摘 要：通过建立符合标准的逻辑知识关联体系是知识地图理论的重要组成部分。本文将从知识管理系统中的知识关联采用有向性论述，对单向知识关联和双向知识关联的含义和特征进行论述；通过对关键词集合含义的阐述，我们将分别从单关键词集合、全关键集合和不定关键集合三个部分进行论述，重点展开关键词集合为单元构建关联网络的算法和单个知识点构建关联网络的算法，将对算法中出现的问题进行论述。
关键词：关键词集合；关联网络构建；知识关联；
文章根据集合论和图的简单定理，描述了知识关联的有向性和关键词集合内容，展开论述了关键词集合怎样在KMS中构建知识关联网络的方法和推算方式。
一、关键词集合的关联网络简述和知识关联的有向性
1、目前，对于知识地图的系统结构讨论有完整的方案，但是知识管理系统专业方向的采用却很少被采纳。只有KMS软件或商品含有知识地图内容，但是大部分的商品网站上只有知识库的部分和链接，对于知识间逻辑关系的论述内容极少，就连知识间逻辑相互作用的内容更深刻的陈述也找不到。而知识关联体系又是建立逻辑标准的重要内容，同时它也是启动知识管理内容的第一项工作。不能只用树型分类体系就代表了真实世界中的事物间的联系和作用。单一的事物有时是隶属于另一种分类或多个分类，类别不同的事物有时也可以属于其他分类，属性不同的事物也可以相互作用，单纯的依靠归类是不可能完整的概括知识的逻辑作用。知识关联的表示方法是使用便捷、含义广阔的知识体系，不同种类、不同区域的知识关键体系也是能较全面地表达信息之间的逻辑作用。
2、单项知识关联的论述。真实世界中的各种物体是有着千丝万缕的联系，这种联系关联是有着方向性的。如：雨和分子关联的论述可以形容为“雨由分子构成”，同样的，由分子到雨关联的句子形容为“分子构成了雨”，这两种关联的方式是不同的，是两个单方向的知识关联。
在知识关联网络中，可以设置各个知识点n1,n2,n3,n4…当知识点n1与其他的知识点信息相似度较高时，可以使用KMS直接将其与n1关联，将新的关联加入到n1的知识点后。这个关联的制作可以成为手动的，也可作为自动定制的。使用单项知识关联的KMS的特征有：如果设定的第一个知识点和其他的知识点关联时，未必能使其知识点与其连接到，所以系统要对每一次的关联方式的定义进行陈述。
3、双向知识关联的论述。根据研究表明，假设知识点n1与n2有联系，那么也可成立。双向知识关联是不把关联语义的条件考虑进去的。如，知识点1与知识点2关联，那么则反之也必然有联系。假设t1和t2为两个元素关系，则它们可以用符号定义并表示。
在许多特定的语义条件下，许多知识点的关联关系是可以对称的。只要使用双向知识关联的KMS的特征即可。语义的理解是难点，同时也是计算机分析的重点和热门。当前的KMS还不能自动准确的编译出知识的关联语句。所以，只有使用忽略关联语义的双向关联方式的方法。
二、基于关键词集合的知识关联网络绘制推算方式
1、在现代的科技条件下，建立语义分析构建知识关联网络困难度较大。采用知识点重点词集合构建关联网络的准确程度比语义关联网络的构建准确度要差，但在条件上是支持的，并且可以很好的表达知识间的作用。
基于关键词集合构建关联网络所执行的定义为：假设a个知识点被包含在关键集合b中，则这a个知识点都是相互关联的；把各个知识点作为一个单位，关联作用设为有向边，使用基于关键词集合d的有向全面图e;把KMS中的关键词以规定分成集合，再整理各关键词集合，将计算出的画图有向完全性，就可以得出此关键集合计算的所有知识关联网络。
2、关键词集合和归纳分类。在客户编译时为每一个知识点建立的叫做关键词，常用语信息搜索，我们将讨论的是关键集合构建知识关联网络的指导方法和定义。一个或几个关键词的集合被称为关键词集合，它涵盖了关键词的所有知识。
数目是怎样设置的决定于知识关联所定义和关键词集合的归纳方法。文章所讲到的集中归纳策略有关键词集合策略、不定关键词和全关键词的归纳分类。不定关键词集合的归纳是需要经过专业人员的审核的，关键词集合是包括关键词的，但是这个方法的缺点是不能自动实现知识关联，不推荐在规模较大的知识库系统中使用。
单关键词集合策略的数量集的子集取决于全关键词策略或不定关键词策略所计算出的数目，得到的知识关联网络图式基于单关键词集合策略得出的知识网络图的子图。按照现实要求，最适合的方式是全关键词集合方式和单关键词集合策略互相作用，并按照知识点部分关联实现分为有差别的优先级。第一步首先开展优先级别较高的安全关键集合策略算出关联知识点集合，在使用的集合和当前的知识点的关注度为最高的；第二再算出集合中使用单关键词集合的结果集。文章中的都是策略相互结合的方法。
3、对于单个知识点的关联关系的算法试论。设常用的一个知识点为m;该点具有多个关键词，首先要列出全关键词集合Sn+1{m1,m2,……mn},然后再列出每个关键词所对应的关键词集合，在每一次的列居中对于知识点集合都会缓存在所有的知识点记录中，当程序显示到某一个知识点时，这时构建的两条有向边会与系统中的知识点新录入另一个知识点的关联。当每一个步骤完成时，计数器都会累计，累加到有向完全图制作完成。系统制作的图就代表了知识点的相关联信息，而系统与这个知识点所有的知识数量都是有关的。该程序的算法应该遵循循环规律，所有知识点的算法都可以应用此方法。
4、以关键词集合为迭代单元的关联网络算法。计算知识关联网络常用关键词集合作为迭代单元不断循环和对某个知识点运算。这两种方法都有很大的优势，都有自己适合的环境。其以关键词集合的算法如下：首先要设定计算机关联网络的知识范围，设定其知识点都有所对应的一个点。其次，分别跳出KMS中所有类型的关键词的信息集合，同时分析出所复核的知识点集合。在逐个扫描其中的关键词集合，经过计算后的知识点会画出每一条，然后累加直到结束。程序设置的图就是多个关键词的集合构建的网络图，它的算法复杂程度较高。
三、实际使用中应注意的方面
商业用户在实际使用中KMS中的知识点数目将会到达几万以上，实际使用关键词集合制作知识关联网络时的要求和范围，通常采用分层次和区域的方式，并遵循专业人员使用权限设置的要求和知识进行相关的制作。在设定关键词方面要严格的执行要求，对相关的关键词进行升级和维护，构建系统关键词管理流程，还要对相关的关键词编译时进行必要的分析和规范，在建设检验程序中加入适当的新编写语言，及时的更新新系统可以使软件用起来更方便。在每个知识点的关键字数和关键词个数中要限制其数量，还要发布系统监视图关键词的使用方法和排列情况，以便及时了解情况和改进。
关键词集合的关联网络的构建的应用面和范围在不断的扩大，只有研究人员不断的去开发才能使其更普及化、工作效率更好。在KMS中，使用关联网络、分类方式、搜索引擎一起协调的方法来构建和改善知识地图，这样不仅有利于真正地建造使用的知识地图，也方便了知识搜索的快速、精准、方便。
参考文献：
.计算机工程与应用.2004
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