面向過程追蹤的知識狀態描述方法研究

（大連理工大學 CIMS中心， 遼寧 大連116024）



摘要：針對企業知識安全管理的需求，提出了面向過程跟蹤的知識狀態描述方法。該方法將知識狀態屬性變化與知識流動過程信息關聯，通過建立工作流過程狀態矢量和融合過程追溯矢量表示知識流動的動態信息，結合其所對應的屬性維和時間維的信息建立了知識狀態的三維描述模型，實現了對知識流動過程中知識狀態完整的、精確的描述。企業應用表明，在實際生產管理中該方法能夠對知識狀態信息進行完整描述，保證了知識流動的可追溯性，為企業知識安全管理提供了支持。

關鍵詞：知識狀態； 過程； 知識流動； 過程追蹤

中圖分類號：TP391文獻標志碼：A

文章編號：1001-3695(2008)11-3346-04



Study on description method of knowledge state

based on process tracking



LIU Xiao-bing，BAI Zhao-yang，XUE Dong-juan， LV Zhi-jun



（CIMS Center， Dalian University ofTechnology， Dalian Liaoning 116024， China）



Abstract:To satisfy requirements on knowledge security management， this paper proposed a description method of knowledge state on the base of process tracking. Associating the change of knowledge state and the process information of knowledge flow， presented the three dimension description model with workflow process state vector and combination backward vector in order to accurately and integrally describe knowledge state in the flow process， which was structured by workflow， attribute and time dimension. Also the implementation issues with the method can support knowledge security management.

Key words：knowledge state; process; knowledge flow; process tracking



0引言

隨著知識經濟時代的來臨，知識已成為企業的重要資產，甚至可能是企業惟一的競爭優勢來源^[1]。在日益激烈的市場競爭下，企業面臨人才的流失、技術的竊取、市場資源和客戶資料的泄密等一系列知識安全管理問題，知識安全管理已經是企業需要迫切解決的問題之一。信息安全專家呂述望教授認為：在知識安全時代，信息安全的金三角，即保密性、完整性、可用性，已不能滿足當前的安全需求；可控性的提出擴展了安全需求結構，它是知識安全管理強調的重點，是知識安全主要解決的安全問題^[2]。從管理內容的角度，可控性管理應包括知識的表示、知識的抽取、知識的傳遞、知識的保存、知識的保護五大方面。從管理問題的角度，上述五方面可以概括為兩大方面，即知識流向的可控和知識的使用可控。 要達到知識安全可控的目的，首要任務就是對知識流動過程中的知識狀態信息進行收集，準確描述知識流動中的狀態、有效監控知識的流動，進而保證知識流動過程的連續性。

本文提出的基于過程跟蹤的知識狀態描述方法，可以對知識流動過程中的狀態信息進行有效的收集和控制。首先，在分析知識安全管理對知識狀態描述要求的基礎上，引入過程標志作為知識狀態屬性，建立了知識狀態變化的三維描述概念模型；然后通過對企業知識流動進行分類，分析了企業知識流動過程變化和知識狀態變化的關系；進而建立了知識狀態描述模型，實現了對知識流動過程的跟蹤。

1企業知識安全管理對知識狀態描述的要求

企業知識存量、知識水平、知識結構、知識分布是企業知識的四個基本屬性，而企業知識狀態是企業知識基本屬性的總體體現。

企業的知識狀態呈現動態性。這種動態變化主要來源于知識流動帶來的知識屬性變化和企業自身人力資源的變化。知識流動對于企業知識創新是十分必要的，但同時帶來了知識資產在流動過程環節泄密的風險，企業內部人員的“新陳代謝”也帶來了企業知識流失的風險。因此，一方面知識狀態的動態性增加了企業知識安全管理的難度；另一方面知識安全管理為了控制知識狀態的變化，需要對知識狀態進行動態跟蹤，這都在客觀上增加了知識狀態描述的難度。

知識安全管理就是管理企業的知識資產安全。企業中知識資產是指知識產權、基礎結構、市場和人力資產的總和。其中，知識產權包括商業秘密、版權、專利和各種設計專有權等；基礎結構資產是使企業得以運行的技術、工作方式、程序、銷售模式、財政結構、客戶數據庫等；市場資產則是由品牌、聲譽、有利的銷售渠道和經營權等組成；人力資產則是企業的人力資源。在知識流動過程中，知識資產要經歷若干次的傳遞，在各知識載體間進行分拆、合并等變化，同一個知識經過變化可能推演出若干個派生知識，從而形成了不同的知識創新和使用過程。因為知識推演過程復雜且動態可變，為了描述清楚知識狀態變化，必須引入過程作為知識安全管理的關鍵標志，不同的過程擁有不同的屬性值，以此來描述知識流動過程中其使用環境的相關信息。

企業知識流動的過程并不是隨機的，而是有目的的，是按照企業工作流程規范以某種特定方式進行的過程。這個過程具有針對性、動態性、程序化的特點。因此，知識流動過程中要求對知識狀態的描述不僅能夠反映知識的靜態屬性信息，為知識使用者了解知識、使用知識提供支持；還要求能夠表示出知識的動態屬性信息，為知識安全的可控提供支持。動態屬性信息包括三方面內容：a）用戶權限信息，包括用戶的身份認證、授予權限和操作記錄等信息；b）知識流動信息，包括知識的來源、知識的去向、知識的變形等信息；c）沖突控制信息，包括知識間的約束、用戶間的約束以及兩者之間的對應信息。

2基于過程跟蹤的知識狀態描述方法

在知識密集型組織中，對業務過程的控制和對知識資產的管理具有緊密的依賴關系。工作流管理是實現業務過程控制的重要技術。因此，基于過程跟蹤的知識狀態描述過程要求將業務過程控制與知識管理集成，以便實現基于資源約束、知識需求變化和時間約束的知識安全控制。在知識安全可控管理過程中，知識狀態的變化包括知識標志屬性的改變、工作流程的改變和知識流動涉及的時間改變三個基本因素。知識狀態可以由這三個基本因素（屬性維、工作流維和時間維）構成的三維空間加以描述，如圖1所示。知識狀態的標志屬性包括知識的靜態屬性信息、動態屬性信息和過程標志信息等。在知識流動過程中，這些屬性需要組合使用才能標志知識的基本安全狀態。由于靜態屬性在知識流動過程中保持不變，在知識狀態描述時可以著重考慮工作流維、時間維，動態屬性與過程標志信息間的關系。工作流維描述知識流動路線上的各個可控節點、知識在各個節點上的自然狀態以及節點所對應的規則等信息。時間維描述知識流動涉及的時間信息，為后續統計和審計提供依據。 

在圖1中，某一知識在傳遞和使用過程中由于知識的集成、分解而出現知識標志屬性變化。

21知識流動中的動態過程管理

知識動態過程管理要求對知識流動過程類型進行分類。首先給出知識流的定義。

定義1知識流是一個五元組KF=〈 S，R，K，D，A 〉。其中：S={si:i=1，…，｜S｜}表示知識源的有限集，知識源可以是人員、人員組或組織知識庫；R={rj:j=1，…，｜R｜}表示知識需求的有限集；K={km:m=1，…，｜K｜}表示需傳遞的知識的有限集，知識依托或存在于知識源中；D={dn:n=1，…，｜D｜}表示知識接受者的有限集，可以是人員或人員組，在特定的組織內，有 DS，即知識接受者是知識源的子集；A(S×K)∪(K×D)，表示連接知識源與知識、知識與知識接受者的有向弧 a 的有限集。

在上述定義中，知識源 S 中的人員、知識接受者 D 均對應于工作流中的角色，知識需求 R 和知識 K 均產生于工作流所描述的業務過程。這些特征反映了知識流與工作流之間緊密的內在關聯。

知識流是一個動態的過程，參考文獻[3]的分析方法對知識流動分類。如圖2所示，分別為分化過程狀態、順序過程狀態和融合過程狀態^[3]。圖2中橢圓代表業務流程，箭頭代表知識流，方框表示知識載體，圓形代表知識間的從屬關系和主次關系，反映了知識間的邏輯關系。分化型表示知識產生后分化在兩個或兩個以上流程中使用，如企業中生產計劃流程就是制定后分化流向多個生產單元；順序型表示知識在某一業務流程產生后順次傳入下一業務流程，這種模式是企業中最為普遍的知識流動方式；融合型表示在兩個或兩個以上的業務流程中產生的多個知識，以交叉融合的模式在下一個流程中應用，如企業中的質量管理、生產價值評估等流程。企業中知識流動過程的動態變化情況如圖3所示。

圖3中工作流節點P2的過程狀態為順序過程狀態，工作流節點P3的過程狀態為分化過程狀態，工作流節點Pi的過程狀態則為融合過程狀態。由于分化過程的前各個工作流節點的過程狀態惟一存在，故可以通過拆解前各個工作節點的過程狀態構造前各個虛擬過程，如圖3中虛線表示部分，進而消除了過程分支情況，形成完整過程鏈^[4]。知識分化流動時，對于任意過程B1，B1，…，Bq的知識在任意工作節點的過程狀態由表1描述，如過程為B5的知識在工作節點Pi的過程狀態描述為1-1-3-1-2-1…-(v+1)-…。

分析知識流動過程，順序過程狀態和分化過程狀態的起始過程為同一初始值，可以將順序過程狀態看做是分化過程狀態的特例。因此，本文將兩者統一稱為工作流過程狀態，用工作流過程狀態描述知識在工作流維某節點上順序或分化流動的過程狀態。

圖3中的Pi、Pj、Pn工作流節點為融合過程狀態，融合流動過程會產生新的過程標志，而且要求能夠追溯參與融合的各知識的過程信息。本文取參與融合的各知識的最大起始過程值并增加1作為融合過程初始值，記錄參與融合的各個過程信息。例如圖3中在Pj工作流節點有B1、B2、B3共三個過程的知識要進行融合，假設參與融合的三個過程的起始過程均為1，則產生新的過程標志作為融合過程Bj1的初始值記為2（1+1=2）。參與Bj1融合的各知識B1、B2、B3的過程信息如表1所示；Bj1進行后續知識流動，此過程描述如表2所示。

22知識流動中知識過程狀態的數學描述

定義2知識狀態矢量。描述知識流動過程中工作流維過程信息的矢量，記做Vpw，Vpw=(Pm-1，Pm-2，…，Pi，…，P1，P0)。其中：m表示當前知識流動所處工作流維位置；Pi表示在第i-1工作流節點處知識分化的數量。Pi=0表示該知識在工作流維第i-1節點處未開始流動；Pi≠0表示該知識在工作流維第i-1節點處已開始流動；max Pi=1表示該知識在工作流維第i-1節點處未分化流動。

基于16進制數易于與2進制數和10進制數之間相互轉換的特點，本文采用16進制數描述知識的工作流維過程狀態矢量^[5]。

若某一知識流動至工作流維節點8，其在節點3處分為三個過程進行流動，而且第二個過程的知識未經過工作流維第4、5、6節點，第三個過程的知識未經過工作流維第5、6、7節點

定義3知識狀態值。描述知識流動過程中工作流維過程狀態矢量的值，記做Vpw。

利用16進制數轉換10進制數的規則，工作流維過程狀態值Vpw可由工作流維過程狀態矢量Vpw作如下轉換得到：Vpw=Vpw×V16。其中V16=(16m-1，16m-2，…，160)T。則

利用10進制數轉換16進制數的規則，對于任意知識的過程狀態值可以計算出其工作流維過程狀態矢量，并確定其當前工作流維位置。

定義4融合過程追溯矢量。在知識流動過程中知識進行融合時，用來記錄融合前的各過程工作流維過程信息的矢量，記做

Vca=((Vpwyl)l，…，(Vpwy3)3，(Vpwy2)2，(Vpwy1)l，…，((Vpwxj)j，…，(Vpwx3)3，(Vpwx2)2，(Vpwx1)1)1

其中：k表示該知識進行融合操作的總次數；j，…，l表示每次參與融合的知識過程總數；(Vpwxj)j，…，(Vpwyl)l分別表示融合前某個過程的知識工作流維過程狀態值；Vca=(0)表示該知識未進行過融合操作。

23基于過程的知識狀態描述數據模型

在企業生產經營過程中，不同的知識包含不同的知識屬性內容，如合同訂單管理中的加工用途、交貨狀態、協議標準等屬性內容；相同屬性的知識在知識流動過程中包含不同的工作流維信息；在不同時間段內依據時間維參數進行的統計內容也不盡相同。知識狀態描述所涉及到的信息類型和內容等均具有不確定性，所以描述知識狀態的數據模型要求具有封裝性、多層次性和動態擴展性能^[6]，能夠隨著信息量的變化，動態擴展存儲空間以容納完備的知識狀態信息。動態數據結構中的類鏈表可以滿足這些要求，以工作流維類、知識屬性類和時間統計類表達知識狀態類的組成元素，以知識狀態類為模板構成類鏈表描述知識狀態的特征。

基于過程的知識狀態描述數據模型可以采用三元組表達：〈processes.dim，attributes.dim，time.dim〉。其中：

a)Processes.dim，知識工作流維。

〈process〉::=〈process.ID〉〈process.name〉〈process.type〉〈process.value〉[process.constrain]

其中：process.ID表示工作流維元素編碼；process.name 表示工作流維元素名稱;process.type 表示工作流維元素類型;process.value表示工作流維元素值;process.constrain表示由于需求變化引起的約束條件。

b)Attributes.dim，知識屬性維，包括知識的基本屬性、動態屬性和約束等。

〈attribute〉::=〈attribute.ID〉〈attribute.name〉〈attribute.type〉〈attribute.value〉[attribute.constrain]

其中:attribute.ID表示屬性維元素編碼;attribute.name表示屬性名稱;attribute.type表示屬性類型;attribute.value表示屬性值;attribute.constrain表示知識屬性的動態約束，包括兩方面，即由于知識本身的關聯引起的約束條件和由于權限控制引起的約束條件。

c)Time.dim，知識時間維（統計維），在某時間段內統計知識相關的量化信息和使用日志。

〈time〉::=〈time.ID〉〈time.name〉〈time.type〉〈 time.value〉

其中：time.ID表示時間維統計元素編碼；time.name 表示時間維統計元素名稱；time.type 表示時間維元素統計類型；time.value 表示時間維元素統計值。

該數據模型可以準確描述知識流動過程中動態變化的知識狀態信息。Processes.dim能夠精確定位知識在流動過程中所處的工作流維位置以及該知識流動過程中知識的組成關系；processes.dim和attributes.dim組合能夠惟一標志任一知識的過程狀態；processes.dim、attributes.dim和time.dim三者組合能夠跟蹤任意知識的流動，為知識安全可控提供決策支持。

3應用實例

基于過程的知識狀態描述方法已在鋼鐵集團企業——東北特鋼集團生產管理信息化項目的工藝設計管理子系統中得到應用。工藝設計是一項復雜的智力活動，需要大量的專業知識和經驗，是鋼鐵企業重要的知識資產。工藝設計部門為KBGCr15模鑄軸承鋼鋼錠設計加工工藝，工藝編號0710。

在工藝設計過程中，為了實現知識安全的可控，需要跟蹤其設計過程以描述知識在工作流維上的知識狀態。工藝設計是一個從上到下的產品工藝設計任務不斷分解的過程。以某一階段為例，過程0710-1是依據客戶對交付產品提出的工藝質量規范要求進行的工藝設計過程之一，該過程是以知識K-1為起點的流動過程。在流動過程中，由于用戶需求的變化，導致知識分化過程，形成過程 0710-2、0710-3、0710-4、0710-5，這些過程是以知識 K-2為起點的知識流動過程。上述設計分別依據不同的標準進行，如表3所示。

表3工藝設計中的知識流動

在工藝設計中，工作流維節點包括：010101配料設計、010103冶煉方法設計、010104 LF爐精煉方法設計、010105 VD爐精煉方法設計、010106鑄錠工序設計、010107鋼錠熱送方法設計。由于用戶需求的變化，在VD爐精煉方法設計（010105）上產生知識分化。在后續設計上，根據用戶不同的需求進行鑄錠和熱送設計。在設計過程中的工作流維各節點上知識狀態矢量/值如表4所示。

表 4工作流維各節點上知識狀態矢量/值

編號

根據設計過程中工作流維各節點知識狀態矢量/值，利用本文的轉換方法可計算得到各工作流維上的過程狀態，結合屬性維和時間維的數據信息可描述該知識在各道工作流維上的知識狀態。

4結束語

基于過程跟蹤的知識狀態描述方法將知識屬性變化與工作流維關聯，通過建立工作流過程狀態矢量和融合過程追溯矢量表達知識流動的動態信息，結合所對應的屬性維和時間維的信息實現了對知識流動過程中知識狀態完整的、精確的描述。在工作流維的數據處理上，利用數制轉換規則，將工作流維過程狀態矢量轉換為工作流維過程狀態值，進而減少系統數據的冗余度。這種方法可以在明確標志各知識流動過程的前提下，清楚地描述知識在任意工作流節點的知識狀態，保證了知識流動的可追溯性，使管理人員可以實時了解知識狀態信息，為知識管理提供支持。

參考文獻：

［1］DABROWSKI A， MOSS L S，PARIKH R. Topological reasoning and the logic of knowledge[J].Annals of Pure and Applied Logic， 1996，78(3):73-110.

[2]陳雪秀，呂述望，孫鵬. 知識安全與可控性[J]. 信息安全與通信保密，2004（3）：13-15.

[3]許芳，徐國虎.知識管理中的知識流動分析[J].情報科學，2003，21（5）：548-550.

[4]KAJIKAWA Y， USUI O， HAKATA K， et al. Structure of knowledge in the science and technology roadmaps[J].Technological Forecasting and Social Change， 2008，75(1):1-11.

[5]De MEO P， PALOPOLIL， QUATTRONE G，et al. Combining description logics with synopses for inferring complex knowledge patterns from XML sources[J].Information Systems， 2007，32(8):1184-1224.

[6]BOBILLO F， DELGADO M， GMEZ-ROMERO J. Representation of context-dependant knowledge in ontologies: a model and an application[EB/OL]. (2007).http://descai.ugr.es/~fbobillo/papers/ESWA08a.pdf.