知识组件与知识空间及其应用初探

论文摘要

知识表示一直是人工智能研究的重要课题,无论应用人工智能技术解决什么问题,首先遇到的就是所涉及的各类知识如何表示。在人工智能领域,对知识的表示有多种方法,但一般都受其应用领域的限制。基于知识点的知识空间理论提供了一种一般的知识表示方法,该理论将知识分为三个层次:知识元、知识点和知识来研究。这个思想出自于物质划分为原子、分子、物质的思想。在该理论的指导下,认为知识可形象地表示成一种比语义网更一般的知识网结构。从代数的观点看,由基本元素集合和作用在该集合上的一组运算及约束所构成;从图论的观点看,它则是一种带标识的有向图结构。本文是基于知识点的知识空间理论的上层研究内容,即对知识进行自上而下研究。自上而下看,知识点是将知识按照一定的原则划分出来的知识块,它是构成知识的基本成分。本文主要研究了知识点之间的关系,并提出了以组织关系为主,支撑关系为辅的知识结构与或图的表示框架;从知识的完整性角度出发给出了倒退关系的形式化定义和性质,基于倒退关系给出了知识组件的形式化定义;知识组件是由知识点之间的关系构成的具有局部完整性的知识点集成件,它是直接构成知识空间的基本结构;对知识组件的属性和性质以及它们之间的关系进行了较深入的研究;提出了一种基于知识组件的知识空间的构造方法,并结合集合空间的理论讨论了知识空间的性质、知识空间的基底及其维数;研究了知识空间理论在ICAI学生知识测评及其学生学习路径的控制中的应用,并尝试将该理论应用到情报学、图书馆学知识组织和检索中,提出一种全新的基于文献内容的知识检索方法,并为知识检索领域的知识组织提供了方法和依据。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.1.1 知识空间理论是人工智能和知识科学深入研究的需要
• 1.1.2 知识空间理论是知识经济社会智能化应用发展的需要
• 1.2 知识空间的国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 基于知识点的知识空间理论
• 1.4 本文的研究内容
• 1.5 本文的组织
• 第二章 理论背景
• 2.1 知识空间理论
• 2.2 集合空间
• 2.2.1 集合的相关概念
• 2.2.2 集合空间的概念
• 第三章 知识点之间的关系
• 3.1 组织关系（BUILDUP RELATION, BR）
• 3.2 支撑关系（UNDERLAY RELATION, UR）
• 3.3 知识结构与或图
• 第四章 知识组件
• 4.1 倒退关系与完整性假设
• 4.2 基本知识组件
• 4.3 知识组件
• 4.4 知识组件与基本知识组件间的关系
• 4.5 知识组件的距离、邻域和边界
• 第五章 知识空间
• 5.1 知识空间
• 5.2 知识空间的基和维数
• 5.3 知识空间及其基底的数量级关系
• 5.4 利用知识空间的基来确定知识组件的边界
• 第六章 知识空间在 ICAI 中的应用
• 6.1 学生认知结构的自适应测评
• 6.1.1 基于知识空间的自动机测评
• 6.1.2 基于知识空间基底的自动机测评
• 6.1.3 模拟实验结果分析
• 6.2 学生针对性学习策略
• 6.2.1 学生针对性学习算法
• 6.2.2 模拟学习数据分析
• 第七章 知识空间在情报学智能检索中的应用
• 7.1 知识空间理论—一种基于内容检索的知识表示方法
• 7.2 文本知识组件
• 7.3 基于知识组件的知识检索
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录 A
• 附录 B
• 附录 C