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基于维基技术的企业知识地图构建
蒋泽明，张雷**
（北京邮电大学计算机学院，北京市海淀区西土城路 10 号 100876）
5 摘要：本文应用维基技术，结合某电信规划设计院的实际情况设计了一套针对文档密集企业
的知识地图构建方法，提出了一种迭代式的知识点梳理方法来构建知识地图体系。在技术上
以维基为核心，结合了多种 WEB技术，实现了一个易于管理和维护的知识地图应用。
关键词：计算机应用技术；知识地图；维基技术
中图分类号：TP302 10
Building Enterprise Knowledge Map Based on Wiki
JIANG Zeming, ZHANG Lei
(School of Computer Science,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing
100876) 15
Abstract: Based on Wiki technology, this paper proposes a practical roadmap to build enterprise
knowledge map. The roadmap uses an iterative methodology to capture organizational knowledge
and build the basic structure of knowledge map. The knowledge map takes Wiki as the core
technology, combines with other web technologies, provides both easy manageable and
maintainable features. All the case is based on a knowledge management project in a 20
document-intensive institute in telecom planning and designing.
Key words: Computer Science Technology; knowledge map ; WIKI
0 引言
近年来，知识管理以迅猛的速度发展起来，得到了社会的广泛重视。概括的说，知识管25
理的管理对象是知识，这里所说的知识可分为显性知识和隐性知识。这种分类的概念由哲学
家 Michael Polanyi 在 1958 年提出：显性知识是指可以用书面文字、图表和数学公式等形式
化符号进行编码的结构化知识，这类知识能够很好的被系统化，易于人们学习；相对的，隐
性知识是指难以表达，隐含于过程和行为中的非结构化的知识，是关于技巧和个人能力方面
的知识，这类知识难以系统化，但知识管理可针对隐性知识以人作为载体的特性，将隐性知30
识管理转换为对人的管理，从企业制度、文化以及系统技术上提供多种手段促进人们之间的
交流、总结和学习。
如何帮助人们快速、便捷、准确地找到自己想要的知识是知识管理中的关键课题。知识
地图应运而生，它能清晰的描绘组织（企业）内知识的分布情况，揭示这些知识的组织结构
与相互关系，从而为人们提供了一种方便快捷的知识查找手段，被认为是一种有效的知识管35
理工具或应用。
1 知识地图的概念
关于知识地图概念的定义在学术界并不统一。学者们从知识地图的内容、形式和功能上
对其进行定义：
知识地图可视化地显示获得的信息及其相互关系，它促使不同背景的使用者在各个具体40
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层面上进行有效的交流和学习知识。在这样的地图中包括的知识项目有文本、图表、模型和
数字[1]；
知识地图是对企业内部知识的地图化描述, 帮助人们定位知识，明确知识的所有权，发
现知识的价值并利用知识。另外，知识地图还帮助我们了解企业员工的角色和专业知识，识
别知识流动所受的限制，增强对已有知识的使用[2]。 45
上述概念的定义指明了知识地图的内容是知识以及知识的相互关系，明确了知识地图的
功能是帮助人们有效便捷地定位知识，学习知识，利用知识，也限定了知识地图的表现形式
为可视化，或者说地图化。
其实从本质上来说，知识地图是人们索引知识的工具。它是一个向导，并不是一个知识
的集合。向导的索引结果指向的是知识源，这些知识源不仅可以是已经固化在一定的载体上50
的各种形式的文献、数据库，也可以是大脑中存储了丰富的隐性知识的专家或其他员工。知
识地图不仅仅要揭示知识的存储地，通常也要揭示知识之间的关系，只有尽量完整地揭示企
业的知识源，才能让使用者在需要知识时，能够很有效地找到它们，不管这些知识是以什么
形式存在的，是显性的还是隐性的，最终帮助企业员工实现知识的共享[3]。
所以，广义上的知识地图并不限定知识地图的展现形式，不必在乎知识地图是否是可视55
化的或者地图化的，只要它能提供一个索引知识的向导，帮助使用者定位知识，并展示出知
识源的必要信息，它就能被定义为一张“知识地图”。
2 知识地图的构建
知识地图的构建大致可分为三个阶段：目标规划阶段、知识梳理分析阶段和知识地图技
术构建阶段。 60
目标规划阶段
规划阶段的任务是明确企业建立知识管理系统，使用知识地图工具的目标。它将直接影
响知识管理中知识的内容、结构和展现形式，也将直接影响知识地图组织、索引知识源的结
构。如果企业知识管理系统的目标仅是方便不同部门之间的共享业务文档，那这个系统所管
理知识的最小粒度到业务文档即可，一个功能完备的文档库和一套业务文档分类方式就能基65
本满足这些需求；如果企业希望能管理更为准确、更为完备的知识，那将业务文档作为知识
的最小单元就无法满足需求了，企业需要在业务文档的基础上，梳理归纳出粒度更小，描述
更准确，内容更独立的知识点。而管理对象的不同，将直接导致系统管理手段的变换和用户
操作的变更。
知识管理必须与企业的实际情况结合，为了制定一个适用于企业现状的规划与目标，成70
立知识管理指导委员会是十分必要的。委员会的主要负责人应是知识地图的关键支持者，比
如 CEO、CIO、战略管理者、培训部门经理及市场营销经理等。
知识梳理分析阶段
在知识管理规划和目标的指导下，知识梳理分析阶段应尽可能完整地识别和整理出企业
中现有的知识。 75
目标中指明了管理对象有项目业务文档和知识点。项目业务文档是企业实际工作中的产
出，归类与定义十分明确，梳理起来也较为方便，梳理过程可由项目组成员完成。而知识点
的梳理需要耗费大量工作，这些知识点是以企业员工为载体的隐性知识，知识点的梳理过程
实质上即是隐性知识显性化的过程。
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现在最实用也最有效的知识梳理手段是与企业员工进行座谈。知识梳理人员需要向员工80
提出“有效”的问题，引导员工分享自己的知识，并且对知识的适用场景和来源加以描述。
Grey D.在《Knowledge Mapping: A Practical Overview》列举了一些“有效”问题的例子。例
如：你在工作中需要什么类型的知识，这些知识是从哪里找来的，获得这些知识后，你会如
何使用知识，使用知识之后的结果又如何[4]。
实际项目中，我们在采用员工访谈提问的基础之上，总结出一种迭代式的知识点梳理方85
法。其步骤如下：
1 以工作流程为切入点，梳理企业知识点。结合企业的实际情况，选取最常用的几项工作
流程，并按照这些流程的各个阶段梳理出员工认为重要的、可重用的知识，这些知识可以是
某些重要概念，可以是针对常见问题的解决方案，也可以是业务中的关键数据和通用模板等。
2 挖掘知识点属性。初步梳理出某一工作流程下的知识之后，充分挖掘这些知识的属性。90
一个完整的知识点包括其具体内容和属性，知识的属性是对知识本身的重要描述信息，它是
定义同类知识、区分不同类知识的重要依据。一些常见的知识属性有知识来源、知识有效期、
知识所属专业、知识所属流程等。图 1 与图 2 是两个知识点及其属性的例子。
图 1 某概念型知识点及其属性 95
Knowledge Artifact (A Concept)
图 2 某架构图知识点及其属性
Knowledge Artifact (An Architecture Diagram)
3 分析知识点属性，构建知识的组织结构。首先分析知识各个属性的关键程度，一个知识100
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点的属性关键与否，很大程度上依赖于企业对知识的需求与认识。以专业分工为主的企业会
认为知识所属专业是最关键的属性，而以流程分工为主的企业会认为知识所属流程更为关
键。若我们将知识属性关键程度的评判全交予人工处理，难免会受到分析者个人能力的局限。
为了提高属性关键程度的评判质量，我们根据 TF-IDF 加权技术的原理对各个属性进行质量
计算。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探105
勘的常用加权技术，用以评估一个文本集合中一个字词的重要程度。词频（TF）表示字词
的出现次数，逆向文件频率（IDF）用于度量字词的重要程度。在一个文本集合中，以包含
某个字词作为条件进行筛选，筛选出的结果越少，我们就认为这个字词的信息量越大，其重
要程度就越高。某个字词 w 的 IDF 值计算如公式 1：
)
)(
log()(
wdf
N
wIDF (公式 1) 110
其中，N表示文本集合中的文本总数，df（w）表示文本集合中有多少篇文本出现了字
词w[5]。我们借用IDF的原理，可以计算出知识各个属性值的关键程度。假设Pi是知识的某一
属性，其取值有Vpi1，Vpi2„„Vpin。则某个属性值Vpik的IDF值计算如公式2：
)
)(
log()(
Vpikdf
N
VpikIDF (公式 2)
N表示已经梳理出了知识点总数，df(Vpik)表示知识点集合中Pi属性为Vpik的知识点数115
量。一个属性有多个可选值，通过属性的取值可以对知识点进行筛选。当使用一个质量好的
属性进行知识点索引筛选时，选定不同取值得到的筛选结果数量应大体相等。例如，属性P1
有Vp11，Vp12两个可选值，df（Vp11）为100，df（Vp12）为80。属性P2有Vp21，Vp22两
个可选值，df（Vp21）为10，df（Vp22）为170。从用户体验上来说，使用P1的取值进行筛
选相比使用P2筛选好很多，因为P1区分的知识更为均匀，保证了平均情况下的筛选效果。120
对于P2来说，虽然采用Vp21进行筛选的效率很高，但其代价是采用Vp22来筛选的效率极差。
对于一个面向企业所有员工的知识管理系统来说，保证平均情况下的优良效率更为重要。
通过针对每个属性取值的IDF值计算和比对，可以衡量这些属性的质量优劣。在此基础
之上，可结合企业实际情况，人工分析选取若干关键属性，并按照各个属性关键程度进行排
序。最后根据排序结果构建出一套知识点的组织结构。图3为抽取适用专业、适用系统、知125
识类型、适用范围以及掌握级别构建而成的一种知识点组织结构。
图 3 知识点组织结构
Structure of Knowledge (with 6 properties)
每个知识点根据其属性取值，可在图3的组织结构中找到自己的节点位置。由于属性取130
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值可以为多选，某一知识点可能隶属于不同节点，如图3中的知识点2，所以该组织属于网状
结构。
4 若知识点内容，知识点数量和知识点组织结构均能达到企业知识管理规划目标的要求，
则完成知识点梳理工作。否则跳至第一步，依照构建好的知识点组织结构再次梳理企业内的
知识，对已经整理好的知识查漏补缺。 135
知识地图技术构建阶段
在确定了知识的内容、表现形式以及组织结构基础之上，采用多种技术对知识地图进行
实现。Microsoft SharePoint Server 2010 产品是微软公司推出的网站快速构建平台，本文描述
在基于 Microsoft SharePoint Server 2010 的知识管理系统中，文档和知识点的知识如何进行
表示和管理。 140
知识点的呈现
系统需管理的内容包含业务文档和梳理的知识点。业务文档以知识文档库的形式体现，
提供文档的增删改查和文档的权限管理等基础功能。可使用SharePoint的列表与库以及附带
的内容管理模块来实现知识文档库的各项功能。
梳理的知识点内容形式多样，一个知识点可能包括的内容有文字、表格、图片、视频、145
文档附件等。维基作为一种开放性的超文本网络协作式写作系统，其组织结构主要由网页和
链接构成，其以网页为载体的特性使得维基词条的内容能够以多种形式展现。用于描述网页
的超文本标记语言（HTML）能很好的满足知识点内容形式多样的特点[6]。并且维基强调协
作与开放的特性能允许授权用户直接通过浏览器对词条内容（即知识点内容）进行编辑修改，
在提高系统开放性的同时大大降低了知识点创建、修改、发布的代价。因此，用维基词条作150
为知识点的存储和展现是不错的选择。图 4 所示的维基词条布局形式对图 2 的知识点内容和
属性进行了呈现，包括文字、图片、案例附件（超链接）。
图 4 知识点维基词条布局
Knowledge Artifact Wiki Page 155
知识地图的呈现
知识地图需要对知识进行索引，这种向导式的索引应符合知识的组织结构，对于同一个
知识源集合，采用不同的知识组织结构，就能建立不同的索引，从而构建出不同的知识地图。
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知识地图的呈现可以采用静态网页，Flex或Silverlight等Web展现技术。静态网页开发简单，
但界面单一，交互性不强。而Flex或者Silverlight能提供良好的交互性，方便使用者指定地图160
的索引条件，同时在索引结果的展现上也更为丰富和美观。
在具体实现知识地图时应遵循如下原则：
1 索引结构与知识组织结构保持一致。在知识梳理分析阶段构建的知识组织结构综合了
现有知识的属性质量企业实际的需求情况，结构平衡，分类明确，是对企业内知识整体结构
与关系的全面概括。知识地图采用同样的结构保证了知识索引的准确性，同时也便于使用者165
上手，提高索引效率。
2 索引结果展示知识的必要信息。这些信息可分为两类：一类是描述知识点本身的信息，
包括知识点名称与简介，知识源位置（即维基词条链接）等；另一类是描述知识点与其他知
识点的关系信息，这种关系可以依据知识点的属性值体现，有相同属性值的知识点可划分为
同一类，且根据不同属性值之间的关系，各类知识点还能体现出相应的联系。 170
本系统采用Silverlight技术来呈现知识地图应用。
图 5 采用 Silverlight 实现的知识地图 Demo
Knowledge Map Demo (using Silverlight)
3 知识地图的管理、维护与扩展 175
整个知识地图应用的架构如下图6
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图 6 知识地图应用整体架构
Architecture of KM System
知识地图的管理、维护 180
知识地图的管理与维护主要是针对知识源的管理，比如知识点新建、知识点更新、知识
点删除等。在以维基技术为核心的知识地图架构中，知识点以维基词条的形式展现，对于知
识点的操作即是对维基词条的操作，维基技术提供了词条的增删改查操作，用户可以直接在
浏览器中完成这些操作，并包含版本管理和权限管理，在强调开放性的同时，保证了系统安
全性。 185
具体来说，授权用户可以直接在浏览器中新建、编辑、删除知识点，修改知识点的内容，
提交修改意见，经过知识管理系统审批人员的审核，系统为该知识点创建应用修改内容的新
版本。同时为管理人员提供版本查看和回滚功能，保证知识点数据的准确和安全。基于这种
开放协作式的知识源具有良好的适应性，不需要系统过多的干预，知识源内的知识会逐渐发
展成满足企业需求的正确的知识。 190
系统还支持对于知识点组织结构的维护。知识点的组织结构是通过知识点属性构建的，
要更新某一知识点在知识组织结构中的关系位置，只需修改该知识点的属性值。而知识地图
无需修改，它的工作是索引与展示，索引是在知识源中筛选符合条件知识点的过程，展示则
是展现索引结果（即知识点）以及各个结果之间关系的过程，这种知识点之间的关系又是依
据它们的属性体现的。知识地图并没有固定的记录下每个知识点在索引结构中的位置，而是195
动态查找知识点属性来确定各个知识点的位置与关系。这种灵活的设计使得知识地图与知识
源功能分离，知识源用于存储知识信息与属性，属性能体现知识间的关系，知识地图通过属
性来索引知识，并展示知识间的关系。使得知识地图具有很好的自适应能力。
知识地图的扩展
维基技术是广泛应用的Web技术，基于HTML网页的本质使得维基系统可以很容易的与200
其他系统或功能集成。比如：
扩展资源库。本系统中的维基词条知识点通过超链接的方式引入了项目文档库的内容，
在浏览知识点时可以方便的定位项目文档库中的相关文档。由于HTML能展示多种格式的资
源，我们可以用类似的方式引入其他资源库，诸如视频库，课件库等。
扩展搜索功能。几乎所有的搜索引擎都支持对网页内容的爬网和索引，维基词条网页的205
本质扫清了在知识源上加入搜索功能的技术障碍。搜索功能的引入，为使用者查找知识提供
了更为普遍的途径，结合知识地图精准的索引定位，能有效地提高知识发现，知识分享的效
率。比如，用户使用搜索引擎查找到某一知识点词条，应用知识地图，通过反向定位找到该
知识点在知识地图中的位置与关系，此时，用户不仅找到了该知识点的内容，明确了它在整
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体知识结构中的位置，同时还能发现与该知识点相关的其他知识点词条。 210
4 结论
本文提出的知识地图构建方法和知识点梳理方法兼顾知识点内容和知识点组织结构，确
保了知识地图系统的质量。而以维基技术为核心使得系统具有良好的交互性和扩展性，易于
管理和维护，并对于知识点内容和组织结构的变化有一定的自适应能力。
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