中国航天资讯中心。
知识资产管理平台。
建设方案。中科软科技股份****。
2023年9月。
实现对企业显性知识和隐性知识的采集、管理、利用和创新，并通过对知识资产进行分类组织、严格授权，确保有目的、有导向的面对各个层级的工作人员提供优质、高效、便捷的服务。同时利用知识门户技术，满足用户对知识资产协同管理、共建共享、互动创新的需求。
随着知识经济时代的来临，知识不仅成为企业可持续发展的关键，而且将成为企业真正的核心竞争力。企业在生产经营过程中不仅需要管理各种业务信息、技术资料、图档文件、图书资料、公文报告以及竞争对手活动情况和市场动向等显性知识，同样也需要管理企业员工在生产、经营、管理活动过程中迸发的思想火花与积累的技术经验等隐性知识，这些都属于企业极其重要的知识资产。企业在激烈的竞争中对市场机遇的把握、对投资风险的规避、对行业动向的了解、对竞争对手的分析、对企业发展方向的决策，越来越多地取决于企业自身对知识资产的积累和运用。
_那么，如何利用信息技术手段将这些格式多样、类型繁多、**复杂，又分散在各部门、个人头脑中不容易被管理的知识资产进行统一且有效的管理，进而提供准确、高效、便捷的知识资产检索利用与拓展创新服务，以提高企业生产力、响应力、创新力和决策力，是现阶段企业信息化建设所必须面临的变革。_
企业知识资产管理系统是根据多年从事内容管理领域研发的行业经验，并结合企业的实际应用需求开发的新一代知识管理型产品。它涵盖企业对各种信息资源的采集，归纳各类文档资源的管理特性，利用最先进的全文管理技术，实现企业知识资产的全息管理，并提供分类分权限的利用与服务，以促进企业内部知识共享与交流。
1 概述_企业知识资产管理系统是一套基于j2ee技术架构的企业知识资产管理软件。其包含对企业显性知识和隐性知识的采集、管理、利用和创新，并通过对知识资产进行分类组织、严格授权，确保有目的、有导向的面对各个层级的工作人员提供优质、高效、便捷的服务。同时利用知识门户技术，满足用户对知识资产协同管理、共建共享、互动创新的需求。
中国航天工程咨询中心，直属于中国航天科技集团公司，由航天710研究所和航天707研究所合并组建。中国航天工程咨询中心的职责之一是航天行业的专业科技情报研究机构。
在已完成的情报条件技术改造一期项目中，核、航天、航空、船舶、兵器、军用电子六大军工行业的七个情报研究院所搭建了互连互通的国防科技信息专网（内部保密网），基于专网建立了国防科技信息专网门户**；在资源方面，共同积累了海量国防科技情报信息资源。在一期项目中，中国航天工程咨询中心是牵头单位，专网的中心机房也架构在本单位。
当前开展的是情报条件技术改造二期项目，需要更加深入的网络协同环境应用和知识价值挖掘，如何让已有的、“封存”。同时，要求系统以b/s结构架构在中国航天工程咨询中心，其它行业情报所通过专网进行系统应用。
2 系统功能。
企业知识资产管理系统可以针对多种类型的信息资源、各种**的知识资产进行自动采集、整理。
系统提供信息资源的录入与批量上载；_
系统支持对企业内部各业务系统的数据定向抽取，将企业存储于各业务系统数据库中的数据，根据用户利用的需求实现基于字段的数据抽取，方便企业管理层实时的掌握各业务数据的动态情况。
系统可以灵活定制监测规则和关注信息分类，帮助用户在第一时间获取到与自己相关的情报信息。
用户可以灵活定义多重监测规则及监测规则组合，高效准确的获取信息。
自动提取情报的作者、时间、标题、正文等数据。集成了网页搜索、内容智能提取与过滤、自动分类、自动去重等技术，实现了对信息过滤、提取与批量上载的自动化与一体化。
记录资源使用频率，了解资源需求，发现用户兴趣资源及资源供给状况。提供给资源管理人员。
行为统计，热点主题分析，热点词频分析。
应用系统基础支撑平台提供完备的系统管理功能，数据统计功能，报表功能，日志管理，工作流管理等功能。
自动关键词提取。
自动关键词提取是通过智能的手段为文档自动提取关键词的技术。实际应用系统中，核心上可实现对文本网页等的自动提取摘要（静态摘要）与关键词，对检索结果集提供与检索条件相关的动态自动摘要，从而检索者只需要阅读的少量内容就可判断是否是所需要的文档。
自动摘要。自动摘要是进行信息抽取的重要形式，其主要包括基于统计与基于理解的两种方式，基于统计的文摘是根据线索词词典、词频、词和句子的统计规律进行模式匹配汲取文摘；而基于理解的方式则是利用句法、语义知识等知识，在对文章的内容进行理解的基础上提取文摘。
相关推荐。相关推荐是综合利用文档的内在特征信息进行智能分析，判断文档的相似性与重复性。实际应用系统中，一方面可实现自动查找相似文本并向检索者推荐的功能，另一方面又可实现对文本的自动消重，降低文章冗余度，避免文章重**布等。
自动聚类。本系统支持基于统计的文本信息处理方法来实现信息的自动聚类，具备对信息的概念分析、概念模式识别、相关度计算等能力，从而可以充分挖掘隐含的、内在的信息，起到预警的作用。
自动聚类是将数据集合中的数据划分为具有一定意义的子集，使得不同子集中的数据差别尽可能大，而同一子集中的数据差别尽可能小。信息自动聚类是在对信息进行概念分析、概念模式识别、相关度计算的基础上，根据其内容主题进行自动分组。其区别于自动分类的关键是它没有学习的过程，而是根据数据对象的内在特征实现对对象集的分组。
自动分类及分类训练。
该功能是实现对信息数据的自动标引，分类、发送和存放。为用户提供按需定制的个性化服务，实现同级跨口径的分类，满足用户兴趣偏好。通过自动分类避免用户在浩如烟海的信息资源中，逐条搜索浏览，保证用户手上随时有最准确最相关信息来帮助他们有效地完成工作。
中文分词。以基于中文分词的混合字词为索引单位，内嵌的分词系统采用以词典为基础的分词算法。系统自带一部通用的系统词典，用户可以通过建立用户词典来定义新的词汇，用户词典一般包含了某个领域的专业词汇。
系统在自动分词时将同时参考缺省分词词典和用户词典中的词汇。
为了最大限度地减少索引库的空间膨胀率、加快查询速度，系统中还引入了停用词典的概念。停用词典是按词建索引时不需要建立索引的词的集合，它是由一系列没有检索意义的高频词组成的，如英文文献中的“the”、“of”、“and”、“to”等，中文文献中的“的”、“关于”、“但是”、“而且”等。从相关性方面讲，文献中的这些词没有检索意义，因为这些词出现在多数文献中。
在检索系统中，使用停用词典来过滤掉文献中没有检索意义的词。
基于词典的中文自动分词系统，词典采用快速的索引方式进行组织，利用词频、词性信息提高了分词的准确度，通过用户词典、停用词典提高了分词的灵活度。
智能检索是对海量文本数据进行检索的重要而基础的技术手段。一方面随着互联网的发展，web搜索技术迅速发展，检索引擎的数据处理能力迅速上升到tb级。另一方面，随着自然语言理解技术与人工智能技术的发展，在传统的检索技术的基础上逐渐发展起智能检索技术。
这些技术逐渐在企业全文检索中得以应用。
主要技术手段：利用自然语言理解技术对文档数据进行分析并实现以中文分词为基础的文档信息单元的切分；采用改进的倒排索引技术实现海量信息的存储与索引；利用自然语言理解技术扩展布尔模型以便提供灵活的检索手段；利用文本挖掘技术实现对检索结果的排序过滤与聚类。
主要功能包括：支持多语言；支持多种建索引方式；支持多信息域；支持多种存储索引方式；支持多种数据类型；支持多种数据源；支持自动增量式索引；支持多种智能检索模式；支持多种结果集返回手段。
系统可以根据每个企业知识资产管理的特点，规划不同的知识资产分类管理策略。包括对显性知识资产管理和隐性系统提供自定义分类管理功能，并提供选配多种组件，包括：档案管理组件、公文管理组件、资料管理组件、图档管理组件、个人空间管理组件等。
_自定义分类管理：系统支持用户自定义分类管理策略，可以根据实际业务需求定制知识资产的分类、字段、属性、流程、权限等。
档案管理组件：将企业内部所有档案资料进行统一管理，实现对各类档案的接收、录入、整理编目、审核、鉴定、归档、移交等业务功能。
公文管理组件：将企业行政管理部门对各类公文、报告的收发、流转、传阅、审批的全过程实现数字化管理和监控，以保证企业公文资料在行政审批过程中的安全性、有效性和唯一性。_
资料管理组件：将企业在生产、经营、管理、决策中产生的各种文档纳入管理范畴。_
图档管理组件：将企业在生产、经营过程中产生的各种图档文件纳入管理体系。
培训交流组件：系统提供完备的培训教育、课件**、经验交流等互动学习模式，共享企业内部优质的生产、销售、管理技能和经验，将知识资产直接作用于企业员工，以提高企业产量、效率和竞争力。_
主题研讨组件：系统提供完善互动交流的功能，能够通过互动研讨的模式对现存的知识资产进行补充、更新、淘汰、升华。知识只有作用于实践，才能给企业带来价值，同样通过实践我们可以不断的完善、补充、提升知识结构，使其更适应于企业的利用目的。
_技术论坛组件：系统提供开放式的论坛互动管理模式，能够通过a&q问答互动模式，让现实工作问题与技术经验迅速结合，形成具有借鉴价值的知识资产，实现高效协作，充分利用企业知识和专家丰富的经验从容应对紧急事件。_
消息订阅组件：系统提供主动式的消息推送模式，容许用户按照兴趣、任务和工作重点等多种方式主动订阅知识，将定期按时得到有关这些类目的所有最新知识。
系统为每位用户提供一个限定大小的空间，以管理个人的文档资料。提供个人收藏夹、我的文档、我的备忘录等功能。对个人发布的知识类信息入库汇总，促进知识共享利用。
对专家账号进行系统管理，通过专家问答界面向专家提交各类问题，专家用户登录后即可处理相关提问，提供对提问及解答进行分类汇总，各类问题及专家答复均保存在系统中作为企业的知识沉淀下来，并可被其他用户分类查阅利用，根据问题答案的使用频率，系统自动筛选最佳答案推送给有需求的用户。
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