实证分析, 徐晨琛提出了基于门户网站的电子政务知识服务模式, 并构建了电子政务知识服务平台, 马海群等人提出支撑知识产权电子政务的知识服务。

  在关键技术实现方面, 国内学者逐渐聚焦电子政务知识服务的技术实现、平台搭建等研究领。

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