Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями

Диссертация: Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Актуальность работы. Современная экономика, которой свойственен быстрый рост доли наукоемких товаров и услуг, сокращение их жизненного цикла, интеллектуализация технологий бизнеса и маркетинга, все в большей степени основывается на знаниях. Организации не только активно используют знания, созданные в академических институтах, но и сами активно создают новые. В настоящее время уже признано, что… Читать ещё >

Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ СОВРЕМЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
    • 1. 1. Потребности управления знаниями организации
    • 1. 2. Понятие и классификация знаний
      • 1. 2. 1. Определение понятия знания
      • 1. 2. 2. Классификации знаний
      • 1. 2. 3. Организационные знания
    • 1. 3. Процессы преобразования знаний
      • 1. 3. 1. Модель процесса работы со знаниями
      • 1. 3. 2. Модель преобразования между явными и скрытыми знаниями
      • 1. 3. 3. Связь бизнес-процессов и процессов работы со знаниями
    • 1. 4. Управление знаниями
      • 1. 4. 1. Определение управления знаниями
      • 1. 4. 2. Концепции и подходы к управлению знаниями
      • 1. 4. 3. Факторы, способствующие управлению знаниями
    • 1. 5. Корпоративные системы управления знаниями
      • 1. 5. 1. Определение систем управления знаниями
      • 1. 5. 2. Классификация систем управления знаниями
      • 1. 5. 3. Использование онтологий в системах управления знаниями
    • 1. 6. Предлагаемая архитектура системы управления знаниями
  • Выводы по главе
  • 2. ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ ОРГАНИЗАЦИИ
    • 2. 1. Описание знаний организации
      • 2. 1. 1. Декларативные знания
      • 2. 1. 2. Ресурсы знаний организации
    • 2. 2. Методы представления знаний
      • 2. 2. 1. Логика первого порядка
      • 2. 2. 2. Семантические сети и фреймовые системы
      • 2. 2. 3. Онтологии
    • 2. 3. Онтологическая модель знаний организации
    • 2. 4. Методология построения онтологий областей знаний организации
      • 2. 4. 1. Анализ сценариев и сбор данных
      • 2. 4. 2. Повторное использование онтологий
      • 2. 4. 3. Терминологический анализ
      • 2. 4. 4. Наполнение и структуризация онтологии
      • 2. 4. 5. Переход к полуформальному описанию онтологии
      • 2. 4. 6. Переход между неформальным и формальным описаниями онтологии
      • 2. 4. 7. Алгоритм построения онтологии
    • 2. 5. Формализованные представления онтологий
      • 2. 5. 1. Представление и работа с онтологическими моделями с использованием дескриптивной логики
      • 2. 5. 2. Использование реляционных моделей для представления и работы с онтологическими моделями
    • 2. 6. Операции над онтологическими моделями
      • 2. 6. 1. Проверка правильности онтологии
      • 2. 6. 2. Объединение онтологий
    • 2. 7. Распределенная система работы с онтологической моделью
      • 2. 7. 1. Распределенная онтологическая модель
      • 2. 7. 2. Основные сервисные подсистемы
  • Выводы по главе
  • 3. СЕМАНТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕКТОВ ЗНАНИЙ
    • 3. 1. Модель объектов знаний организации
      • 3. 1. 1. Существующие стандарты метаданных
      • 3. 1. 2. Семантические модели объектов знаний организаций
    • 3. 2. Формирование семантических метаданных объектов знаний
      • 3. 2. 1. Ручное формирование семантических метаданных
      • 3. 2. 2. Метод полуавтоматического аннотирования документов
      • 3. 2. 3. Аннотирование документов на основе поверхностного лингвистического анализа
    • 3. 3. Семантическое сравнение понятий в онтологии
      • 3. 3. 1. Определения и основные понятия
      • 3. 3. 2. Обзор современных определений понятия семантического сопоставления
      • 3. 3. 3. Описание семантического сопоставления в формальной логике
    • 3. 4. Вычисление близости контентных метаданных объектов знаний
      • 3. 4. 1. Оценка близости элементов метаданных
      • 3. 4. 2. Метод вычисления близости контентных метаданных
      • 3. 4. 3. Метод фильтрации множества кандидатов на сравнение
      • 3. 4. 4. Применение методов вычисления семантической близости
    • 3. 5. Профили компетентности специалистов
      • 3. 5. 1. Моделирование экспертов и специалистов организации
      • 3. 5. 2. Использование моделей и профилей специалистов
      • 3. 5. 3. Алгоритмы обработки действий специалистов в системе
    • 3. 6. Интеграция информации и знаний на основе онтологической модели
    • 3. 7. Тестирование разработанных семантических методов
      • 3. 7. 1. Тестирование метода полуавтоматического аннотирования объектов
      • 3. 7. 2. Тестирование метода семантического поиска по контентным метаданным
      • 3. 7. 3. Тестирование метода классификации на основе контентных метаданных
      • 3. 7. 4. Тестирование метода формирования рекомендаций
  • Выводы по главе
  • 4. ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 4. 1. Методология построения систем управления знаниями
      • 4. 1. 1. Методика выбора процессов, активно работающих со зна- 223 ниями
      • 4. 1. 2. Методика оценки и отбора стратегий управления знаниями
      • 4. 1. 3. Интеграция управления знаниями с бизнес-процессами организации
    • 4. 2. Программная реализация системы управления знаниями
      • 4. 2. 1. Онтологическая база знаний организации
      • 4. 2. 2. Семантический уеЬ-портал системы управления знаниями
  • Выводы по главе
  • 5. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ДЛЯ
  • ИНТЕГРАЦИИ ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
    • 5. 1. Интеграция разнородных массивов данных и информации на основе единой модели в системе ТОМОГРАФ
    • 5. 2. Система управления результатами научно-технической деятельности компании ЮКОС
    • 5. 3. Информационно-программное обеспечение для системы управления явными и неявными знаниями образовательной организации
    • 5. 4. Корпоративная система управления знаниями компании «ЭлеСи»
      • 5. 4. 1. Подсистема ведения базы знаний профилей компетентности специалистов
      • 5. 4. 2. Подсистема поддержки работы экспертов
  • Выводы по главе

Актуальность работы. Современная экономика, которой свойственен быстрый рост доли наукоемких товаров и услуг, сокращение их жизненного цикла, интеллектуализация технологий бизнеса и маркетинга, все в большей степени основывается на знаниях. Организации не только активно используют знания, созданные в академических институтах, но и сами активно создают новые. В настоящее время уже признано, что знания являются одним из важнейших ресурсов организаций наравне с финансовыми и материальными. Организации, которые быстрее других создают и находят новые знания, обеспечивают их хранение и усвоение сотрудниками, внедряют их в практическую деятельность, приобретают несомненные конкурентные преимущества. Знания, интеллектуальный капитал, интеллектуальная собственность получают растущее признание в качестве нового источника богатства компаний.

Кроме этого, информационная революция, вызванная появлением и стремительным обновлением поколений компьютеров и программных систем, их проникновением практически во все сферы человеческой деятельности, и последовавшая за ней коммуникационная революция привела, с одной стороны, к небывалому прогрессу в обработке, хранении и передаче информации, к ускорению взаимодействия между субъектами и объектами экономической деятельности в глобальном масштабе и, с другой, — к появлению ряда новых проблем. В их числе:

• Лавинообразный рост объемов и источников информации, как внутри организаций, так и особенно вне их.

• Лавинообразный рост как производителей, так и потребителей информации. Глобальная сеть Интернет уже сегодня содержит более 170 млн. компьютерных хостов, и число их из года в год стремительно нарастает.

• Слабая структуризация информации и знаний, проистекающая от свободы творчества создателей сайтов, корпоративных и, тем более, персональных хранилищ данных, информации и знаний.

В связи с этим организации стремятся эффективно распоряжаться, управлять имеющимися у них знаниями. Однако так как данное направление включает исследование природы организационных знаний, процессов их преобразования, методов воздействия на эти процессы, т. е. является междисциплинарным, то находится в области интересов различные научных дисциплин, таких как управление организациями, организационное обучение и культура, психология и социология, стратегический менеджмент, управление людскими ресурсами и управление информацией. Несмотря на то, что общепризнанна актуальность и важность управления знаниями (УЗ), до сих пор нет даже общепринятых согласованных концепций и подходов, имеется разное представление о самой сущности управления знаниями организации. При этом понимание управления знаниями простирается от управления всеми процессами организации до автоматизации решения отдельных организационных задач (может быть, с помощью интеллектуальных методов).

Активные исследования в данной области начались с 90-х годов прошлого столетия. В большом количестве публикаций необходимо выделить исследования К.-Е. Sveiby [234], К.М. Wiig [262, 263], P.F. Drucker [129], Т.Н. Davenport [122], L. Prusak [123], M.H. Zack [265], I. Nonaka [176, 31], H. Ta-keuchi [31], R. Maier [186], J.M. Firestone [141], M.W. McElroy [191], W. Bu-kowitz [6], W. Applehans [108]. Среди отечественных публикаций по данной тематике можно отметить исследования Э. В. Попова [38 — 40], Б. З. Мильнера [29], С. М. Климова [21], М. К. Мариничевой [28], Т. А. Гавриловой [9], В. А. Дресвянникова [14] и В. З. Ямпольского [63].

В литературе были выделены основные факторы, способствующие успешному выполнению УЗ [133, 147]. Одним из них, не достаточным, но необходимым, является использование информационных технологий. Для успешного управления знаниями в организациях создаются специальные информационно-программные системы управления знаниями (СУЗ).

Анализ литературных источников по проблематике систем управления знаниями обнаруживает два значительно отличающихся друг от друга подхода к их построению. Первый можно назвать классическим [104, 189, 1334, 119, 218, 98, 241], когда СУЗ строится на основе комбинирования существующих, уже зарекомендовавших себя технологий для поддержки различных процессов работы со знанием. К ним относятся ставшие уже стандартными, такие информационные технологии, как E-mail, доски объявлений, дискуссионные форумы, web-порталы, а также технологии, использующиеся при построении экспертных систем (распознавание образов и ситуаций, автоматическое аннотирование и классификация и т. п.). Очевидно, что данный подход является дальнейшим развитием информационных систем организаций в части работы со знаниями.

Второй подход правильно определить как семантический [177, 105, 124, 137, 150, 198, 216, 201]. Он основан на использовании методов и технологий по работе со смыслом, семантикой информации и знаний, таких как онтологии предметных областей, технологии их построения и сопровождения, семантические метаданные, семантический поиск, системы логического вывода, семантическое профилирование знаний экспертов, семантические порталы и сети и т. п. Все это сопровождается разработкой соответствующей технологической поддержки в части языков описания, моделей, программных инструментов и систем.

При этом семантический подход не отвергает классический. Большинство элементов и инструментов семантического подхода зачисляются в арсенал средств развитых корпоративных информационных систем, которые могут применяться и, по существу, применяются для повышения уровня работы с данными и информацией.

В этом направлении можно выделить работы таких авторов, как D. Fensel [124, 137], S. Staab [225 — 227], R. Studer [231], Y. Sure [232], A. Abecker [102], N. Stojanovic [183], I. Horrocks [182], T.A. Гавриловой [11],.

A.B. Смирнова [223], Ю. А. Загорулько [15, 16], J1.A. Калиниченко [172], A.C. Клещева [19, 20].

Однако, несмотря на большое количество публикаций в данной области, в настоящее время отсутствует комплексный подход к разработке систем управления знаниями на основе онтологических моделей и семантических методов. Отсутствует согласованный набор методов по онтологическому моделированию знаний организации и семантическому описанию разнородных объектов, содержащих знания, а также методы вовлечения в бизнес-процессы организаций значительных ресурсов явных и скрытых знаний. Необходимы согласованные методы формирования онтологических моделей и их использования для решения таких базовых задач по работе со знаниями, как семантический поиск, классификация, навигация и формирование рекомендаций. Применение подобных средств требует разработки и соответствующего методического обеспечения, которое позволит определить стратегию реализации управления знаниями и поддержать процесс их практического использования с помощью конкретных информационно-программных систем.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что, несмотря на наличие в научной среде консенсуса в части актуальности управления знаниями организаций и перспективности работы с семантикой, до настоящего времени в достаточной степени не разработан комплексный набор методов и алгоритмов описания и использования содержащих знания объектов организации с применением онтологических моделей и семантических методов и методик построения на их основе СУЗ, а опубликованные в этом направлении идеи не достаточно апробированы, что определяет актуальность темы данной диссертационной работы.

Цель работы: Разработка комплекса методов, моделей и алгоритмов для построения информационно-программных систем управления знаниями на основе единых онтологических моделей и семантических методов.

Для достижения поставленной цели исследования были поставлены и решены следующие задачи:

• Выявление состава и структуры знаний современной организации, оказывающих активное влияние на результаты их работы.

• Определение связи процессов работы со знаниями и бизнес-процессов современных организаций с целью определения стратегии реализации системы управления знаниями.

• Разработка методики формирования и отбора стратегий УЗ с учетом важности знаний для выполнения основных бизнес-процессов организации и стратегий их деятельности.

• Создание комплексной онтологической модели знаний организации с целью описания разнородных типов объектов (ресурсов) знаний для решения базовых задач работы с ними.

• Разработка методов построения и поддержки в актуальном состоянии единой онтологической модели знаний организации.

• Разработка моделей описания объектов организации, содержащих и работающих со знаниями, для поддержки работы с ними.

• Создание набора методов для реализации основных функций работы со знаниями, таких, как семантический поиск, классификация, формирование рекомендаций и навигация.

• Разработка модели описания профилей компетентности специалистов, алгоритмов проведения и обработки результатов квалификационного аудита, их уточнения с учетом результатов работы специалистов в СУЗ.

• Создание онтологической базы знаний организации, содержащей единую онтологическую модель знаний и множество семантических ме-таописаний объектов знаний.

• Разработка архитектуры семантического ,^еЬ-портала для поддержки активно работающих со знаниями бизнес-процессов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы системного анализа, теории графов и множеств, теория принятия решений, экспертных оценок, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна. В диссертационной работе впервые предложен комплексный подход к проектированию и созданию систем управления знаниями с использованием онтологического моделирования и семантических методов, а также на основе анализа бизнес-процессов, активно работающих со знаниями и обоснованного выбора стратегии реализации управления знаниями. Решена крупная научная проблема, имеющая важное значение для развития теории онтологического моделирования и семантических методов в области проектирования и разработки систем управления знаниями организаций.

Получены следующие основные результаты, обладающие научной новизной:

1. Впервые сформирован комплексный подход к созданию систем управления знаниями на основе онтологического моделирования, семантических методов и поддержки бизнес-процессов, активно работающих со знаниями, и разработана архитектура информационно-программного обеспечения его реализации.

2. Разработан новый подход к моделированию разнородных ресурсов знаний организации на основе единой онтологической модели знаний организации, включающей онтологию организации и развиваемый набор онтологических моделей предметных областей, основных областей деятельности организации, и семантические метаописания ресурсов знаний, включающих контекстные и контентные метаданные.

3. Предложены новые методы оценки семантической близости метао-писаний объектов знаний на основе использования онтологической модели и решения таких базовых задач работы со знаниями, как семантический поиск, классификация по заданному иерархическому набору рубрик и формирования навигации.

4. Разработана новая модель описания компетентности специалистов организации и методы ее построения и поддержки на основе анализа результатов квалификационного аудита и записей журнала работы специалистов в СУЗ.

5. Впервые разработана многоуровневая архитектура информационно-программного обеспечения СУЗ на основе онтологической базы знаний и семантического web-пopтaлa, обеспечивающая поддержку разнообразных процессов управления знаниями организаций разного типа.

6. Предложена архитектура онтологической базы знаний организации, позволяющая хранить в реляционной базе данных описание онтологической модели и множество семантических метаописаний. Разработаны методы взаимодействия с данной базой знаний для решения различных задач.

7. Разработана архитектура семантического УеЬ-портала, включающая семантическую подсистему, состоящую из сервера онтологии и сервера метаданных, позволяющая организовать поддержку работы пользователей с использованием семантических моделей предметных областей знаний.

Теоретическая значимость работы заключается в развитии теории исследования и построения систем и методов управления знаниями на основе онтологического и семантического моделирования.

Предложенная методология моделирования разнородных ресурсов знаний организации объединяет подходы, разработанные в рамках таких научных направлений, как системный анализ, инженерия знаний, моделирование организаций, и вносит существенный вклад в развитие семантического моделирования систем и интеграции информации. Она предоставляет возможность интегрировать модели различных предметных областей знаний, используя в качестве объединяющей среды единую онтологическую модель знаний организации.

Разработанный семантический подход к решению таких базовых задач, как поиск, классификация, формирование рекомендаций, развивает существующие методы работы с семантическими моделями знаний.

Практическая значимость работы. Разработанные модели, алгоритмы и схема базы знаний, а также программное обеспечение их реализации, включающее методы работы с онтологическими моделями, методы работы с семантическими метаописаниями, а также онтологическая база знаний и семантический шеЬ-портал могут быть использованы для практического создания большого класса программных систем для работы с данными и информацией, и в особенности систем управления знаниями организаций. Использование разработанных моделей позволяет существенно сократить трудоемкость процесса разработки и повысить качество организации работы со знаниями организации за счет использования типовых частей онтологической модели организации, структурированного описания разнородных ресурсов знаний на базе единой онтологической модели, возможности эффективно решать такие базовые задачи работы со знаниями, как семантический поиск, классификация, формирование рекомендаций и навигация.

Кроме того, разработанные методы и программное обеспечение могут быть использованы студентами вузов в учебном процессе для выполнения курсовых и дипломных работ, а также в ходе изучения таких дисциплин, как управление знаниями, моделирование систем, искусственный интеллект, реинжиниринг бизнес-процессов и т. д.

Связь работы с научными программами, планами, темами. Основные результаты диссертации, были получены и нашли свое отражение в следующих научно-исследовательских работах и проектах:

• научно-исследовательская работа, проводимая по заданию Агентства по образованию Российской Федерации «Исследование методов представления, структуризации и контекстного поиска явных и неявных знаний для построения систем управления знаниями» на 2004;2008 гг. (номер НИР 1.38.04, номер гос. регистрации 1 200 404 026);

• проект «Интеграция распределенных и разнородных информационных ресурсов организации с использованием семантических технологий» конкурс рофи2006, № 06−07−96 912) Российского фонда фундаментальных исследований;

• проект «Создание информационно-программной среды научно-образовательного комплекса Томска для работы со знаниями и объектами интеллектуальной собственности» (контракт № 2093 от 1.11.2002) в рамках ФЦП «Интеграция науки и высшего образования России на 2002;2006 годы»;

• проект «Подготовка монографии: Системы управления знаниями (методы и технологии)» (контракт № 2247 от 26.09.03) в рамках ФЦП «Интеграция науки и высшего образования России на 2002;2006 годы».

Реализация результатов и их внедрение. Разработанные подходы, методы и алгоритмы были программно реализованы, протестированы и внедрены в процессе создания нескольких крупных систем информационно-программной поддержки работы сотрудников организаций с информацией и знаниями, основными из которых являются:

1. Информационно-программная система «Томограф 5.2» для интеграции, обработки и визуализации разнородных данных и информации нефтедобывающих организаций (система была внедрена и активно использовалась во многих нефтедобывающих объединениях Западной Сибири и республики Коми (ПО «Когалымнефтегаз», «Сургутнефтегаз», «Юганскнефтегаз», «Том-скнефть», НГДУ «Урайнефтегаз», «Самотлорнефть», «Южоренбургнефть», СП «Белые ночи», «Нобель Ойл» и др.).

2. Система управления результатами научно-технической деятельности нефтяной компании «ЮКОС» (была внедрена в подразделениях компании в Москве, Самаре, Нефтеюганске, Стрежевом).

3. ?еЬ-портал по работе с явными и неявными знаниями Центра профессиональной подготовки специалистов нефтегазового дела Томского политехнического университета совместно с шотландским университетом «Непо1>?а1−1:».

4. Система управления знаниями компании «ЭлеСи» (Томск), работающей в области создания информационных систем и электронных устройств, в рамках которой были разработаны: стратегия управления знаниями компаниисемантический? еЬ-портал управления знаниями, являющийся интеллектуальным ядром информационной системы компанииобщая онтология компании и набор онтологий по различным областям знаний («Управляемые электроприводы», «Пусконаладочные работы»), встроенные в сервер онтологии СУЗбаза знаний по профилям компетентности специалистов и экспертов компаниисистема стимулирования работы экспертов к обмену знаниями.

На разработки, выполненные по результатам диссертации, получены четыре свидетельства о регистрации программ для ЭВМ, выданные: РОСПАТЕНТОМ на «Семантический портал системы управления знаниями организации» (№ 2 007 610 008) [91] и на программную систему «Томограф», версия 5 (№ 960 017) [48], а также Отраслевым фондом алгоритмов и программ Федерального агентства по образования РФ (ОФАП) на «Программную систему управления результатами научно-технической деятельности» (№ 4607) [66] и «УеЬ-портал для работы с явными и неявным знаниями организации» (№ 4608) [67].

Практическая значимость полученных в диссертации результатов подтверждается дипломами и наградами, полученными за разработки, выполненные на основе диссертационной работы (Приложение 6). Среди наград можно отметить медаль лауреата Всероссийского выставочного центра № 578 (постановление от 17.08.2005 г. № 33) за экспонат «Корпоративная система управления знаниями» (Промэкспо-2005, 19−22 мая 2005 г.) и диплом 2-й степени на конкурсе монографий подготовленных в Томском политехническом университете в 2005 году.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Предложенный подход к созданию СУЗ на основе единой модели знаний организации позволяет описывать разнородные ресурсы знаний организации и связывать процессы работы со знаниями с бизнес-процессами организации.

2. Разработанная архитектура единой онтологической модели знаний организации, включающая онтологию организации и множество онтологий предметных областей по направлениям деятельности организации, дает возможность выполнять достаточно полное и итеративное развитие онтологической модели организации, существенно уменьшать трудоемкость ее разработки.

3. Предложенная методика создания онтологической модели на основе сценариев использования и последовательной ее формализации на основе подходов «снизу-вверх», «от середины» и «сверху-вниз» позволяет с требуемой детальностью описывать рассматриваемую предметную область.

4. Методы проверки согласованности и объединения онтологических моделей подобластей знаний организации на основе задания синонимических связей между понятиями и проверки согласованности полученной онтологии с использованием дескриптивной логики повышают эффективность и точность работы с онтологическими моделями.

5. Семантическая модель описания ресурсов знаний, включающей контекстные и контентные метаданные, состоящие из множества утверждений вида (субъект-предикат-значение) дает возможность описать как контекстные связи между ресурсами знаний, так и содержащиеся в объектах знания, что позволяет правильно определять контекст их использования и повысить точность связи с решаемыми задачами бизнес-процессов.

6. Методы ручного и полуавтоматического формирования контекстных и контентных метаописаний для объектов знаний организации позволяют с достаточной для работы СУЗ точностью описать ресурсы знаний организации.

7. Методы вычисления близости контекстных и контентных метаданных на основе оценки подобия утверждений (триплетов), используемых в их описаниях, и положения понятий и отношений утверждений в онтологической модели позволяют с высокой точностью определить семантическое сходство ресурсов знаний организации.

8. Методы работы с онтологической моделью знаний по поиску, классификации и формированию рекомендаций на основе вычисления близости контекстных и контентных метаданных дают возможность решения базовых задач работы со знаниями организации.

9. Методы описания и уточнения профилей компетентности специалистов организаций на основе обработки результатов квалификационного аудита и результатов анализа журнала работы специалистов в системе облегчают выявление и использование скрытых знаний организации.

10. Выявление бизнес-процессов, активно работающих со знаниями и многокритериальный выбор стратегии управления знаниями обеспечивает связь управления знаниями со стратегией и основными бизнес-процессами организации.

11. Многоуровневая архитектура информационно-программного обеспечения СУЗ на основе онтологической базы знаний и семантического луеЬ-портала обеспечивает поддержку разнообразных процессов управления знаниями организаций разного типа.

12. Результаты применения различных информационно-программных систем, созданных на основе предложенных в диссертационной работе подходов, методов и алгоритмов, показали их эффективность, в части точности, обеспечения комплексности и обоснованности предлагаемых решений.

Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 65 печатных работах, в том числе в одной монографии [63], 31 статье (из них 14 в изданиях, рекомендованных ВАК [24, 25, 50, 55 — 57, 68 — 71, 88 — 90, 92] для опубликования результатов докторских диссертаций).

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на разнообразных российских и международных научных конференциях различного уровня, среди которых можно отметить следующие:

• Всероссийская конференция «ЗНАНИЯ-ОНТОЛОГИИ-ТЕОРИИ» с международным участием (ЗОНТ-07), Новосибирск, 2007.

• Международная конференция «Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии» (Диалог 2006), Бекасово, 2006.

• Вторая Международная конференция по когнитивной науке (С^8с1−2006), СанктПетербург, 2006.

• Девятая научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (РБП-СУЗ-2006), Москва, 2006.

• Седьмой Международный симпозиум «Интеллектуальные системы» (ШТЕЬ8'2006), Краснодар, 2006.

• Международный симпозиум «Информационные и системные технологии в индустрии образовании и науке», Караганда, 2003, 2006 гг.

• Шестая Международная конференция «Перспективные системы информатики» (Р8Г06), Новосибирск, 2006.

• Научно-практическая конференция «Современные средства автоматизации», Томск, 2004, 2005 и 2006 гг.

• Корейско-российский Международный симпозиум по науке и технике (КОЯШ), 1997, 1998, 2002, 2003 и 2005 гг.

• Пятая научно-практическая конференция «Современные средства автоматизации», Томск, 2004.

• Международный симпозиум «Визуальный анализ и интерфейс», Новосибирск, 1991.

• Вторая Всесоюзная конференция «Искусственный интеллект — 90», Минск, 1990.

Структура и объем работы. Диссертационная работа включает: введение, пять глав, заключение, список литературных источников, состоящий из 265 наименований и 7 приложений. Общий объем диссертации составляет.

Выводы по главе.

1. Разработанные в диссертации методы показали высокую эффективность при создании подсистем интеграции информации и данных для поддержки функциональных систем обработки информации.

2. Использование онтологического моделирования и семантических методов дает возможность разрабатывать системы управления интеллектуальной собственностью компаний, обеспечивающие повышение эффективности использования имеющихся результатов научно-технической деятельности.

3. Использование предложенных моделей и методов показало высокую эффективность и полезность при создании информационно-программного обеспечения корпоративных систем управления знаниями.

4. Результаты применения созданного информационно-программного обеспечения на основе разработанных моделей, методов и алгоритмов для интеграции информации и управления знаниями организаций различного вида показали их эффективность в части обеспечения эффективности поддержки разнообразных процессов работы со знаниями, эффективности доступа к ним, а также сокращения трудоемкости разработки подобных систем.

5. Разработанное по результатам диссертационного исследования информационно-программное обеспечение внедрено в ряде нефтедобывающих объединений Западной Сибири и республики Коми (ПО «Кога-лымнефтегаз», «Сургутнефтегаз», «Юганскнефтегаз», «Томскнефть», НГДУ «Урайнефтегаз», «Самотлорнефть», «Южоренбургнефть» СП «Белые ночи», «Нобель Ойл» и пр.), нефтяной компании ЮКОС, Центре профессиональной переподготовки специалистов нефтегазового дела ТПУ и ЗАО «ЭлеСи» (г. Томск).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе по результатам выполненных теоретических и экспериментальных исследований разработан комплексный подход к проектированию и созданию систем управления знаниями организаций с использованием онтологического моделирования и семантических методов, а также на основе анализа бизнес-процессов, активно работающих со знаниями, и экспертно-обоснованного выбора стратегии реализации управления знаниями. Данный подход объединяет исследования в областях инженерии знаний, системного анализа, интеграции данных и информации, проектирования и разработки информационных систем, анализа бизнес-процессов и вносит значительный вклад в развитие подхода к использованию онтологического моделирования и семантических методов для проектирования и разработки информационно-программных систем поддержки управления знаниями организаций. Внедрение разработанных автором моделей, алгоритмов и программных средств имеет существенное значение для решения проблемы повышения эффективности управления процессами работы со знаниями организаций.

Научная новизна и практическая ценность данной работы содержится в следующих основных результатах:

1. Предложен принцип проектирования и создания информационной технологии разработки систем управления знаниями организаций на основе онтологического моделирования и семантических методов, учитывающий особенности организации и удовлетворяющих специфическим требованиям по поддержке бизнес-процессов и стратегии деятельности организации. На основе предложенных принципов разработана структура информационно-программного обеспечения СУЗ, предоставляющая возможность объединять поддержку различных бизнес-процессов на основе использования единой онтологической модели знаний организации и семантических методов работы с ней.

2. Обосновано использование онтологических моделей и семантических методов для решения широкого круга задач повышения эффективности и качества работы со знаниями организации. Разработана и теоретически обоснована структура единой онтологической модели знаний организации, включающая онтологию организации и онтологии предметных областей основных направлений их деятельности. Предложена методика формирования и методы верификации, согласования и поддержки данной онтологической модели.

3. Разработаны модели описания объектов организации, содержащих и работающих со знаниями. Предложены различные методы их формирования. Для объектов знаний, содержащих текст (явные знания) предложены ручной и полуавтоматический методы формирования семантических моделей. Для формирования моделей компетенции специалистов (скрытые знания) предложен метод обработки результатов квалификационного аудита и метод обработки записей журнала результатов работы специалистов в СУЗ.

4. Разработаны методы вычисления семантической близости контекстных и контентных метаданных, на основе их взаимосвязи в онтологии знаний организации. На основе методов вычисления семантической близости метаданных разработаны такие базовые методы работы с объектами знаний, как семантический поиск, классификация и формирование рекомендаций. Результаты выполненного тестирования показали высокое качество их работы.

5. Разработан подход к выбору стратегии реализации управления знаниями на основе определения бизнес-процессов, активно работающих со знаниями и методов многокритериального экспертного оценивания.

6. Разработана четырехуровневая архитектура создания информационно-программной системы управления знаниями, в которую включены уровень данных и информации (множество ресурсов знаний организации), уровень интеграции информации и знаний (онтологическая база знаний, содержащая онтологическую модель и множество семантических метаописаний), уровень бизнес-логики (включающей поддержку базовых методов работы со знаниями и специфическую поддержку выделенных бизнес-процессов) и уровень интерфейса пользователя, включающий семантический луеЬ-портал.

7. Разработано информационно-программное обеспечение поддержки систем интеграции информации и управления знаниями на основе онтологического моделирования и семантических методов, включающее такие основные системы, как:

• Система управления результатами научно-технической деятельности на основе создания базы знаний с описаниями объектов интеллектуальной деятельности и набора функциональных подсистем для ведения базы знаний и организации коллективной работы с объектами интеллектуальной собственности.

• Web-пopтaл для работы с явными и скрытыми знаниями для формирования метаданных документов и профилей компетентности сотрудников с целью повышения эффективности поиска и предоставления доступа к требуемым знаниям. Поддержка взаимодействия специалистов посредством онлайн общения и дискуссий. Ранжирование специалистов, в зависимости от их активности в процессе распространения знаний, и курирование экспертами процессом обмена знаниями.

• Онтологическую базу знаний для хранения онтологических моделей знаний организации и семантических метаописаний объектов знаний в реляционных СУБД и предоставления эффективного доступа к ним с использованием набора прикладных программных интерфейсов и средств поддержки.

• Семантический уеЬ-портал СУЗ, включающий серверы онтологий и метаданных объектов знаний организации для реализации функциональных подсистем и доступа к онтологической базе знаний.

• Общий объем оригинального программного кода составил более 5 Мб. Осуществлено тестирование программного кода на онтологических моделях и множествах семантических метаданных.

8. Разработанное по результатам диссертационного исследования информационно-программное обеспечение внедрено в ряде нефтедобывающих объединений Западной Сибири и республики Коми (ПО «Когалымнефтегаз», «Сургутнефтегаз», «Юганскнефтегаз», «Томскнефть», НГДУ «Урайнефте-газ», «Самотлорнефть», «Южоренбургнефть» СП «Белые ночи», «Нобель Ойл» и пр.), нефтяной компании ЮКОС, Центре профессиональной переподготовки специалистов нефтегазового дела ТПУ и ЗАО «ЭлеСи» (г. Томск).

Результаты применения созданного информационно-программного обеспечения на основе разработанных моделей, методов и алгоритмов для интеграции информации и управления знаниями организаций различного вида показали их эффективность в части обеспечения эффективности поддержки разнообразных процессов работы со знаниями, эффективности доступа к ним, а также сокращения трудоемкости разработки подобных систем.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.А., Бездушный А. Н., Серебряков В. А., Филиппов В. И. Интеграция метаданных Единого Научного Информационного Пространства РАН. Электронный ресурс. 2006. — Режим доступа: http://www.icsti.su/portal/rus/newproblem/index.php?m= 14.
  2. Г. Г., Зеленков Ю. Г. Алгоритм морфологического анализа русских слов // Вопросы информационной теории и практики. 1985. -№ 53.-С. 62−93.
  3. Большая Советская Энциклопедия / Под ред. А. М. Прохорова. М.: Советская Энциклопедия, 1972. — Т. 9. — 555 с.
  4. Л., Монастырская А., Трохова М. Ваша интеллектуальная собственность. СПб.: Питер, 2001. — 416 с.
  5. Э. Интеллектуальный капитал: Пер. с англ. СПб.: Питер, 2001. -288 с.
  6. У., Уильяме Р. Управление знаниями: руководство к действию (Wendi R. Bukowitz, Ruth L. Williams The Knowledge Management Field-book). M.: ИНФРА-М, 2002. — 504 c.
  7. E.K. Практическое знание в мире человека // Заблуждающийся разум?: Многообразие вненаучного знания. М.: Политиздат, 1990.-С. 210−238.
  8. И.А. Методы и инструментальные средства построения семантических web-порталов : дис.канд. техн. наук: 05.13.11: защищена 14.12.2005: утв. 25.04.2006 / Васильев Иван Анатольевич. Томск, 2005. — 188 с.
  9. Т.А. Использование онтологий в системах управления знаниями // Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в 21 веке» (Дивноморск, 2001 г.). Т. 1. -М.: Физматлит, 2001. — С. 21−32.
  10. Т.А., Хорошевский Ф. В. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001.-384 с.
  11. Т.А. Онтологический инжиниринг // Труды 8-й национальной конф. по искусственному интеллекту. М.: Физматлит, 2002. — С. 846 853.
  12. Дж. Портал знаний предприятия // DM Review, Электронный ресурс. 2000. — Режим доступа: http://wvyw.it2b.ru/it2b2.view8. page7.html.
  13. А. О проблематике управления знаниями // Computerworld. -1999.-№ 31.-С. 56−63.
  14. В.А. Построение системы управления знаниями на предприятии: Учеб. пособие для вузов. М.: КНОРУС, 2006. — 344 с.
  15. Ю. А., Боровикова О. И. Организация порталов знаний на основе онтологий. // Труды Международного семинара Диалог'2002 «Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии». — Протвино, 2002. Т.2. — С. 76−82.
  16. В.О. Интеллектуальная собственность (исключительные права): Учебник для вузов. М.: НОРМА, 2000. — 480 с.
  17. А. Введение в теорию нечетких множеств : Пер. с франц. М.: Радио и связь, 1982. — 432 с.
  18. A.C., Артемьева И. Л. Математические модели онтологий предметных областей // Информационные процессы и системы, НТИ, серия 2. -2001.-№ 2.-С. 20−27.
  19. A.C. Орлов В. А. Компьютерные банки знаний. Многоцелевой банк знаний. // Информационные технологии. 2006 — № 2. — С. 2−8.
  20. С.М. Интеллектуальные ресурсы организации. СПб.: ИВЭСЭП- Знание, 2000. — 168 с.
  21. Д. Искусство программирования. М.: Вильяме, 2000. — Т. 3. -703 с.
  22. А.Н., Драгалин А. Г. Математическая логика. М.: КомКни-га, 2006. — 240 с.
  23. С.В., Тузовский А. Ф. Программная система «Томограф» для анализа и моделирования процессов в нефте- и водонасыщенных пластах с системами скважин // Вычислительные технологии. 1995. — Т. 4. -№ 10.-С. 245−251.
  24. С.В., Тузовский А. Ф., Цветков Е. В. Развитие информационной системы нефтедобывающего производства ОАО «Юганскнефтегаз» // Нефтяное хозяйство. 1999. — № 10. — С. 50−56.
  25. И.П. Семантические представления. М.: Наука, 1986. — 296 с.
  26. Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.-864 с.
  27. М.К. Основы управления знаниями. Электронный ресурс. 2002. — Режим доступа: http://km.improvement.ru/zametki/seven/.
  28. .З. Управление знаниями: Учеб. пособие для вузов. М.: Ин-фра-М, 2003.- 178 с.
  29. М. Фреймы для представления знаний: Пер. с англ. М.: Энергия, 1979.- 152 с.
  30. И., Такеучи X. Компания создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах (The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation). — M.: Олимп-Бизнес, 2003.-384 с.
  31. Отчет по договору «Разработка проекта и базовых элементов системы управления знаниями компании ЭлеСи». Этап: Построение онтологии на конкретном примере предметной области компании «ЭлеСи». х/д № 822/04 от 30 ноября 2004. 2005. — 78 с.
  32. Сводный отчет по договору «Разработка проекта и базовых элементов системы управления знаниями компании ЭлеСи». х/д № 8−22/04 от 30 ноября 2004 г. 2006. — 168 с.
  33. Пакет документации к программному продукту RML // Электронный ресурс. 2006. — Режим доступа: http://www.aot.ru/technology.html.
  34. Патент 7 093 200 США, Instance browser for ontology / M. Z. Schreiber et. al.- заявлено 06.07.2001- опубл. 15.08.2006 // Электронный ресурс. -2006. Режим доступа: http://www.patentstorm.us/patents/7 093 200-fulltext.html.
  35. М. Личностное знание. М.: Прогресс, 1985. — 344 с.
  36. В.Н., Бодров Д. А. Проблемы создания эффективных поисковых машин // Обработка текста и когнитивные технологии. Сб. науч. статей. -2002.-Вып. 7.-С. 48−71.
  37. Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2001. — № 1. — С. 14−25.
  38. Э.В. Управление корпоративными знаниями // 6-я научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (РБП СУЗ — 2002). — 2002 — Т. 1. — С. 11 -19.
  39. Э.В., Фомин И. Б., Харин Н. П., Виньков М. М. Управление знаниями // Вестник РФФИ. 2004. — № 4. — С. 5−29.
  40. К.Р. Объективное знание. Эволюционный подход: Пер. с англ. -М.: Эдиториал УРСС, 2002. 384 с.
  41. М.К. Управление знаниями: Как изменить вашу корпоративную культуру, чтобы люди не скрывали свои знания, а делились ими: Пер. с англ. (The Complete Idiots Guide to Knowledge Management Серия). M.: ACT, Астрель, 2004. — 318 с.
  42. P. Когнитивная психология. СПб.: Питер, 2002. — 592 с.
  43. Спенсер П. XML. Проектирование и реализация. М.: Лори, 1999. -509 с.
  44. Ю.С. В мире семиотики. Вступительная статья // Семиотика: Антология / Ред. Ю. С. Степанова. -М.:Радуга, 1983, С. 5−42.
  45. B.C. Теоретическое знание. М.: Прогресс-Традиция, 2003. -744 с.
  46. Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. М.: Финансы и статистика, 2005.-320 с.
  47. А.Ф., Костюченко C.B. Программная система «Томограф, версия 5» // Свидетельство о регистрации в Роспатенте программы для ЭВМ № 960 017 от 15.01.1996.
  48. А.Ф., Ямпольский В. З. Системы управления знаниями в образовании // Сб. Современные средства и системы автоматизации. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2002. — С. 295−299.
  49. А.Ф., Ямпольский В. З. Основные принципы создания системы управления знаниями компании // Вычислительные технологии. -2003. Т. 8., спец. выпуск. — С. 26−34.
  50. А.Ф., Ямпольский В. З. Информационные технологии в управлении знаниями // Кибернетика и вуз: Межвуз. научно-технич. сб., -Томск: ТПУ, 2003. Вып. 30. — С. 13−21.
  51. А.Ф., Васильев И. А. Система управления результатами научно-технической деятельности предприятия // Кибернетика и вуз: Межвузовский научно-технический сб., Вып. 30. Томск: ТПУ, 2003. — С. 512.
  52. А.Ф., Васильев И. А. Структура системы управления знаниями // Информационные и системные технологии в индустрии, образовании и науке: Труды Международного симпозиума Караганда, 24−25 сентября 2003. — Караганда: КарГТУ, 2003. — С. 286−288.
  53. А.Ф., Усов М. В. Определение семантики произвольных документов // Информационные и системные технологии в индустрии, образовании и науке. Труды Международного симпозиума Караганда, 2425 сентября 2003. — Караганда: КарГТУ, 2003. — С. 289−292.
  54. А.Ф., Ямпольский В. З. Интеллектуальное пространство в системах управления знаниями // Известия высших учебных заведений. Физика. 2004. — № 7. — С. 23−29.
  55. А.Ф., Ямпольский В. З. Анализ концептуальных моделей работы со знаниями как этап обоснования архитектуры системы управления знаниями // Известия Томского политехнического университета. -2004. Т. 307. — № 7. — С. 111−116.
  56. А.Ф., Васильев И. А., Усов М. В. Программная реализация основных компонент информационно-программного обеспечения системы управления знаниями // Известия Томского политехнического университета. 2004. — Т. 307. — № 7. — С. 116−122.
  57. А.Ф., Ямпольский В. З. От баз данных к базам знаний // Информационные технологии территориального управления. — 2004. -№ 42.-С. 49−56.
  58. А.Ф., Бубнов Д. В. Семантические метаописания объектов в системах управления знаниями // Современные средства автоматизации: Материалы 5-й научно-практич. конф. Томск, 21−22 октября 2004. -Томск: ТУСУР, 2004. — С. 154−159.
  59. А.Ф., Васильев И. А. Оценка семантической близости объектов с использованием дескриптивной логики // Современные средства автоматизации: Материалы 5-й научно-практич. конф. Томск, 21−22 октября 2004. — Томск: ТУСУР, 2004. — С. 160−163.
  60. А.Ф., Козлов C.B. Методологии проектирования онтологий предметных областей // Современные средства автоматизации. Материалы 5-й научно-практич. конференции Томск, 21−22 октября 2004. -Томск: ТУСУР, 2004. — С. 172−176.
  61. А.Ф., Усов М. В. Использование методов логического вывода в системах управления знаниями // Современные средства автоматизации: Материалы 5-й научно-практич. конф. Томск, 21−22 октября 2004. — Томск: ТУСУР, 2004. — С. 181−187.
  62. А.Ф., Чириков C.B., Ямпольский В. З. Системы управления знаниями (методы и технологии). Томск: Изд-во HT Л, 2005. — 260 с.
  63. А. Ф., Ямпольский В. З., Чириков С. В. Семантические порталы организаций // Itech-интеллектуальные технологии. 2005. — № 2. -Томск: Проект, С. 78−81.
  64. А.Ф., Чириков C.B. Поддержка работы экспертов в системах управления знаниями // Itech-интеллектуальные технологии. 2005. -№ 1. — Томск: Проект, С. 68−72.
  65. А.Ф., Васильев И. А. и др. «Программная система управления результатами научно-технической деятельности» // Свидетельство о регистрации программы в «Отраслевом фонде алгоритмов и программ» № 4607 от 29.04.2005.
  66. А.Ф., Козлов C.B. и др. Программная система «Web-портал для работы с явными и неявным знаниями организации» // Свидетельство о регистрации программы в «Отраслевого фонда алгоритмов и программ» № 4608 от 29.04.2005.
  67. А.Ф., Козлов C.B., Чириков C.B., Ямпольский В. З. Использование онтологий в системах управления знаниями организаций // Известия Томского политехнического университета. 2006. — Т. 309. — № 3. -С. 180−184.
  68. А.Ф. Работа с онтологической моделью организации на основе дескриптивной логики // Известия Томского политехнического университета. 2006. — Т. 309. — № 7. — С. 134−137.
  69. А.Ф. Метод объединения онтологий предметных областей знаний // Известия Томского политехнического университета. 2006. -Т. 309.-№ 7.-С. 138−141.
  70. А.Ф. Архитектура семантического web-портала // Известия Томского политехнического университета. 2006. — Т. 309. — № 7. — С. 142−145.
  71. А.Ф. Системы управления знаниями организаций на основе семантических технологий // Itech-интеллектуальные технологии. 2006. — № 5. — Томск: Проект, С. 75−79.
  72. А.Ф. Онтолого семантический подход к разработке систем управления знаниями организаций // Интеллектуальные системы (INTELS-2006): Труды Седьмого Международного симпозиума — Краснодар, 26−30 июня 2006. — М.: Русаки, 2006. — С. 286−290.
  73. А.Ф., Рыбак A.A. Построение и поддержка профилей компетенции специалистов компании // Интеллектуальные системы (INTELS-2006): Труды Седьмого Международного симпозиума Краснодар, 2630 июня 2006. -М.: Русаки, 2006. — С. 294−298.
  74. А.Ф., Васильев И. А. Разработка семантической подсистемы web-портала // Интеллектуальные системы (INTELS-2006): Труды Седьмого Международного симпозиума Краснодар, 26−30 июня 2006. — М.: Русаки, 2006. — С. 338−342.
  75. А.Ф., Козлов C.B. Построение базы знаний организации с использованием системы онтологий // Интеллектуальные системы (INTELS-2006): Труды Седьмого Международного симпозиума Краснодар, 26−30 июня 2006.-М.: Русаки, 2006. — С. 290−294.
  76. А.Ф., Козлов C.B., Чириков C.B. Онтологии в системах управления знаниями организаций // Журнал «Itech-интеллектуальные технологии». 2006. — № 4. — Томск, Проект, С. 74−78.
  77. А.Ф. Разработка системы управления знаниями на основе единой онтологической базы знаний // Известия Томского политехнического университета. 2007. — Т. 310. -№ 2. -С. 182−185.
  78. А.Ф. Создание и использование базы знаний профилей компетентности специалистов организации // Известия Томского политехнического университета. 2007. — Т. 310.-№ 2. — С. 186−189.
  79. А.Ф. Формирование семантических метаданных для объектов системы управления знаниями // Известия Томского политехнического университета. -2007. Т. 310.-№ 3.-С. 108−112.
  80. А.Ф., Васильев И. А. и др. Программная система «Семантический портал системы управления знаниями организации» // Свидетельство о регистрации в Роспатенте программы для ЭВМ № 2 007 610 008 от 9.01.2007.
  81. А.Ф. Распределенная информационно-телекоммуникационная система для работы с онтологическими моделями знаний // Вычислительные технологии. 2007. — Т. 12. — Специальный выпуск № 1. — С. 616.
  82. В.Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. 2-е изд. М.: ЭТС, 2000. — 368 с. Электронный ресурс. — 2000. — Режим доступа: http://www.ets.ru/turchiny.
  83. Д., Билл И. Microsoft Exchange 2000 Server. Справочник администратора. М.: Эконом, 2001. — 720 с.
  84. Управление корпоративными знаниями: обзор проблематики и технологий Lotus, Электронный ресурс. 2001. — Режим доступа: http ://www. it.ru/docs/ency cl opedi a/knowledge .pdf?73 7.
  85. Холман К. XML и связанные с ним стандарты: Краткий справочник для руководителя, информационный бюллетень Jet Info. 2000. — № 7 (86). -24 с. Электронный ресурс. — 2000. — Режим доступа: http://www.ietinfo.rU/2000/7/2000.7.pdf.
  86. К. Р. Методы концептуального анализа знаний // Методы и системы принятия решений. Системы поддержки проектирования на основе знаний. Рига: Рижск. техн. ун-т, 1991. — С. 116−122.
  87. JI. Управление знаниями и информационные технологии // Открытые системы. 2000. — № 10.
  88. С.В. Стратегия и модели управления знаниями в IT-компании : дис.канд. техн. наук: 05.13.01: защищена 28.06.2006: утв. 19.11.2006/ Чириков Сергей Владимирович. Томск, 2006. — 168 с.
  89. Экк К. Д. Знание как новая парадигма управления // Проблемы теории и практики управления. 1998. — № 2. — С. 2−14.
  90. Abecker A., Bernardi A., Hinkelmann К., et al. Towards a technology for organizational memories // IEEE Intelligent Systems & Their Applications. -V. 13. -№ 3. -P. 40−48.
  91. Abecker A., Ludger E. Ontologies for Knowledge Management // Handbook on Ontologies. Springer Verlag, 2004. — P. 435−454.
  92. Abecker A. Business-process Oriented Knowledge Management (Concepts, Methods and Tools). // PhD thesis. Электронный ресурс. 2004. — Режим доступа: http://www.ubka.uni-karlsruhe.de/vvv/2004/wiwi/l 1/1 l.ps.gz.
  93. Alavi M., Leidner D. Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research issues // Management Information Systems Quarterly. V. 25. — No. 1. -2001. — P. 107−136.
  94. Aldea A., Banares.-Alcantara R., Bocio J. An Ontology-Based Knowledge Management Platform // Proceed, of Workshop on Information Integration on the Web. Acapulco, Mexico, 2003. — P. 177−182.
  95. American Productivity & Quality Center. Using Information technology to support knowledge management. New York: Amer Productivity Center, 1997.- 163 p.
  96. Antoniou G., Frank van Harmelen. Web Ontology Language: OWL // Handbook on Ontologies. Springer Verlag, 2004. — P. 67−92.
  97. Applehans W., Globe A., Laugero G. Managing knowledge: a practical web-based approach. Boston: Addison Wesley Professional, 1999. — 115 p.
  98. Application profile for the government information locator service (gils) / Federal information processing standards publication. Электронный pe-сурс. 1997. — Режим доступа: http://www.itl.nist.gov/fipspubs/192-a.pdf.
  99. Autonomy Group Product Overview, Электронный ресурс. 2007. — Режим доступа: http://www.autonomy.com/content/Products/index.en.html.
  100. F. (editor), et al. The Description Logic Handbook. Cambridge University Press, 2003. — 574 p.
  101. Baader F., Horrocks I., Sattler U. Description logics as ontology languages for the semantic web // Dieter Hutter and Werner Stephan, editors, Festschrift in honor of Jorg Siekmann, Lecture Notes in Artificial Intelligence. Springer, 2003.
  102. Berners-Lee Т., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web // Scientific American. 2001. — V. 284.-№ 5.-P. 35−43.
  103. Borst W. N. Construction of engineering ontologies for knowledge sharing and reuse. // PhD Thesis. University of Tweenty, Enschede, Netherlands. Centre for Telematica and Information Technology, 1997. — 243 p.
  104. Brachman R.J., Schmolze J.G. An overview of the KL-ONE knowledge representation system // Cognitive Science. 1985. — V. 9. -№ 2. — P. 171−216.
  105. Brazhnik O. Databases and the geometry of knowledge // Data & Knowledge Engineering. 2007. — V. 61. — № 2. — P. 207−227.
  106. Bruijn J. Using ontologies: Enabling knowledge sharing and reuse on the Semantic Web. DERI Technical Report DERI-2003−10−29 Электронный pe-сурс. 2003. — Режим доступа: http://homepage.uibk.ас.at/~c703239/ publications/DERI-TR-2003−10−29.pdf.
  107. Chenxi L., Lei Z., Jian Z., Ying Y., Yong Y. SPortS: Semantic + Portal + Service // Proceed, of the ECAI 2004 Workshop on Application of Semantic Web Technologies to Web Communitites. 2004. -V. 107. — P. 161−173.
  108. Collins H. Enterprise knowledge portals: next generation portal solutions for dynamic information access, better decision making and maximum results. -New York: AMACOM, 2003 430 p.
  109. Conklin J. Designing Organizational Memory: Preserving Intellectual Assets in a Knowledge Economy. Электронный ресурс. 2001. — Режим доступа: http://cognexus.org/dom.pdf.
  110. Corcho О., Fernandez-Lopez М., Gomez-Perez A. Methodologies, tools and languages for building ontologies. Where is their meeting point? // Data & Knowledge Engineering. 2003. — V. 46. — № 1. — P. 41−64.
  111. Davenport Т., Jarvenpaa S., Beers M. Improving knowledge work processes. // Sloan Management Review. 1996. — V. 37. — № 4. — P. 53−65.
  112. Davenport Т., Prusak L. Working Knowledge: how organizations manage what they know. Boston: Harvard Business School Press, 1998. — 200 p.
  113. J., Fensel D., Harmelen F. (eds). Towards the semantic Web: Ontology-driven Knowledge Management. London: John Wiley & Sons Ltd, 2003.-311 p.
  114. J., Studer R., Warren P. (eds.) Semantic Web Technologies-trends and research in ontology-based systems. London: John Wiley & Sons Ltd, 2006. — 327 p.
  115. Davis R., Shrobe H., Szolovits P. What is a Knowledge Representation? // Artificial Intelligence Magazine. 1993. — V. 14. — № 1. — P. 17−33.
  116. Deng Q., Yu D. An Approach To Integrating Knowledge Management Into The Product Development Process. //J. Knowledge Management Practice, 2006. -V.l.- № 2. P. 235−252.
  117. Despres C., Chauvel D. The Present and the Promise of Knowledge Management. Butterworth-Heinemann, 2000. — 352 p.
  118. Drucker P.F. Post Capitalist Society. — Oxford University Press, 1993.240 p.
  119. Einhorn HJ., Hogarth R.M. Rationality and the sanctity of competence // The Behavioral and Brain Sciences. V. 4. — № 3. — 1981. — P. 334−335.
  120. European Guide to good Practice in Knowledge Management Part 1: Knowledge Management Framework. Электронный ресурс. — 2004. — Режим доступа: ftp://cenftp 1. cenoi-m.be/PUBLIC/CWAs/e-Europe/KM/ С WA 14 924−01 -2004-Mar.pdf.
  121. European Guide to good Practice in Knowledge Management Part 2: Organizational Culture. Электронный ресурс. — 2004. — Режим доступа: ftp://cenftpl.cenorm.be/PUBLIC/CWAs/e-Europe/KM/CWA14924−02−2004-Mar.pdf.
  122. European Guide to good Practice in Knowledge Management Part 3: SME Implementation. Электронный ресурс. — 2004. — Режим доступа: ftp ://cenftp 1.cenorm.be/PUBLIC/CWAs/e-Europe/KM/CWA 14 924−03 -2004-Mar.pdf.
  123. Fellbaum С. WordNet: An Electronic Lexical Database (Language, Speech, and Communication). The MIT Press, 1998.-423 p.
  124. Fensel D. Ontologies: a silver bullet for Knowledge Management and Electronic Commerce. Berlin: Springer Verlag, 2001. — 187 p.
  125. Fernandez M., Gomez-Perez A., Juristo N. METHONTOLOGY: From Onto-logical Arts Towards Ontological Engineering // Proceed, of the AAAI97 Spring Symposium Series on Ontological Engineering, Stanford, USA, 1997. -P. 33−40.
  126. Fikes R., Farquhar A., Rice J. Tools for assembling modular ontologies in On-tolingua // Proceed, of the 14th national conference on Artificial Intelligence. 1997.-P. 436−441.
  127. Firat A. Information Integration Using Contextual Knowledge and Ontology Merging. // PhD thesis. Massachusetts Institute of Technology, USA, 2003. -151 p.
  128. Firestone J.M. Enterprise information portals and Knowledge Management. -Butterworth-Heinemann, 2003. 422 p.
  129. Firestone J.M., McElroy M.W. Key issues in the new knowledge management. Butterworth-Heinemann, 2003. — 350 p.
  130. Fuller S. Knowledge management foundations. Butterworth-Heinemann, 2002. — 279 p.
  131. Gabel T., Sure Y., Voelker J. KAON Ontology Management Infrastructure (Deliverable D3.1.1.a, IST SEKT Project). — 2004. — 58 p.
  132. Gandon F. Distributed artificial intelligence and knowledge management: ontologies and multi-agent systems for a corporate semantic web. // PhD thesis. University of Nice, France 2002. — 486 p.
  133. Gardenforcs P. Conceptual spaces. The geometry of thought. Cambridge: The MIT Press, 2004. — 307 p.
  134. Gartner Group: Knowledge Management Scenario: Trends and Directions for 1998−2003, 1999.
  135. Gennari J., Musen M.A., Fergerson R.W., et al. The Evolution of Protege: An Environment for Knowledge-Based Systems Development, 2002.
  136. Gomez-Perez A., Fernandez-Lopez M., Corcho O. Ontological Engineering: With Examples from the Areas of Knowledge Management, E-Commerce and Semantic Web (Advanced Information and Knowledge Processing). -Springer Verlag, 2003. 415 p.
  137. Gonzalez-Castillo, Javier, David Trastour, and Claudio Bartolini, Description Logics for Matchmaking Services. Bristol, HP Laboratories Bristol HPL-2001−265, Bristol, 2002. http://www.hpl.hp.com/techreports/2001/HPL-2001−265.html.
  138. Gronau N., Weber E. Management of Knowledge Intensive Business Processes. // Business Process Management, Springer (Heidelberg), 2004. P. 134−140.
  139. Gruber T.R. A Translational Approach to Portable Ontologies // Knowledge Acquisition. 1993. — V. 5. — № 2. — P. 199−220.
  140. Gruber T.R. Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing // International Journal of Human-Computer Studies. 1995. -V. 43.-№ 5−6.-P. 907−928.
  141. Gualtieri A., Ruffolo M. An Ontology-Based Framework for Representing Organizational Knowledge. // Proceed, of I-KNOW '05 Graz, Austria, June 29-July 1,2005.-P. 346−353.
  142. Guarino N. Concepts, Attributes, and Arbitrary Relations: Some Linguistic and Ontological Criteria for Structuring Knowledge Bases // Data and Knowledge Engineering, 1992. № 8. — P. 249−261.
  143. Guarino N. Understanding, building and using ontologies // International Journal of Human-Computer Studies, 1997. V. 46. — № 2−3. — P. 293−310.
  144. Guarino N. Formal Ontology and Information Systems // Proceed, of International Conf. of Formal Ontology and Information Systems (FOIS'98). N. Guarino (ed), Trenton, Italy, June 6−8, 1998. Amsterdam: IOS Press, 1998. -P. 3−15.
  145. Haarslev V., Moller R. Description of the Racer System and its Applications // Proceed, of the International Workshop on Description Logics (DL-2001). Stanford, USA, 1 3 August 2001. — P. 135−144.
  146. S., Staab S. (eds.). Annotation for the Semantic Web. Volume 96 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2003. -240 p.
  147. Hefke M. State-of-the-Art Report on Research Projects and Market Situation/Deliverable Dl. l, Project VISION, 2002. Электронный ресурс.2002. Режим доступа: http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/apollo20080/ fzi/vision/vision/docs/vision/docs/Dl l.zip.
  148. Heflin J., Hendler J., Luke S. SHOE: A Blueprint for the Semantic Web // Fensel D., Hendler J., et al. (Eds.). Spinning the Semantic Web. Cambridge, MA: MIT Press, 2003.
  149. Hofer-Alfeis J. Effective Integration of Knowledge Management into the Business Starts with a Top-down Knowledge Strategy // Journal of Universal Computer Science, 2003. Y. 9. — № 7. — P.719−728.
  150. Holsapple C.W., Joshi K.D. Description and analysis of existing knowledge management frameworks // Proceed, of the 32nd Annual Hawaii International Conference on Systems Sciences, HICSS-32. Los Alamitos, CA, USA, 1999. IEEE Computer Society.
  151. Horrocks I. DAML+OIL: a Description Logic for the Semantic Web // Bull, of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering. -2002.-Y. 25. № 1. — P. 4−9.
  152. Ives В., Watlington A.G. Business Blogs: A Practical Guide. NY, Pub. Ma-randa Group, 2005, — 220 p.
  153. James P. Strategic Management Meets Knowledge Management: a literature review and theoretical framework // Proceed, of the 5th actKM Conference Research Forum, Canberra, ACT, Australia 14 October, 2004. P. 564−583.
  154. Jin Y., Decker S., Widerhold G. Onto Webber: Model-driven ontology-based Web site management // Proceed, of the 1st international Semantic Web working symposium. 2001. — P. 529−547.
  155. Jussupova-Mariethoz Yelena, Probst A.-R. Business concepts ontology for an enterprise performance and competences monitoring. // Computers in Industry. 2007.-№ 58. — P. 118−129.
  156. Kifer M., Lausen G. F-logic: a higher-order language for reasoning about objects, inheritance, and scheme // Proceed, of the 1989 ACM SIGMOD international conference on Management of data table of contents. Portland, Oregon, USA, 1989.-P. 134−146.
  157. Kiryakov A., Popov В., Manov D., et al. Automatic Semantic Annotation with KIM. Электронный ресурс. 2004. — Режим доступа: http://iswc2004. semanticweb.org/demos/17/paper.pdf.
  158. Krogh G., Ichijo K., Nonaka I. Enabling knowledge creation. How to unlock the mystery of tacit knowledge and release the power of innovation. New York: Oxford University Press, 2000. — P. 292.
  159. Lausen H., Stollberg M., et al. Semantic Web Portals State of the Art Survey. — 2004. — 52 p. Электронный ресурс. — 2004. — Режим доступа: http://www.deri.at/publications/techpapers/documents/DERI-TR-2004−04−03.pdf.
  160. Leger A. Successful Scenarios for Ontology-based Applications V1.0. Onto Web: Deliverable 2.2. Paris, 2002. — 100 p. Электронный ресурс. -2002. — Режим доступа: http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/WBS/ysu/ publications/Onto Web Del 2-l.pdf.
  161. Lei Y.-G., Motta E., Domingue J. Onto Weaver: an ontology-based approach to the design of data-intensive Web sites // Journal of Web Engineering. -2005. V. 4. — № 3. — P. 244−262.
  162. Levenstein V.I. Binary Codes capable of correcting delation, insertion and re-vercals // Cybernetics and Control Theory. 1966. — V. 10. — No. 8. — P. 707 710.
  163. Li L., Horrocks I. A software framework for matchmaking based on semantic web technology. // Proceed. Of the 12th International World Wide Web Conference (WWW 2003). ACM Press, 2003. — P. 331−339.
  164. Madche A., Staab S., Stojanovic N. et al. SEAL A framework for developing SEmantic portALs // Proceed, of the 18th British national conference on databases. — Oxford: Springer, 2001. — P. 1−22.
  165. Madche A., Staab S. Measuring Similarity between Ontology // Proceed, of the European Conference on Knowledge Acquisition and Management -EKAW-2002. Madrid, 2002. — P. 251−263.
  166. Maier R., Remus U. Implementing process-oriented Knowledge Management Strategies // Journal of Knowledge Management. 2003. -V. 7. — № 4. — C. 62−74.
  167. Maier R. Knowledge management systems: Information and communication technologies for knowledge management. Berlin Heidelberg: Springer Verlag, 2004. — 635 p.
  168. Makela E., Hyvonen E., Saarela S., Viljanen K. Onto View A tool for creating Semantic Web portals // Proceed, of the 3rd international Semantic Web conference. — 2004. — P. 797−811.
  169. MARC standards Электронный ресурс. 2007. — Режим доступа: http://www.loc.gov/marc.
  170. Marwick A.D. Knowledge Management Technology // IBM System Journal. 2001. — V. 40. -№ 4. — P. 814−830.
  171. McElroy M.W. The new knowledge management: complexity, learning, and sustainable innovation. Butterworth-Heinemann, 2003.
  172. McGrath R.E. Semantic infrastructure for a ubiquitous computing environment Электронный ресурс. 2005. — Режим доступа: http://www.cs.uiuc.edu/research/techreport.php?report=UIUCDCS-R-2005−25 87&download=pdf.
  173. McGuinness D.L. Ontologies Come of Age / Fensel D., Hendler J. et al. (eds.), Spinning the Semantic Web: Bringing the World Wide Web to Its Full Potential. MIT Press, 2003.
  174. Mentzas G., Apostolou D, Young R., Abecker A. Knowledge asset management beyond the product-centered and the process-centric approuch. — Berlin: Springer-Verlag, 2003 — 200 p.
  175. Merono A., Lopez С., Sabater R. KM strategy and instruments alignment: helping SMEs to choose. // The 5th Europian Conference on organizational knowledge, learning and capabilities, 2004. 186−216 p.
  176. Merrill M. D. Knowledge Objects. Электронный ресурс. — 2001. Режим доступа: http://cito.byuh.edu/merrill/text/papers/KnowledgeObjects.PDF.
  177. К., Heisig P., Vorbeck J. (eds.) Knowledge Management: concepts and best practices (2nd ed.). Berlin: Springer Verlag, 2003. — P. 383.
  178. Mika P., Akkermans H. Towards a New Synthesis of Ontology Technology and Knowledge Management // Knowledge Engineering Review. 2004 -V. 19.-№ 4.-P. 317−345.
  179. Mizoguchi R. A step towards ontological engineering // Proceed, of the 12th National Conference on AI of JSAI. 1998. — P. 24−31.
  180. Mizoguchi R., Kozaki K, Sano Т., KitamuraY. Construction and Deployment of a Plant Ontology // Proceed, of the 12th European Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling and Management. 2000. — P. 113−128.
  181. Mondeca ITM White Paper Электронный ресурс. 2004 — Режим доступа: http ://www.mondeca.com/itm-wp-introducti on-en.pdf.
  182. Naisbitt J. Megatrends: Ten New Directions Transforming Our Lives. New York: Warner Communications. — 1982. — 184 p.
  183. Nonaka I., Takeuchi H. The knowledge-creating company. New York: Oxford University Press, 1995. — 284 p.
  184. Oberle D., Spyns P. The Knowledge Portal Onto Web // Handbook on Ontologies, chapter IV. Springer. — 2004. — P. 499−517.205.0'Leary D.E. Enterprise Knowledge Management // IEEE Computer. 1998. -3, March.-P. 54−61.
  185. Open Cyc Ontology. Электронный ресурс. 2007. — Режим доступа: http://www.opencyc.org/.
  186. Oxford Advanced Learners Dictionary of Current English. Oxford, 1982.
  187. Papavassiliou G., Mentzas G., Abecker A. Integrating Knowledge Modelling in Business Process Management // Proceed, of the ECIS2002 conference: The Xth European Conference on Information Systems, 2002.
  188. Patel-Schneider P. F., Horrocks I. DLP and FaCT // Proceed, of the Automated Reasoning with Analytic Tableaux and Related Methods (Tableaux'99), Lecture Notes in Artificial Intelligence. Springer Verlag, June 1999. P. 1923.
  189. Pohs W., Pinder G., Dougherty C., White M. The Lotus Knowledge Discovery System Tools and experiences // IBM System Journal. — 2001. — V. 40. -№ 4.
  190. Polanyi M. The Tacit Dimension. London: Routledge and Kegan Paul, 1996.
  191. Polikoff I. Ontology Tool Support: Ontology Development Lifecycle and Tools. 2003. — 14 p., Электронный ресурс. — 2003. — Режим доступа: http://www.topquadrant.com/documents/TO 12Q2Ontolog Tool Survey.pdf.
  192. Popper K.R., Eccles J.C. The Seifand Its Brain. London: Routledge, 1984. -400 p.
  193. Raftopoulou P., Petrakis E. Semantic similarity measures: a comparison study. / Technical Report TR-TUC-ISL-04−2005. Электронный ресурс. 2005.
  194. Режим доступа: http://www.intelligence.tuc.gr/publications/paraskevi05semantic.pdf.
  195. Raghu T.S., Vinze A. A business process context for Knowledge Management. // Decision Support Systems, 2007. № 43. — P. 1062−1079.
  196. Razmerita L., Angehrn A., Maedche A. Ontology-based user modeling for Knowledge Management Systems // Proceed, of the User Modeling Conference, Pittsburgh, USA, Springer Verlag, 2003. P. 213−217.
  197. Romer P.M. Beyond the Knowledge Worker // Word Link. 1995, — № 1−2. -P. 55−60.
  198. Ruggles RL. Knowledge Management Tools (Resources for the Knowledge-Based Economy). Boston: Butterworth-Heinemann, 1997.
  199. Semantic Portals Requirements Specification. SWAD-Europe deliverable 12.1.5 Электронный ресурс. — 2001 — Режим доступа: http://www.w3 .org/2001/sw/Europe/reports/requirements demo 2/.
  200. Senge P.M. The fifth discipline. New York: Currency Doubleday, 1990.
  201. Schein E.H. Organizational Culture and Leadership. San Francisco: Jossey-Bass, 1996.-448 p.
  202. Smirnov A., Pashkin M., et al. KSNet-approach to knowledge fusion from distributed sources // Computing and Informatics. V. 22. — 2003, — P. 10 011 038.
  203. Sowa J.F. Knowledge representation: logical, philosophical and computational foundations. CA: Brooks Cole Publishing Co, 2000. — 512 p.
  204. Staab S., Schnurr H.P., Studer R., Sure Y. Knowledge processes and ontologies, IEEE Intelligent sSytems 16(1) (2001). P. 26−34.
  205. Staab S., Studer R., Sure Y., Volz R. SEAL a SEmantic portAL with content management functionality // Gaining Insight from Research Information.
  206. CRIS 2002 Proceed, of the 6th Conference on Current Research Information Systems. August 29−31, 2002, Kassel, Germany.
  207. S., Studer R. (eds.) Handbook on Ontologies (International Handbooks on Information Systems). Springer Verlag, 2004. — 660 p.
  208. Standard element set for GELOS records Электронный ресурс. 1997. -Режим доступа: http://www.iszp. sk/katalog/gelos.html.
  209. Stewart T.A. Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations. Currency. 1998. — 320 p.
  210. Stojanovic, L., Maedche, A., Motik, et al. User-Driven Ontology Evolution Management // Proceed, of the 13th European Conference on Knowledge Engineering and Management, EKAW-2002, Springer, LNAI, Madrid, Spain, 2002. V. 2473 — P. 285−300.
  211. Sure Y., Staab S., Studer R. Methodology for development and employment of ontology based knowledge management applications. // ACM SIGMOD Record, 2002.-V. 31 -№ 4.-P. 18−23.
  212. Sure Y. A Tool-supported Methodology for Ontology-based Knowledge Management // E. Stubkjaer (ed.), Ontology and Modeling of Real Estate Transactions. Ashgate, 2003. — P. 115−126.
  213. Sure Y., Angele J., Staab S. OntoEdit: Multifaceted Inferencing for Ontology Engineering // Journal on Data Semantics. Springer, 2003. — V. 1. — № 1. -P. 128−152.
  214. Sveiby K.E. The New Organizational Wealth: Managing & Measuring Knowledge-Based Assets. Berrett-Koehler Publishers, 1997.
  215. Takeda H. Ontologies Электронный ресурс.: презентация. Режим доступа: http://www-kasm.nii.ac.jp/~takeda/lectures/soken/ontologies-for-lecture04.pdf.
  216. Tarski A. Logic, Semantics, Metamathematics. Oxford University Press, 1956.-258 p.
  217. The American Heritage Dictionary of the English Language. NY: Prentice Hall Int., 1992.-435 p.
  218. The DIG Description Logic Interface: DIG/l.l Электронный ресурс. -2003. Режим доступа: http://dl-web.man.ac.uk/dig/2003/02/interface.pdf.
  219. The Dublin Core Metadata Initiative, «Dublin Core Metadata Initiative -Home Page» Электронный ресурс. Режим доступа: http://purl.org/ dc/index.htm.
  220. The Learning Object Metadata standard Электронный ресурс. 2002. -Режим доступа: http://www.cs.kuleuven.ac.be/~erikd/LOM/.
  221. Tiwana A. The knowledge management toolkit: practical techniques for building a knowledge management system. London: Prentice Hall Inc., 2000. -608 p.
  222. TopQuadrant Technology briefing. Semantic technology Электронный ресурс. 2004. — Режим доступа: http://www.topquad-rant.com/documents/ TQ04 Semantic Technology Briefing.PDF.
  223. ТО VE Ontology Project Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.eil.utoronto.ca/enterprise-modelling/tove/index.html.
  224. Towards a methodology for ontology-driven conceptual modeling. Ontologi-cal analysis of taxonomic relationships Электронный ресурс. — 2001. -Режим доступа: http://lisi.insa-lyon.fr/~ipierson/lisi-seminaires/2000−2001 /download/ guarino-051 OOO.pdf.
  225. Tuzovsky A.F., Yampolsky V.Z. The system approach to knowledge management systems designing and development // Proceed, of the 7th Korea
  226. Russia International Symposium on Science and Technology (KORUS-2003) Republic of Korea, June 28-July 6, 2003. — University of Ulsan, 2003. -V. 2.-P. 319−323.
  227. Ukkonen E. Approximate string matching with q-grams and maximal matches // Theoretical Computer Science. 1992. — V. 92. — № 1. — P. 191−211.
  228. Uschold M., Gruninger M. Ontologies: principles, methods and applications // Knowledge Engineering Review. 1996. — V. 11. — № 2. — P. 93−113.
  229. Uschold M., King M., Moralee S., Zorgios, Y. The Enterprise Ontology // The Knowledge Engineering Review // Eds. M. Uschold and A. Tate. 1998. — V. 13.
  230. Vasconcelos J., Kimble C., Gouveia F., Kudenko D. Knowledge Management, competence management, group memory, corporate memory, distributed knowledge // Proceed. First European Conference on Knowledge Management. 2000. — P. 91−99.
  231. Valle E.D., Brioschi M. Towards a Semantic Enterprise Information Portal.2003. Режим доступа: ftp://ftp-sop.inria.fr/acacia7proceedings/2003/kcap-kmsw/kcap2003-kmsw-Della-Valle-fin.pdf.
  232. Vallet D., Fernandez M., Castells P. An ontology-based information retrieval model // Proceed, of the 2nd European Semantic Web conference. NY: Springer, 2005. — P. 455−470.
  233. W3C, «Extensible Markup Language (XML)». Электронный ресурс.2004. Режим доступа: http://www.w3.org/XML.
  234. W3C, «OWL Web Ontology Language Overview, W3C Recommendation 10 February 2004», Электронный ресурс. 2004. — Режим доступа: http ://WWw. w3. org/TR/owl- features/.
  235. W3C, «Resource Description Framework (RDF)». Электронный ресурс. -2004. Режим доступа: http://www.w3c.org /RDF.
  236. W3C, «RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema, W3C Recommendation 10 February 2004», Электронный ресурс. 2004. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/rdf-schema/.
  237. W3C, «The Semantic Web», Электронный ресурс. 2001. — Режим доступа: http://www.w3.org/2Q01/sw.
  238. Weber R., Aha D., Sandhu N. et al. A Textual Case-Based Reasoning Framework for Knowledge Management Applications. 2001. — Режим доступа: http://www.pages.drexel.edu/~rw37/weberetalGennanO 1 .pdf.
  239. Weber R., Kaplan R. Knowledge-based knowledge management // Innovations in Knowledge Engineering (ed. Faucher C. et al.). Heidelberg: Physica-Verlag, 2003. — P. 125−143.
  240. Wiig K.M. Knowledge Management Foundations: Thinking About Thinking How People and Organizations Create, Represent, and Use Knowledge. -Arlington, TX: Schema Press, 1993. — 471 p.
  241. Wiig K.M. Knowledge Management Methods. Schema Press, 1995. — 489 p.
  242. Woods E., Sheina M. Knowledge management: Applications, markets and technologies/Report Ovum Ltd, London, 1998. 163 p.
  243. Zack M.H. Developing a Knowledge Strategy California Management Review. 1999. — V. 41. — № 3. — P. 125−145.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!