基于可视化技术的知识转化研究PDF电子书下载

绪论 1

0.1选题背景及意义 1

0.1.1知识转化是知识管理的核心内容 1

0.1.2可视化技术应用实践的不断推进 2

0.1.3可视化技术在知识转化中的定位 4

0.2国内外研究现状及其分析 5

0.2.1国内外关于知识转化的研究现状 5

0.2.2国内外关于可视化技术的研究现状 8

0.2.3国内外关于可视化技术与知识转化研究存在的不足 11

0.3本书研究内容与方法 11

0.3.1本书研究内容 11

0.3.2本书研究方法 13

第一章 知识转化与可视化技术基本问题 14

1.1知识——知识转化的起点和终点 14

1.1.1知识的概念 15

1.1.2数据、信息与知识 15

1.1.3知识的特性 17

1.1.4认识论上的知识 18

1.1.5存在论上的知识 19

1.2知识转化的五类研究视角 20

1.2.1知识属性视角下的知识转化 21

1.2.2知识主体视角下的知识转化 22

1.2.3转化环境视角下的知识转化 24

1.2.4知识活动视角下的知识转化 26

1.2.5支撑技术视角下的知识转化 29

1.3信息可视化与知识可视化 34

1.3.1以增强人类认知为目标的信息可视化 34

1.3.2以促进知识传播为目标的知识可视化 44

1.3.3信息可视化与知识可视化的比较分析 50

1.3.4信息可视化与知识可视化的发展方向 53

1.4可视化技术在知识转化中的应用 60

1.4.1专家系统中可视化技术应用 60

1.4.2群体决策中可视化技术应用 60

1.4.3知识门户中可视化技术应用 63

1.4.4知识学习中可视化技术应用 65

第二章 基于可视化技术的知识转化理论框架 69

2.1基于可视化技术的知识转化理论基础 70

2.1.1资源型学习理论 70

2.1.2多媒体学习理论 72

2.1.3建构主义学习理论 76

2.2基于可视化技术的知识转化框架构建 80

2.2.1目标层：以知识创新为最终目标 81

2.2.2知识属性层：知识转化的模式 83

2.2.3知识活动层：依赖的知识活动 85

2.2.4可视化技术层：图形表示知识 86

2.2.5知识源层：不同来源中的知识 95

2.3可视化技术支撑知识活动完成的策略 96

2.3.1基于可视化技术的知识提取策略 96

2.3.2基于可视化技术的知识融合策略 104

2.3.3基于可视化技术的知识吸收策略 117

2.4可视化技术在知识转化中的作用机理 125

2.4.1以机器处理为中心的可视化展示 125

2.4.2以人脑处理为中心的可视化绘制 128

2.4.3可视化展示与可视化绘制的比较 131

第三章 基于可视化技术的知识转化应用模型 134

3.1基于可视化技术的知识转化模型构建 134

3.1.1知识获取：采集以丰富知识库 135

3.1.2知识提取：沉淀知识，增加存量 138

3.1.3知识融合：零散中创造新知识 141

3.1.4知识吸收：学习知识库中知识 143

3.1.5知识应用：在实践中应用知识 145

3.2基于可视化技术的知识转化模型特点 145

3.2.1反映了SECI模型 146

3.2.2结合了知识链模型 147

3.2.3引入了相关的学习理论 148

3.2.4区分了两种不同的作用机理 149

3.2.5整合了信息可视化与知识可视化 150

3.3基于可视化技术的知识转化模型应用 151

3.3.1模型应用应遵循一定的策略 151

3.3.2模型应用应遵循一系列的原则 155

3.3.3模型应用于企业知识门户搭建 158

第四章 基于可视化技术的知识转化保障机制 160

4.1促进沟通协作的用户保障机制 161

4.1.1方便用户交流的沟通机制 162

4.1.2确保用户互动的信任机制 165

4.1.3刺激用户动机的激励机制 167

4.2提供丰富知识的资源保障机制 170

4.2.1集成各种知识的整合机制 171

4.2.2发现潜在知识的挖掘机制 173

4.2.3提供相关知识的推荐机制 175

4.3提高利用效果的平台保障机制 178

4.3.1呈现复杂结构的展示机制 178

4.3.2易于用户操作的交互机制 183

4.3.3普及平台使用的推广机制 186

第五章 基于可视化技术的知识转化案例研究 188

5.1案例背景：数字图书馆的广泛应用 188

5.1.1数字图书馆应用中存在的问题 189

5.1.2数字图书馆与电子学习的整合 196

5.2 VisDLKC系统分析设计与开发 197

5.2.1 VisDLKC的功能建模 198

5.2.2 VisDLKC的开发工具 202

5.2.3 VisDLKC的知识建模 206

5.2.4 VisDLKC的算法选择 211

5.3 VisDLKC应用实例及分析 218

5.3.1知识融合实例及分析 218

5.3.2知识吸收实例及分析 224

5.3.3知识提取实例及分析 230

5.3.4存在问题及升级策略 232

第六章 结束语 236

6.1总结 236

6.2展望 238

后记 240

参考文献 244