实施结构化的数据标记，以提高搜索引擎对内容的理解

什么是结构化的数据标记？

结构化的数据标记是一种代码，用于向搜索引擎提供有关页面内容的更多信息。通过使用特定的标记，您可以指定文本、图像和视频等内容元素的类型和目的。

结构化数据标记的类型

有许多不同类型的结构化数据标记，每一种都用于不同的目的。一些最常见的类型包括：

• Schema.org标记：这是一个由谷歌、微软、雅虎和 Yandex 等主要搜索引擎开发的通用标记集合。
• JSON-LD标记：这是一种 JavaScript 对象表示法，用于将结构化的数据作为 JSON 嵌入p>您还可以在自己的代码中手动添加结构化的数据标记。有关如何执行此操作的说明，请参考特定标记类型的文档。

  结论

  实施结构化的数据标记是提高搜索引擎对内容理解的有效方法。通过使用特定的标记，您可以指定文本、图像和视频等内容元素的类型和目的。这可以提高您的搜索排名，增强丰富的片段并改善网站可访问性。

  如果您正在寻找一种方法来提升您的在线存在，那么实施结构化的数据标记是一个值得考虑的好选择。

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结构化数据具备哪种特征

结构化数据具备的特征是严格地遵循数据格式与长度规范。

结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。

作用：

结构化数据标记，是一种能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式。 做了结构化数据标记，便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。

搜索引擎都支持标准的结构化数据标记，以便为用户提供更好的上网体验。 网页内微数据标记可以帮助搜索引擎理解网页上的信息，能更方便搜索引擎识别分类，判断相关性。

中国搜索引擎检索的主要方式有哪两种?

现有的搜索引擎基本上分为三类：1.1 single search engine(独立搜索引擎) 它的特点是仅在搜索引擎自身的数据库检索信息，比如Yahoo。 1.2 Meta search engine(元搜索引擎) 它在检索信息时通过调用其它多个独立的搜索引擎来完成检索功能，并且能够将从多个独立搜索引擎查询的结果进行不同程度的处理，比如删除重复结果、校验连接、结果按照相关度排序等。 元搜索引擎本身可以有也可以没有自己的数据库。 由于不同的元搜索引擎挂接的独立搜索引擎各不相同，且各自独立的搜索引擎在查询语法上的差别较大，使得元搜索引擎本身仅支持AND、0R、N0T等简单的语法操作，返回的结果只能满足“最低常用分母”，即不能提高搜索结果的准确性。 1.3 Net search engine(网络搜索软件) 就是网络用户可以将相应的搜索软件下载至本地的计算机上，安装查询，这是一种具有网络查询功能的离线浏览器。 相对于元搜索引擎，它可以灵活地控制输出结果，其最大特点是方便用户使用和能快速地查询网络相关资源。 2 网络搜索引擎的工作原理及其基本构成用户检索信息时，搜索引擎是根据用户的查询要求，按照一定的算法从索引数据库中查找对应的信息返回给用户。 为了保证用户查找信息的精度和新鲜度。 对于独立的搜索引擎而言．还需要建立并维护一个庞大的数据库。 独立搜索引擎中的索引数据库中的信息是通过一种叫做网络蜘蛛(spider)的程序软件定期在网上爬行，通过访问公共网络中公开区域的每一个站点采集网页，对网络信息资源进行收集，然后利用索引软件对收集的信息进行自动标引，创建一个可供用户按照关键字等进行查询的web页索引数据库，搜索软件通过索引数据库为用户提供查询服务。 所以，一般的搜索引擎主要由网络蜘蛛、索引和搜索软件三部分组成.网络蜘蛛。 是一个功能很强的程序，它会定期根据预先设定的地址去查看对应的网页，如网页发生变化则重新获取该网页，否则根据该网页中的链接继续去访问。 网络蜘蛛访问页面的过程是对互连网上信息遍历的过程。 为了保证网络蜘蛛遍历信息的广度，一般事先设定_ 些重要的链接，然后进行遍历。 在遍历的过程中不断记录网页中的链接，不断地遍历下去，直到访问完所有的链接。 索引软件。 网络蜘蛛将遍历搜索集得到的网页存放在数据库中。 为了提高检索的效率，需要建立索引。 索引一般为倒排档索引。 搜索软件。 该软件用于筛选索引数据库中无数的网页信息，选择出符合用户检索要求的网页并对它们进行分级排序。 然后将分级排序后的结果显示给用户。 3 搜索引擎的主要性能评价指标3．1 搜索引擎建立索引的方法 数据库中的索引一般是按照倒排文档的文件格式存放，在建立例排索引的时候，不同的搜索引擎有不同的选项。 有些搜索引擎对于信息页面建立全文索引；而有些只建立摘要部分，或者是段落前面部分的索引；还有些搜索引擎，比如Google建立索引的时候，同时还考虑超文本的不同标记所表示的不同含义。 如粗体、大字体显示的东西往往比较重要；放在锚链中的信息往往是它所指向页面的信息的概括，所以用它来作为所指向的页面的重要信息。 Google、infoseek还在建立索引的过程中收集页面中的超链接。 这些超链接反映了收集到的信息之间的空间结构，利用这些结果信息可以提高页面相关度判别时的准确度。 由于索引不同，在检索信息时产生的结果会不同。 3．2 搜索引擎的检索功能搜索引擎所支持的检索功能的多少及其实现的优劣，直接决定了检索效果的好坏，所以网络检索工具除了要支持诸如布尔检索、邻近检索、截词检索、字段检索等基本的检索功能之外，更应该根据网上信息资源的变化，及时地应用新技术、新方法，提高高级检索功能。 另外，由于中文信息特有的编码不统一问题，所以如果搜索引擎能够实现不同内码之间的自动转换，用户就会全面检索大陆、港台乃至全世界的中文信息。 这样不但提高了搜索引擎的质量，而且会得到用户的支持。 3．3 搜索引擎的检索效果 检索效果可以从响应时间、查全率、查准率和相关度方面来衡量。 响应时间是用户输入检索式开始查询到检出结果的时间。 查全率是指一次搜索结果中符合用户要求的数目与和用户查询相关的总数之比；查准率是指一次搜索结果集中符合用户要求的数目与该次搜索结果总数之比；相似度是指用户查询与搜索结果之间相似度的一种度量。 虽然由于无法估计网络上与某个检索提问相关的所有信息数量。 所以目前尚没有定量计算查全率的更好方法，但是它作为评价检索效果的指标还是值得保留。 查准率也是一个复杂的概念，一方面表示搜索引擎对搜索结果的排序，另一方面却体现了搜索引擎对垃圾网页的抗干扰能力。 总之，一个好的搜索引辇应该具有较快的响应速度和高的查全率和查准率，或者有极大的相似度。 3．4 搜索引擎的受欢迎程度 搜索引擎的受欢迎程度体现了用户对于搜索引擎的偏爱程度，知名度高、性能稳定和搜索质量好的搜索引擎很受用户的青睐。 搜索引擎的受欢迎程度也会随着它的知名度和服务水平的变化而动态的变化。 搜索引擎的服务水平和它所收集的信息量、信息的新鲜度和查询的精度相关。 随着各种新的搜索技术的出现，智能化的、支持多媒体检索的搜索引擎将越来越受用户的欢迎。 另外，搜索引擎的信息占有量也可以作为评价搜索引擎性能的指标。 综上所述，评价搜索引擎的性能指标可以概括为：a．建立索引的方法(全文索引，部分索引，按重要程度索引等)；b．检索功能(支持的检索技术，多媒体检索，内码处理等)；C．查询效果(响应时间，查全率，查准率，相关度)；d．受欢迎程度；e．信息占有量。 4 搜索引擎检索信息的局限2001年Roper的调查指出，36％ 的互连网用户一个星期花超过2个小时的时间在网上搜索；71％ 的用户在使用搜索引擎时遇到过麻烦；平均搜索12分钟以后发现搜索受挫。 另一项由Keen所做的调查显示，31％ 的人使用搜索引擎寻找答案，网上查找答案的半数以上都不成功。 从这些调查数据中不难看出。 目前的搜索引擎仍然存在不少的局限性。 概括起来大致有以下几个方面。 4．1 搜索引擎对信息的标引深度不够 目前，搜索引擎检索的结果往往只提供一些线形的网址和包括关键词的网页信息，与人们对它的预期存在较大的距离，或者返回过多的无用信息，或者信息丢失，特别是对特定的文献数据库的检索显得无能为力。 4．2 搜索引擎的信息量占有不足 作为搜索引擎必须占有相当大的信息量才能具有一定的查全率和实用性。 目前还没有一种覆盖整个因特网信息资源的搜索引擎。 4．3 搜索引擎的查准率不高 分析起来，这是因为：一方面由于网上信息数量巨大、内容庞大、良莠不齐，信息的质量得不到保障；另一方面是由于大多数搜索引擎的索引工作由程序自动完成，根据网页中词频及词的位置等因素确定关键词，有的网站为了提高点击率，将一些与网页主题并不相关的热门词汇以隐含方式放在页面上，并重复多次，从而造成查准率低。 4．4 检索功能单一，缺乏灵活性 目前许多搜索引擎的查询方法比较单一，一般只提供分类查询方式和关键词查询方式。 不能从文献的多个方面对检索提问进行限制，只能就某一关键词或者概念进行笼统的检索。 4．5 搜索引擎自身的技术局限像目前部分搜索引擎还不能支持对多媒体信息的检索。 造成上述信息检索困难的原因实质在于搜索引擎对要检索的信息仅仅采用机械的词语匹配来实现，缺乏知识处理能力和理解能力。 也就是说搜索引擎无法处理用户看来是非常普通的常识性知识，更不能处理随用户不同而变化的个性化知识、随地域不同而变化的区域性知识以及随领域不同而变化的专业性知识等等。 5 搜索引擎未来的发展趋势新一代搜索引擎的发展目标就是采用新兴的搜索技术为用户提供更方便易用、更精确的搜索工具来满足用户的信息查询需要。 技术上，应该在自然语言理解技术上有所突破，以XML可扩展标记语言为主，并使用向导技术。 下面就搜索引擎的发展趋势谈几点看法。 <strong>答案补充</strong>5．1 垂直化专业领域搜索 由于社会分工的加大，用户从事的职业有所不同，不同用户对信息搜索也往往有自己的专业要求。 由于综合性的搜索引擎收录各方面、各学科、各行业的信息，因而搜索不相关的信息太多，专业垂直引擎则可以解决这个问题，垂直类搜索引擎是只面向某一特定的领域，专注于自己的特长和核心技术，能够保证对该领域信息的完全收录与及时更新。 因此，基于专业领域的“垂直搜索引擎”开始成为搜索引擎发展的一个新趋势。 5．2 智能化搜索 传统的搜索引擎使用方法是被动搜索，而准确的搜索应建立在对收录信息和搜索请求的理解之上。 显然，基于自然语言理解技术的搜索引擎由于可以同用户使用自然语言交谈，并深刻理解用户的搜索请求，则查询的结果更加准确。 5．3 关联式的综合搜索 所谓关联式综合搜索，是这样一种一站式的搜索服务，它使得用户在搜索时只需要输入一次查询目标，即可以在同一界面得到各种有关联的查询结果，这种服务的关键在于有一架构在XML基础上的整合资讯平台。 <strong>答案补充</strong>5．4 个性化搜索 提高搜索精确度的另一个途径是提供个性化的搜索，也就是将搜索建立在个性化的搜索环境之下，其核心是跟踪用户的搜索行为，通过对用户的不断了解、分析，积累用户的搜索个性化数据来提高用户的搜索效率。 5．5 结构化搜索 所谓结构化搜索，是指充分利用XML等技术使信息结构化，同时使用查询结构化，从而使搜索的准确度大大提高。 5．6 本土化的搜索 世界上许多著名的搜索引擎都在美国，它们以英语为基础，完全按他们的思维方式和观点搜集和检索资料，这对于全球不同国家的用户来说是显然不合适的。 各国的文化传统、思维方式和生活习惯不同，在对于网站的内容的搜索要求上也就存在差异。 搜索结果要符合当地用户的要求，搜索引擎就必须本土化。 5．7 多媒体搜索。 随着宽带技术的发展，未来的互联网是多媒体数据的时代，开发出可查询图像、声音、图片和电影的搜索引擎是一个新的方向，这也将极大地满足用户的需求。 未来的搜索引擎应该信息量更大、搜索速度更快、搜索精度更高和更能够满足用户的信息查询需求。

知识管理系统的应用介绍

知识库系统：知识库是TFS IRP系统里主要的对象，负责组织和管理知识。 可以根据需要，为企业创建不同的知识库。 TFS IRP系统支持多个知识库同时存在。 支持可视化的工作流引擎驱动知识进行全生命周期管理。 支持自定义审批业务规则，结合工作流进行知识的快速审批。 支持与各业务系统进行知识交换的WebService、API接口支持知识的打分、评价、收藏、转发，利用群体智慧来挖掘经典知识。 专家系统：作为企业智力资源的载体，专家集中了企业的经验和智慧，发掘和利用专家的经验和智慧，可以更好的完成知识的传递和转换。 用户可以通过专家系统，找到系统内的专家，对专家进行点对点的提问。 问答系统：一个好问题胜过一个好答案，用户在日常工作生活中遇到的各种问题，都可以通过问答系统进行提问，其他用户可以对问题进行回答，也可以通过问答系统直接向专家进行提问，专家用户在登录系统后，可以在问答系统中直接进行答复和处理。 项目管理系统：每一项工作的完成都离不开团队的协作，如何将协作中产生的点滴信息和知识进行记录和总结是项目管理系统要解决的问题。 在项目管理中，可以进行项目的全周期管理，可以进行项目的创建、授权、记录项目动态，进行任务分配，总结项目文档等工作，可以全面的完成项目过程的记录和总结。 微博系统微博系统可以让用户将日常的点滴知识进行记录，可以对别人的知识进行转发和评论，使知识可以在组织内流转。 社会化传播系统以社会化传播为手段，通过社会化传播，让信息动起来！社会化传播可以加速信息的流动，同时，关注关系可以让合适的知识传递到需要的人面前。 在IRP内，一切皆微博，每个业务动作都会自动的以微博的方式传递出去。 全文检索系统基于solr和切词系统的全文搜索服务器。 智能推荐系统根据用户的浏览轨迹、收藏行为、检索行为，关注行为、知识等级等信息，系统自动推荐给用户与之最相关的知识。 统计排行系统系统可以统计用户信息、登录信息、浏览信息、知识的数量、评论的数量、关注的数量等各种信息，系统提供相应的报表信息，对系统运营数据进行解读。 智能关联系统系统可以根据知识相关信息，自动的相互管理关联。 LOTUS知识管理体系IBM/LOTUS围绕着知识管理包含的“人、场所和事件”三要素，建立专家网络和内容管理，方便用户和员工获得所需的知识，设立企业社区供员工共享知识和相互协作，开展企业培训，帮助员工自主学习，以提高企业的整体素质。 IBM/LOTUS提出了从总体上可分为企业应用集成层、协同工作/发现层、知识管理应用层和知识门户层的知识管理框架，每层都着重介绍了其所使用的知识管理技术和工具。 LOTUS所提出的知识管理体系框架涉及的技术工具包括文档管理技术、群件技术、LOTUSNOTES、LOTUSKstation、LOTUSDiscouveryServer和IBMDomino等。 其中，LOTUSKstation是具备知识管理功能的知识门户服务器，LOTUSDiscouveryServer是知识发现服务器。 两者共同组成了LOTUS的知识发现系统(KnowledgeDiscoverySystem)，并与IBMDomino服务器结合提供当前市场上功能最强大的知识管理解决方案。 西门子公司的知识管理体系虽说在知识管理方面走在前列的大多为软件、咨询公司，但作为传统企业代表的西门子公司，早在1997年就通过构建和利用适合自身发展的知识管理体系，达到了整体提升公司核心竞争力的目的。 西门子的知识管理体系分为企业内外两个部分，外部主要涉及到企业日常对外活动、活动场所和活动主体；内部可以分为战略及评价、运作业务和支撑结构三大类。 具体包括制定知识作为公司资产的商业战略、培养相互信赖的知识共享文化和知识型组织，建立知识市场、确立知识资产，确定知识内容和结构、设置知识度量制并建立评估系统和模型、培养知识工人、采用知识技术使新知识行为成为可能并驱动其产生。 整个框架内外部通过信息、最佳实践和研究、经验反馈等进行交流。 西门子除了采用通信网络、文档管理、群件技术等常见技术外，最为关键的是采取了门户技术。 在一个集成的门户中，员工可以有权限地交流和共享知识，并通过搜索跨越不同部门的障碍获得所需的知识。 万宝公司的知识管理体系国内构建知识管理体系的企业对知识管理体系结构可谓仁者见仁，智者见智。 作为国内首个知识管理畅饮者的万宝公司对企业构建知识管理体系也有自己独特的看法：企业首先应该意识到知识是企业无形的资产和财富，只有通过知识管理，利用科技将人与信息充分结合并创造出知识分享的文化，加速人员学习、创造及应用知识，才能达到组织目的，进而提高企业的核心竞争力。 万宝公司提出的知识管理体系是建构在加强人员交流互动协作和良好的组织文化环境之上的，通过知识地图、社群运作模式和知识分享文化及行为规范来建立企业的知识网。 在国外，知识管理体系已被成功地实施于众多企业，尤其在咨询业、制造业、IT业等行业。 不同行业中的知识管理体系有不同的着重点：咨询业在设计知识管理体系结构时，需要系统综合地考虑局部创新力量如何积累、如何传递到应用中、如何在应用中再创新、如何形成良性循环等，因此大多从整体着眼，对克服企业中存在的进程障碍和文化障碍给予同等的重视。 制造业的知识管理体系主要应用于集成设计、管理和运营等环节中，关注焦点为集成设计的多样性、同步性、生产管理、质量管理、结构化定位等，以满足其在全球化制造业竞争环境中产品和经营革新过程的需要，因此其知识管理体系偏重技术支持。 IT业的知识管理体系偏重IT技术的应用，利用在线系统实现对知识的整理分类、检索、共享、传递，提高企业的工作效率和应变能力。 知识型组织如大学中的知识管理体系强调的是知识的开发、积累和创新，充分利用知识管理的技术和技巧，在降低成本、改进学术和管理服务的同时成为知识管理活动在经济社会扩散的载体，为知识管理的推广创造条件。 在国内，对知识管理体系的研究偏重理论，成功实施知识管理体系的企业可分属于咨询、制造和IT行业；国外咨询公司的中国区分支大多推行总公司的知识管理体系模式，实现员工培训，满足和创新客户需求和创业增值；作为国家经济主体的制造业的知识管理体系是对原有的信息管理系统的改进，有重点地对企业资源和活动进行有效的管理。 IT企业普遍关注知识管理的体系结构，具备先进的知识管理技术和工具，但专门投资并获得成效的较少。 通过比较IBMLOTUS、西门子和蓝凌公司，以及考察众多的知识管理体系案例，我们不难看出：①在知识管理体系的目标确定与构建方面，国外开发的知识管理体系有明确的构建理念、知识管理目标、功能强大的知识管理系统和先进的IT技术支持；而国内的知识管理体系缺乏自己的构建理念，着重开发知识管理软件工具来实现知识管理目标。 ②在知识管理体系的运作当中，国外企业将知识管理体系与企业整体战略进行整合，在制定激励机制和培养共享文化的基础上，选择适当的技术工具进行系统建设与实施，以最终达到知识管理的目标；而国内企业往往缺乏对企业制度的制定和企业文化的培养，急于硬件建设和软件开发，难免使实施效果大打折扣。 深蓝海域kmpro知识管理体系kmpro知识体系基本介绍KMPRO知识管理平台——是深蓝海域公司历时5年自主研发，基于B/S架构，快速分析企业知识结构、分类存储知识数据、共享知识应用、提升企业管理效率，增值企业知识资产，提升企业核心竞争力的软件系统。 Kmpro知识管理系统(3.0)结合国内企业实际需求，构建了起知识管理平台，实现对知识的精确存储、版本、权限、共享、培训、重用，延长知识的生命周期，首创性的实现组织结构型、人力结构型知识地图（K－Map），将知识与人、岗位、工作流程的关系明确，提升人对知识应用的目的性和高效性。 引入知识管理的自我学习、在线培训、积分激励、专家问答、报表管理、决策支持等辅助技术系统，推动了知识管理深入关键业务领域的应用。 Kmpro知识管理系统是应用最为广泛的知识管理平台之一，基于互联网架构，提升企业核心竞争力的软件平台，经过试用我们认为该平台具有以下优势：Kmpro知识管理平台由深蓝公司在多年知识管理实践中所积累并独创的5大核心理念作为理论支撑：1）认知世界五大模式理念：构建“分类、搜索、人际、推荐、和关联”的知识获取模型。 2）知识管理全生命周期理念：从知识的需求、生产、评审、共享、消化、应用、创新、生命健康等全程13个环节。 3）多维度知识地图理念：支持多种维度和角度建立企业知识地图。 4）知识云理念：支持多渠道、多IT系统的知识沉淀和知识反哺。 5）双轨实施理念：从IT和管理两个角度双线落地实施，相辅相成。 kmpro功能覆盖了知识管理全流程，实现了“知识需求（地图）、知识生产、知识评审、知识获取、知识互动、知识激励、知识审计”等11个大模块，150个功能点。 可以说kmpro是同类产品中功能最为强大的平台，平台用户需求一次性满足率达到90%以上，一般只需少量定制开发即可上线应用。 kmpro系统技术路线适应复杂的企业异构环境，采用JAVA技术开发，适应Unix、Linux、Windows等多种操作系统，支持Oracle、SqlServer、DB2、Mysql等多种常见数据库。 该系统已经成功应用于银行金融业、制造业、咨询业、快速消费品、汽车业、旅游业等多个领域，运行效果良好，广泛受到客户的好评。 深蓝海域kmpro知识管理平台，依靠其在知识应用领域的强大研发实力，贴近用户需求率一般会达到80%以上。 kmpro知识管理体系的思想KMpro知识管理平台提出了自己的IT系统世界观，对于知识管理系统，深蓝海域经过深入的研究知识管理理论，结合用户的实际需求，以及切身的产品实践，我们将KMpro知识管理系统的核心点定义为“分类+搜索+人+应用+咨询”，并以此作为我们看待知识管理系统的IT世界观。 分类，是指对知识进行分门别类，做到快速、准确的定义知识的分类，让用户获取所需。 虽然分类是最为古老的一种工作方式，但也是最为有效的方式之一，KMpro知识管理平台创新的提出了“多维度知识分类、智能知识分类”，并针对分类体系提出了一系列分类模型、分类标准等，将知识的分类体系推向新的高度。 搜索，是指通过搜索引擎，快速、准确的找到用户所需知识。 针对知识管理领域，深蓝海域提出了“知识搜索引擎”的概念，并研发推出了CICADA知识搜索引擎，既保证了系统通过全文搜索获取快速、准确的结果，又通过结合数据库搜索的方式实现时间、来源、好评度等多种数据库字段的查询，这两者的结合使搜索结果更为符合用户的搜索诉求。 人，是参与到知识管理过程中的全部用户的集合，不同的用户拥有不同的角色与权限，面向不同的知识。 KMpro知识管理强调组织中的人、岗位，都应该参与到知识的建设和应用过程中来，形成专家地图。 知识是围绕人的应用而生产和运营的，强调用户的参与性，强调知识和知识，知识和人，人和人之间的互动是KMpro知识管理系统的重要观点。 应用，是指系统提供出来给用户使用的，有效处理知识的功能。 这样的功能越丰富，越贴近用户的工作方法就越高效。 KMpro知识管理系统特别注重提炼用户需求，开发出了一系列应用功能如知识问答、培训考试、知识关联地图、人力地图等。 经调研系统的功能一次性满足率达到80%以上，只需少量定制开发即可满足用户上线需求。 咨询，知识管理的实施过程当然不仅仅是一个IT系统上线这么简单，需要辅助以专业的理论和实践经验指导，才能够少走弯路。 KMpro帮助客户不仅仅完成系统的建设，更重要的是建立一套运行机制与体系。 深蓝海域除提供系统技术服务之外，还可以提供从全系列的项目落地服务，包括“知识需求分析、知识分类、知识标准、知识应用、知识管理制度、知识组织架构、系统上线培训”等每个关键环节的咨询服务，强调不但要从技术角度建好系统，更要协助客户运营使用好系统。 “分类+搜索+人+应用+咨询”是KMpro的核心观点，“分类和搜索”解决了技术上怎么实现的问题，“人和应用”解决了知识管理做什么的问题，而“咨询”则解决了项目的实施经验协助问题。 五位一体的组合，让KMpro不仅是一套软件系统，更是一套针对知识管理工作的完美解决方案。 kmpro系统的秉承“把知识管理起来”的企业使命，致力促进知识管理理念导入、系统研发、软件实施和知识财富管理与增值，为客户提供安全、易用、专业的Kmpro知识管理软件，梳理知识地图，整合分散的知识渠道，汇聚知识资产，建立清晰的知识管理体系，有效避免知识财富流失。 创造性的提出“百宝箱”+“垃圾箱”的知识管理模型，把知识管理从口号、理念变为切实可行的日常工作，脚踏实地的为客户提供知识管理的全方位服务。 kmpro知识管理系统3.0据悉，在kmpro2.0的基础上，深蓝海域公司推出了更为强大的kmpro3.0系统。 从知识需求、知识生产、知识审核、知识获取、知识互动、知识转移、知识激励、知识审计、知识安全、知识应用等10大知识管理全生命流程j进行了全面升级，功能更为强大，产品化程度更高的KM系统，对企业级知识管理用户来说是一个高性价比的选择。 kmpro知识管理系统2.0功能1.强大的非结构化知识处理能力。 可将现存在大量的文档和历史知识，这部分非结构化的文档，需要能够进行快速的导入和管理起来，并能够进行全文、附件内容的检索。 2.结构化知识处理能力。 对日常工作运行中产生的结构化数据，能够进行自定义发布为知识，搜索引擎可对结构化知识进行全文检索。 3.征询管理系统。 可实现运营过程中征询业务的全面应用。 4.便捷的呼引导解答应用。 可自定义问题分解步骤，可关联子问题关系，可以预设问题答案，为有效利用知识库内已有知识提供便利工具。 5.完善的文档及内容管理子模块。 支持对知识的管理需要进行数据分析、批量导入、版本管理，建立知识发布、管理、应用及审核处理等流程定义。 6.权限管理系统。 能够定义用户的角色，并对角色进行权限设定，不同用户拥有不同的权限，保证系统的文件安全性。 7.知识维度的自由设定。 支持有权限的应用者自行设定部门或板块的知识结构。 8.个人知识门户。 支持对每个用户建立个人知识结构，知识文集，知识收藏等，个人培训计划，便于岗位知识的传承与管理。 9.知识地图。 支持能够全局预览本企业知识架构的知识地图和不同岗位具有不同知识结构的岗位知识地图。 10.知识培训。 支持从知识库中选取知识，对某一类用户进行培训。 11.知识统计功能。 支持对知识库的库存、使用率的统计表现。 12.版本管理功能。 支持知识从发布起便记录其历史版本，能够查询每个修改过的版本情况。 ，基于知识库的培训考试系统。 14.人才库管理。 支持知识管理按照专家进行分类管理，找到专家后，系统定位到专家发布的知识。 全面精准的知识搜索引擎。 1. 支持对知识标题、正文、关键字附件文件名的搜索。 2. 支持对附件文档内容的搜索。 3. 支持全文与附件的组合关键字搜索。 4. 支持搜索结果的相关度排序和知识访问率排序。 5. 支持搜索引擎与维度绑定，在维度范围内进行关键字搜索。 6. 经组合关键字测试，需要的知识在正文搜索结果中前十名命中概率在98%以上，在附件搜索结果中前十名命中概率在95%以上。 7. 经单组关键字测试，需要的知识在正文搜索结果中前五名命中概率在98%以上，在附件搜索结果中前五名命中概率在95%以上。 8.支持知识内容中标签进行搜索的功能，按照标签搜索题目相近的知识。 1）、以解决用户实际问题为核心理念，以分类、搜索、权限分离为核心的基础平台，配合用户个性化的知识应用规则定义，快速解决用户存在的知识管理困境；2）、高效性、高稳定性，高扩展集成性，荆轮式事件触发管理可在稳定高效的基础平台上，提供个性个功能事件组合；3）、成熟的系统实施经验，政府、电信运营商、金融、生产企业等等多行业实践经验构建一支卓越的系统实施和项目管理团队；4）、稳定的系统底层架构，支持大规模用户、海量数据、多套系统集群。 知识资产地图：通过地图模式，明晰企业知识体系、各部门知识结构、各岗位知识内容，评估企业知识资本，企业运行更具条理，效率大幅提高，业绩不断增长。 知识自动存储：公司历史、团队活动、企业文化等图片、影音资料分门别类存档，随时可提取使用，彻底解决资料存放凌乱，用时找不到的尴尬。 知识查询调用：撰写新的工作方案，随时可以找到以前类似文档借鉴，复杂文档迅速成型，快速应用到生意。 知识版本管理：文件资料从第一稿开始到最后一个版本，均有版本记录保存并可查。 知识问答：基于知识库建立各部门各岗位的学习计划，自我充电，通过平台交互学习，成为“学习型团队”。 企业文化积累：公司积累数据和经验完整的保存，企业发展，点滴记录，高层言论到员工活动均有记载，建立完整的文化体系 。 智能学习计划：新员工入职，接受基于知识库制定的学习计划，通过培训交流平台快速了解业务，进入工作状态。 基于知识库建立各部门各岗位的学习计划，自我充电，成为“学习型团队”。 研发成果积累：研发成果入库，技术团队充分应用公司技术积累，避免永远从零开始，开发速度明显加快。 关键员工知识：关键岗位、核心员工知识资源设置管理 ，其工作技能、策划文案、工作经验、工作记录和关系资源都由系统保留，人走技能不走。 异地协同：通过互联网知识平台，同步各分公司的知识内容，提高异地协作能力，提高企业运作效率。 简单易用的发布界面所有用户均可以通过基于Web界面的知识采编系统,只要有一点计算机使用基础，就可以使用系统。 无限层级栏目设置知识平台，提供无限层级的目录结构设计，可以适应各种复杂的知识分类要求。 所见即所得编辑器知识平台，提供了所见即所得的编辑器,并支持从 Word 到所见即所得编辑器的直接粘贴。 文件管理功能内建强大的文档树管理机制，清晰记录文档的使用状况。 支持多种资料来源可将不同格式的资料（HTML/Word/TXT/PDF 等）存储于同一系统中， 建立一致的索引及关联。 大容量、大传输量存储通过技术手段处理，解决了知识管理中文件数据量大，传输困难等问题。 知识搜索引擎：企业级海量数据搜索引擎信息检索技术是知识管理实现的核心技术。 知识平台，提供了算法先进，高效率海量数据搜索引擎。 允许用户在海量数据和各种数据格式中进行全文检索和特征检索，支持关键字检索，条件搜索等高级搜索功能。 知识平台，提供了基于文档格式的选择，区分不同的文件格式，检索到你所需要的类型。 用户和角色管理对系统管理员，普通用户等进行权限设定和管理系统备份和还原知识管理平台创建了自动和手动备份机制，通过数据备份确保知识管理的安全，避免知识灾难。 数据库备份文件名采用日期时间进行保存。 还原时选择备份文件即可。 亿榕知识管理体系福建亿榕信息技术有限公司的知识管理体系是集知识战略、组织流程、知识导航、知识社区、知识中心于一体的企业级知识管理系统解决方案，为企业提供完善的知识管理支撑平台。 该体系采用标准J2EE技术体系架构、基于B/S结构进行研发，并结合SOA优点，提高系统的先进性、兼容性和平台无关性。 平台利用世界领先的内容管理平台Documentum平台实现内容存储和知识的全生命周期管理；利用企业级搜索引擎Autonomy实现知识的全文检索和智能服务。 系统功能知识管理系统是企业知识管理的基础平台，该平台实现了包括企业内各应用系统的知识整合和知识集成。 并为不同应用系统提供了统一的知识接口，实现了知识的导入、知识的导出以及知识的推送，实现了知识跨系统、跨地域的共享和应用，使知识积极参与了企业各个业务应用领域，提升了知识的价值。 系统主要包括知识中心、知识地图、专家黄页、你问我答、虚拟团队、我的空间、知识统计、知识检索等功能和系统管理基础组件。 1 知识中心：知识中心是企业知识文档的主要存放仓库，通过系统提供的多维度分类功能，管理和沉淀企业知识，并通过评价、推荐等机制推动知识共享。 2知识地图：知识地图可以将“知识中心”中存储的文档按照用户指定的方式进行组织，便于用户按照特定的主题进行知识浏览，包括用户手动创建的知识地图，和系统自动聚类形成的知识集。 3 专家黄页：任何一个在某一领域有特长的员工均可申请成为专家。 用户可以在“专家黄页”中查找专家，查看专家信息，感知专家的在线状态，联系专家。 4 你问我答：你问我答通过问答的方式，促进员工之间的知识交流，在利用知识解决问题的同时，将隐性知识转化为显性知识，形成知识沉淀。 5 虚拟团队：虚拟团队支持企业内员工跨部门交流，员工可依据兴趣、工作职能或临时性任务自由组建虚拟团队，完成团队内知识交流、学习培训、知识创新、协同工作等活动。 6 我的空间：“我的空间”是用户查看个人资料、进行个人知识管理、处理各项知识管理事务的场所。 7全文检索：全文检索是对各个模块检索功能的补充，检索内容包括知识中心、知识地图、专家黄页、你问我答其他系统知识。 应包含相关度排序、日期升降排序、记录用户搜索行为、支持搜索导航，应道用户找到想要的结果。 8 知识统计：对企业内知识管理效果进行统计分析，出具报表，供决策参考。 9 系统管理：系统管理是IT系统管理员对知识管理系统进行初始化配置和IT系统维护的场所。 功能包括：集团组织架构管理、用户管理、系统全局配置。 系统特点企业级的知识管理是以信息为基础的活动，通过组织性学习创造显性和隐性知识,并负责如何在适当的时间、适当的地方拥有适当的知识。 这样可以帮助每一个企业成员共享信息,并进而将其通过不同的方式付诸实践,最终达到提高组织业绩的目的。 让企业级知识管理体系及其知识库已成为企业进一步发展的基础设施以及企业决策的专家支持系统。 亿榕信息企业级知识管理系统具有以下特点：● 灵活的角色和权限配置：支持不同企业的知识管理组织架构设计，形成知识管理长效管理机制。 ● 统一知识目录、多维通用属性和专有属性：支持知识资源多维度展现，方便知识获取。 ● 个性化知识门户、个性化知识树：在恰当的时间向恰当的人提供恰当的知识。 ● 丰富的知识地图和专题知识运营服务：促进员工获取知识、学习知识和应用知识，发挥知识价值。 ● 多样化的知识社区应用：专家黄页、你问我答、虚拟团队、师带徒、专家博客等。 ● 强大的知识统计和知识积分机制：通过对各种知识行为予以激励，推动知识管理在组织内推广和深化应用。 ● 全面的知识管理流程：全面支持知识获取、知识共享、知识应用和知识创新过程。

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