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经济体系正在世界范围内形成[11].但隐性知识分享的困难[12][13]导致80%以上知识管理项目的实施都没有达到预期的效果,知识管理正成为一种高风险的投资.基于信息化产生的数据大量积累的压力以及解决隐性知识分享困难和知识不足的动力,数据挖掘[14]已成为信息时代获取知识的重要手段.通过数据挖掘获取的知识极具新颖性,往往是无法从专家经验中得到的,其特有的不可替代性、互补性为辅助决策带来了新的机遇,并促使知识管理研究重心发生转移[15].然而,通过数据挖掘获取的知识是伴随着新技术而产生的一种新知识,它不同于在当前知识管理领域中探讨的主要知识类别.如在当前知识管理中一种最重要的知识分类方式为显性知识和隐性知识,但是数据挖掘获取的知识是将隐藏在数据库和互联网中的规律,通过深入挖掘分析而得到的,它很难用显性知识或隐性知识来描述其特征.正因为此,当前知识管理理论和方法还没有探讨如何有效地管理上述由数据挖掘获取的知识.事实上,在应用数据挖掘获取的知识过程中已经发现很多问题：
①数据挖掘得到的知识数量巨大,往往无法有效地选择应用.在超市、公交、电信、银行、证券、期货等领域,数据积累非常快,每周的数据都有可能挖掘出新颖的知识,知识迅速积累,使社会由数据爆炸即将进入知识爆炸[16]时代.
②不同挖掘算法得到的知识表现形式差别很大,质量参差不齐,知识之间存在不一致、甚至冲突,靠经验无法有效识别.
③无法预知知识的时效性.数据挖掘获取的知识是根据某一时刻的数据集得到的,而现实数据在不断变化中,无法及时识别数据变化到何种程度时,原有挖掘得到的知识需要更新.
④挖掘用的数据集往往来自不同部门,挖掘得到的知识也分散在各个部门,由于结构的多样化等难以得到集成应用,无法反映系统的整体规律.
由于数据挖掘得到的大量知识具有多样性、粗糙性、时效性和分散性等特点,需要靠专家经验进行鉴别、筛选才能有效利用.当产生的这类知识数量很大或者表现形式可解释性差时,人工识别变得非常困难.另外,识别出的知识随着时间的推移也会失效,同时新的知识也在不断产生,而且,用户经常无法识别边界条件,导致人工审计大量知识的成本高,工作量大,周期长.
2.可拓学使知识管理走向智能知识管理
有效管理数据挖掘获取的知识并非易事,基于可拓学的研究成果,提出有机结合专家的隐性知识,实现数据挖掘获取的知识智能化管理的思路,使知识具备一定的自记忆、自学习、自识别、自适应等智能特性[9],便于基于情景的智能知识应用,从而极大地提高数据挖掘得到的知识的利用效率和效果.
可拓集合的思想对数据挖掘知识的表达、评价、集成和智能应用带来新的视角,智能知识[9]的原理和机制的深入研究,将为数据挖掘和知识管理项目的实施提供理论指导.知识管理一方面面临知识分享瓶颈导致的知识匮乏；而另一方面,数据挖掘获取的知识量大、表现形式多样,不能得到有效利用,智能知识[9]的研究将为这两个困扰知识管理和数据挖掘有效应用的主要问题的解决提供参考.并将进一步促进数据挖掘的企业应用水平,帮助企业深入理解客户、把握市场需求及产品定位,对持续提高组织的决策水平,提升企业的核心竞争力有着重要的现实意义,具体表现在智能知识的基元表达与变换等方面.
目前,人工智能领域中常用的知识表示方式主要有谓词逻辑、框架、语义网络、产生式规则、本体、XML等几种.通过对多种方法的比较,我们发现用基元表达知识可以统一格式,内容上便于扩充,同时便于利用可拓变换技术实现后续的知识推理、审计及自动推送应用.智能知识为具备记忆、识别、自动适应等功能,必须具有元知识、情景知识等记忆信息.信息元之间的关系是知识,包括发散型知识,蕴含型知识和可扩型知识等.用条件信息元表示知识的前提条件,结论信息元表示知识的后件,用可拓变换或它们的运算式表示智能知识的主体内容,用附加物元信息表达智能知识的记忆信息[9].
另外,可拓学在以下方面也有助于知识管理的智能管理模式研究.如①用可拓数据挖掘方法挖掘智能知识的算法.②数据挖掘获取的原始粗糙知识的过滤技术与转化技术.③智能知识的推理技术,研究如何使知识融合产生新的更有价值的知识.④智能知识的主动推送技术,研究如何使知识在合适的时间主动提供给合适的使用者等.
四、信息管理、知识管理对可拓学的促进作用
1.信息管理为可拓学基元库的建立提供信息来源和工具
可拓学用形式化的模型研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法,并用于解决矛盾问题[17].它解决矛盾问题的前提是构建条件和目标的基元库,并进行蕴含分析、共轭分析等发散思维,进而通过拓展变换、传导变换以及转换桥等形式化、流程化地产生一系列创新策略,通过优度评价,最后选择最佳策略实施[6].基元库的建立仅靠个人经验和知识积累是远远不够的,必需借助信息管理手段,利用互联网资源、管理信息系统的数据分析等[12],构建系统全面的基元库,在此基础上进一步拓展.如基元的相关属性有哪些?针对某属性常用的量值有哪些?属性之间存在哪些类型的关系等.信息管理提供的构建基元库方法与工具主要有：
①搜索引擎.根据一定的策略、运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息,在对信息进行组织和处理后,并将处理后的信息显示给用户,是为用户提供检索服务的系统.如Google、Baidu等.
②文本挖掘.分析非结构化的文本信息库的内容,发现文档数据集中概念、文档之间的相互关系和相互作用,为用户提供相关知识和信息.如自动分类与关 键 词抽取等.
③数据挖掘[14].对来自信息管理系统的数据进行挖掘分析,产生新颖的信息与知识,拓展基元库.如生成的关联规则、聚类知识等.
2.知识管理为可拓学进一步丰富基元库、变换库的内容
“现代管理之父”彼得德鲁克认为,知识是企业的资源,但任何知识只有当它应用于实践,改变人们的生活,这种知识才会有价值.同样,可拓学要服务于社会,需要有易懂易学的教材,需要有与行业结合的基元库、变换库,而可拓学专家不一定是行业专家,如何构建行业基元库呢?知识管理的研究为我们提供了思路.
首先,隐性知识的研究有助于把专家经验转化为基元.行业知识和信息存在隐性和显性两种形式.隐性的如专家经验、默认的行规、潜规则等,显性的如文档资料、行业标准、互联网信息、交易数据库等.知识管理的一个重要目的是让每个人的智慧在组织中充分发挥出来.个人是知识的主体,知识创造的根源,组织是知识成为生产力的放大器.个人的隐性知识转化为组织中的显性知识是知识创造的开始,将成为个人或组织成功的关键.野中郁次郎提出4种知识创造转换模式[18],指出可通过同化、外化、结合、内化的步骤使隐性知识和显性知识之间进行不断的转化,进而促进企业对知识的创造与吸收,这一知识管理研究的经典理论模式可以引入可拓学中,提高基元库构建的效率.如显性化个人或团队中的隐性知识扩充基元的属性、量值等.
其次,知识管理系统相关的研究成果[13]可
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