共享學習模式下知識服務云平臺的構建研究*

黃衛東，于瑞強

（南京郵電大學 南京 210046）

1 引言

人類的進步得益于知識的創造和傳承，知識與知識創造是一個復雜的認知和實踐的過程，野中和竹內提出的知識創造的SECI模式已為知識研究領域廣泛認可，通過外化和融合，使知識由個人經驗擴散到組織層面，通過共享，讓更多的人使用，從而提高組織效率。但知識創造和傳承的效率在當今社會除了受到個體知識學習能力差異的制約，還與信息與通信技術的發展帶來的信息快速增長密切相關，大量無序、繁冗的信息被推送到人們面前。隨著技術的進步和生產效率的提高，人們對知識的需求量日益增加，面對海量的信息，如何提升知識工作和知識工作者的效率，滿足人類不斷增長的知識需求，是該領域的熱點和難點問題。

近20多年以來，咨詢公司、高科技企業、研發型機構以及其他知識密集型組織在知識管理領域進行了大量的投資和研究，推出各類知識共享學習平臺以提升組織學習和創新效率，逐漸形成了知識服務產業。知識服務是以信息知識的搜集、組織、分析、重組的知識能力為基礎，根據用戶的具體問題和個性化環境，直接融入用戶解決問題的過程，能夠有效支持知識應用和知識創新的服務[1]。知識服務的過程是知識服務提供者憑借其具有的高度專業化的知識，在充分挖掘客戶需求的基礎上，結合組織內外搜集、整理的信息與知識，進行知識創新，并借助適當的方法和手段，在與客戶交互的過程中，幫助客戶獲取知識，提高客戶解決問題的能力，幫助客戶理性決策或者直接解決問題[2]。

2 知識服務的內涵和特征

知識服務起源于知識密集型服務，國際經濟合作與發展組織將知識密集型服務業分為7類[3]，即信息服務業、研發服務業、法律服務業、金融服務業、市場服務業、工程性服務業、管理咨詢業。Miles、Kusisto等人將知識密集型服務活動界定為所有以知識或專業知識為基礎的服務[4,5]，Hipp認為知識密集型服務的特征體現為一種從公司外部接受信息，并將信息與內部特定知識相結合，轉化為對客戶有用的服務能力[6]。

國內對知識服務的研究主要面向圖書情報領域，側重于知識服務的概念、形式和操作模式，近年來的研究熱點在于知識服務的實現途徑，即計算機技術、網絡技術等支持下的知識服務技術。本文側重于知識服務的技術，強調用戶需求和目標驅動的服務，關注的焦點和最后的評價不是“我是否提供了您需要的信息”，而是“通過我的服務是否解決了您的問題”。知識服務的客體是接受知識服務滿足其知識需求的任何組織或個人。結合研究現狀，目前的知識服務系統具有以下特點。

·側重于實現簡單的知識共享，主要提供知識瀏覽查詢和文檔管理方面的功能。一方面，知識服務局限于低層次知識獲取，對商業智能等方面的知識服務支持較弱；另一方面，針對社會分工的細化，用戶所需知識的專業性增強等錯綜復雜的知識體系難以提供滿足用戶需求、準確性高的知識服務方案。

·面對海量知識資源，Web搜索引擎承擔了重要作用，但為了獲取更準確的信息，用戶還需在搜索結果中進行比較、辨別和篩選。基于內部知識資源的知識服務系統，雖能為用戶提供更為專業的知識服務，但知識資源相對有限，不能通過不斷的查詢、分析和組織過程動態形成用戶所需要的解決方案。

·雖然基于語義網絡和知識網格的知識服務研究已取得了一定成果[7]，但是我國目前的知識服務系統都采用體系化結構，各個系統相互獨立，資源間難以兼容，不能相互組合，導致知識服務不靈活；部分知識服務系統不能有效地和Web服務相結合，難以使知識服務以產品的形式在Web上出現和發布。

·各類傳統的知識服務系統功能多數是基于用戶簡單提問和文獻物理獲取的服務，服務種類單一，難以按照用戶的需求提供多樣的知識服務。

據此，當前知識服務在專業性、可擴展性、兼容性、多樣性等方面都難以滿足問題環境的個性化用戶需求，需要一種新的知識服務機制突破目前知識服務的瓶頸，滿足用戶需求，而基于云計算的SaaS平臺的出現為知識服務模式的轉變提供了技術支撐。

3 知識服務云的提出

云計算作為一種新的服務模式，展現了廣闊的應用前景。跨地域、跨數據庫的資源整合能力打破數據資源分散帶來的信息不均衡，提高資源的有效流通和利用；使用數據分散存儲管理、數據多副本容錯、數據自舉恢復等措施保障服務，采用多級安全隔離和訪問控制技術抵御外來攻擊，使用云計算技術存儲的數據具有較高的安全性和可靠性；軟硬件資源均以分布共享的形式存在以提高資源的利用率，最終以服務方式提供給用戶；云中的資源可以無限擴展，并可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費；用戶可以根據自己的需求靈活定制所需要的服務。

知識服務云平臺為知識需求和知識提供者搭建知識服務體系，以可操作性非常強的應用功能為基礎，依托基礎網絡的運行，實現開放式應用功能和知識資源共享機制，形成支撐知識外化和融合（知識共享學習）的公共服務體系，該體系需要解決知識服務的如下幾個核心問題：如何利用本體知識映射模型實現規范的知識資源描述和表達，進而能夠有效、正確地根據語義操作各種知識資源，實現知識資源外化；如何通過軟設備實現知識資源的智能聚合，讓資源能夠互相理解，根據個性化用戶需求，有效、動態、智能地聚合各種知識資源；如何利用語義鏈網絡使Web資源的語義能夠有效展示和被理解，實現知識服務的價值化。

知識服務云融合了現有網絡信息化、云計算、物聯網、語義Web、高性能計算等技術，通過對現有知識資源與服務技術進行延伸和變革，將各類軟硬件資源及知識獲取虛擬化、服務化，實現知識的外化和融合，并通過知識資源的分析和重新組合創造出新知識、新服務，最終通過網絡為用戶提供可隨時獲取的、按需使用的、安全可靠的、優質廉價的知識服務。知識服務云通過云計算平臺實現知識資源的收集、存儲和再創造，達到大規模收益、分散資源共享與協同的知識服務新模式，其運行原理如圖1所示。

通過引入知識服務云，借助云計算高擴展性、可靠性、按需服務的特性彌補目前知識服務的不足，在知識服務云平臺上，資源提供者將有效的知識資源進行上傳或接入，將分散資源集中起來形成云知識庫；知識服務云運營商使用語義技術對收集的知識資源進行本體映射，形成語義網絡，實現知識融合和知識創造，通過對服務平臺高效的運營管理，根據應用請求，為資源使用者提供動態靈活的知識服務；資源使用者在云平臺的支持下，動態按需地使用各類應用服務，實現集中資源的分散服務，資源使用者將接收到的知識內化，并與原有知識融合創造出新知識，同時將隱性知識外化為顯性知識接入云服務平臺，實現知識的不斷擴容。知識服務云提供了面向服務、高效低耗和基于知識網絡化服務的新模式，可以實現知識的外化和融合、知識增效與資源服務增值以及知識資源和知識創造能力的共享與協同。

4 共享學習模式下知識服務云的體系結構

知識服務云提供了一種新的共享學習模式，其目標是面向知識內容的服務，它是用戶需求驅動的，根據問題和問題環境確定用戶需求，通過信息析取和重組形成符合需要的知識產品，通過顯著提高用戶知識應用和知識創新效率實現價值，并能夠對知識產品的質量進行評價。

在知識服務云平臺中，通過將異構的知識資源整合到統一的知識庫中進行挖掘與分析，按一定的語義規則聚合形成動態語義網絡，實現知識資源的語義表示，轉變資源的獨占使用方式為完全共享服務方式，實現以服務為導向的體系架構，提供對云服務的自動部署、配置、高效管理等功能，從而實現“分散資源的集中使用、集中資源的分散服務”。

知識服務云平臺的理論框架示意如圖2所示，共分為5個層次：知識資源層、知識融合層、知識服務層、運營服務與計費保障體系、客戶應用層。知識服務云平臺采用云計算技術整合各種異構知識資源以實現抽象和虛擬化，對底層各種物理硬件（包括服務器、存儲、網絡設備）進行虛擬化，建立一個共享、按需分配的基礎資源設施，資源可以自動增長；建立分布式的數據存儲系統，用于海量數據的存儲和訪問，提高資源利用率；同時實現穩定的異構網絡無縫融合，保證可靠的網絡接入與遷移。整個平臺可看成一個云計算數據中心，這個數據中心是軟硬件的混合體，由管理層負責監控虛擬資源并完成動態部署，最終要實現的是一個面向服務的云計算知識服務平臺，為用戶提供透明、智能化的知識服務。

5 知識服務云平臺的模塊設計

在SaaS平臺安全易用及模塊化的基礎上，為了保證云平臺的可擴展性，知識服務云平臺采用多層模塊設計。通過為用戶和相關數據庫提供接口，實現知識資源的采集，形成知識資源庫，并通過本體映射構建語義網絡，實現知識融合和知識創造，為知識服務層提供支撐，知識服務層則通過各種技術和管理機制對知識資源和服務進行管理和控制，運營服務與計費保障體系保障云平臺的平穩運行，最終通過用戶接口滿足用戶的資源和服務需求。

5.1 知識資源層

知識資源層是知識云服務平臺搭建的基礎，需要大量的知識庫系統和知識服務的接入，為各種知識系統的接入提供接口，實現各種知識資源的互聯。知識資源庫不但是開放的、可擴展的、增長型的，還將不斷地通過知識發現、概念學習及其他集成技術進行知識的采集和學習。目前獲取知識資源的主要途徑如下。

·基于Web站點的知識采集。目前大部分的知識提供機構和知識服務培訓機構都通過Web站點發布自己的知識服務產品，通過對Web站點進行整理、歸納和分析，可以采集到大量有效的知識資源，如專業網站及知識泛在網站、博客、維基、文庫、百科等。

·大型的專業知識庫和知識倉庫。面向特定類型的機構和群體的專業知識庫系統是基于數據倉庫，針對具體用途，系統地采集數據倉庫中各種人群需要的各種層次和范圍的知識信息，如高校、科研院所機構的知識庫。

·知識元數據庫。從知識資源或其他信息資源中提煉出能夠明確表述一個知識內容的知識元，各知識元之間相互印證、相互關聯形成知識元數據庫，并與各種數據庫進行鏈接，構成內容廣泛的語義知識網絡，為用戶提供最方便的知識獲取途徑。

·專家數據庫。大部分比較前沿、可靠、專業的知識都存在于行業專家的頭腦中，通過提供專家知識上傳接口，專家頭腦中的隱性知識外化為易學、可理解的顯性知識，然后上傳至知識服務云平臺的知識庫中，提高云平臺中知識資源的權威性和可靠性。

·不斷挖掘顯性信息中的隱性知識。比如，從中國知網各類文獻數據庫的作者庫中，可以得到我國各學科專業研究隊伍成員及其取得的相關研究成果；通過對全文文獻的智能化聚類，可以得到各專業門類下更加細化、面向課題的相關知識等。

5.2 知識融合層

知識資源的云塊融合層以本體為基礎為知識資源的相互關聯提供了一個統一的語義參照平臺，知識資源通過本體映射相互關聯形成語義網絡。云塊融合層主要包括本體資源管理和本體應用管理。本體資源主要包括本體元數據資源和本體實例資源，這兩類資源形成本體庫。應用本體元數據對知識資源進行標注和分類，并將所產生的本體實例數據保存為新的本體實例資源，還可進行重新調用。本體應用技術主要包括本體推理、本體匹配和本體查詢等，實現對本體應用程序的管理和調度。通過對本體應用程序的管理，并將其作用于本體資源上，提供給用戶基于本體的應用服務，同時通過對本體資源的監控，提高本體應用程序的效率，合理調度本體應用程序。

目前最常用的語義描述工具為資源描述框架（resource description framework，RDF），RDFS （resource description framework schema）在RDF的基礎上，提供了機器可以理解的簡單的語義模型，同時為領域本體的語言描述提供了建模基礎，并使得基于RDF的應用可以方便地與本體語言所生產的本體進行合并，和更多的領域知識進行交互，通過構造本體最大限度地實現知識資源的共享和重用[8]。用RDF建立知識融合的知識創造語義圖概念模型：云平臺將知識資源庫中的知識資源通過本體映射形成語義網絡，語義網絡中的知識結點不斷地進行“學習”創造出新的知識，同時將創造的知識和原來的知識通過“自省”的方式進行重構，實現知識融合。

5.3 知識服務層

在知識資源融合的基礎上，各類服務應用將形成超大規模的知識資源和知識服務，需要對其進行有效的管理和控制，并實現按需服務。知識資源管理的主要內容分為3個部分：首先對知識資源進行服務化封裝、發布等操作，形成云服務；其次為實現對云服務管理的智能化、高效化，針對不同類型的云服務選擇不同的部署方式，如智能匹配、動態組合、容錯管理等；最后為用戶提供所需要的知識服務，并對提供的服務進行質量評價，如調度管理、變更管理、計費管理、QoS評價管理和安全管理等。封裝、注冊、發布管理是指對知識資源封裝后在虛擬資源云池中將要提供的知識服務進行注冊與發布。為滿足用戶的個性化需求，采用智能搜索與匹配管理方式查找合適的知識資源和知識服務。采用資源劃分策略、資源預留策略和調度策略實現對虛擬資源的分配，以確保虛擬資源對用戶的有效性運行。動態優化管理用于多目標多約束優化調度、知識資源組合的動態替換、負載平衡和容錯遷移等管理。QoS評價管理用于對知識資源和知識服務質量的各指標進行評估。通過用戶認證、訪問控制、安全審計和多級安全隔離等保證云服務平臺的安全性。

5.4 運營服務與計費保障體系

為支撐知識服務云平臺的運營，需要各種軟硬件資源的支持。計算資源、存儲資源、數據資源和網絡資源等物理資源可以通過集中或分布的方式互相聯系，并通過底層管理軟件進行管理維護，保障云平臺的平穩運行。提供知識資源與服務云平臺的接口，包括各種知識庫的接口、相關知識服務公司借助云平臺進行知識服務的擴展接口、與其他云平臺的接口和知識上傳接口等。相關的知識資源與云平臺連通后可通過互聯網、移動通信網絡、衛星通信網絡以及其他無線網絡進行傳輸與通信。

通過資源虛擬化技術將分散的各類資源虛擬接入知識服務云平臺，形成虛擬資源并聚集在虛擬資源池中，從而隱藏底層資源的復雜性和動態性，大大降低管理復雜度，提高資源利用率和運營效率，從而有效控制成本。其上的各應用服務無需參與物理層中的資源調度，物理層中的資源分布和技術處理對虛擬資源池之上的各應用服務層完全透明，并負責虛擬和整合物理層的資源，如熱點遷移、任務調度、故障檢測和恢復等，為知識服務云平臺實現面向服務的資源高效共享與協同提供支持。

通過云平臺的計費系統，用戶只需根據使用的資源，按需付費。計費系統通過統計用戶的訪問請求量、訪問時間、時長與數據流量，生成日志報表，對用戶使用的資源和服務計費；并可根據服務和資源的不同，采用不同費率。云平臺的計費系統還可以實現多種計費原始數據格式統一，不同業務不同計費關鍵詞在同一計費平臺的整合，對預付費用戶實時扣費的支持。

5.5 客戶應用層

對需要知識資源或知識服務的單位或個人用戶只需要通過知識服務云門戶網站、各種用戶界面(包括移動終端、PC終端、專用終端等)，就可以訪問和使用知識服務云系統的各類資源和服務。

6 結束語

信息時代面臨海量的信息，知識工作者在知識創造和知識享用的價值鏈上共同分工和協作，每個人既是知識的提供者（專業人員），又是知識服務的對象（享用者），知識服務云平臺為知識生產的鏈條提供規范模板和共享平臺。通過知識服務云平臺的知識資源層、知識融合層、知識服務層、運營服務與計費保障體系、客戶應用層的協同，實現知識的外化和融合。用戶可以隨時、隨地接入，按需使用，貫徹“分散資源的集中使用、集中資源的分散服務”的服務理念，將知識服務提高到一個新的水平。

1 張曉林.走向知識服務.成都：四川大學出版社,2001

2 李霞,樊治平,馮博.知識服務的概念、特征與模式.情報科學,2007,25(10):1 584～1 587

3 許博士,吳興龍.知識服務自身特性分析.情報學報,2005,25(10):206～207

4 Miles I， Kastrinos N，Bilderbeek R,et al.Knowledge-intensive business services:their role as users,carriers and sources of innovation.In:Report to the ECDG ⅪⅡSprint EIMS Program,Luxembourg,1995

5 Kuusisto J,Viljamaa A.Knowledge-intensive business services and co-production of knowledge-the role of public sector.Frontiers of E-business Research,2004

6 Hipp C.Knowledge-intensive business services in the new mode of knowledge production.AI&Society,1999(13):88～106

7 Zhuge H.A knowledge grid model and platform from global knowledge sharing.Expert System with Applications,2002,22(6):313～320

8 袁文成,朱怡安,陸偉.面向虛擬資源的云計算資源管理機制.西北工業大學學報,2010,28(5):704～708