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決策支援系統與企業智慧
梁定澎 編著
不確定性的處理（續）
既然有不確定性的存在，學者們開發了許多不同的估 計方法 確定因子法（CF法） – 基本假設為各個不同因素或法則之間彼此獨立。
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不確定性的處理（續1）
模糊邏輯法 – 希望能包容人類思考過程中的模糊和不精確性。 – 兩個基本原則 若幾個條件需同時成立時，其總和的確定性 為它們個別確定性中的最小值。 若幾個條件只要有一個成立即可時（在「或」 的情形下），其總和的確定性為它們個別確 定性中的最大值。
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圖7-6 知識庫的建置階段
知識擷取 人際溝通 人機交談 機器學習
知識庫設計 知識表達 知識推理
系統建置 工具選擇 知識編碼
系統測試 系統檢驗 系統驗證
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圖7-7 知識擷取的步驟
指認
結構
KDD的過程分為五個階段 選擇(Selection) 前置處理(Preprocessing) 轉換(Transformation) 資料探勘(Data Mining) 解釋與評估(Interpretation / Evaluation) KDD的常用的技術 統計(Statistics) 人工智慧(Artificial Intelligence) 資料庫與資料倉儲(Data Warehouse)
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知識擷取的輔助工具（續）
AUTO-INTELLIGENCE 是一種商業化的知識擷取工具，其目的在於快速地 將專家知識建置到電腦系統中，尤其適合解決分析 型態問題。
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資料探勘——從資料庫中 探勘知識(KDD)
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組織內有價值的知識 之分類
個人知識 是指員工本身所擁有的知識，包括特定技能、經驗、 習慣、直覺、價值觀等。由於員工可能會離職，因 此如何把員工知識化為組織的結構化知識，保留在 組織內，是知識管理的重要工作。 結構知識 是屬於組織的知識，不會隨著員工離職而消失。這 些知識包括實體的知識與抽象的知識。實體知識包 括掌握的科技、發明、資料、文件、製程等；而抽 象的知識，如策略和管理文化、組織程序等，雖然 較難以看見，其價值卻可能比實體知識還高。
文字化(Contextualized) (Contextualized) 分類(Categorized) 計算(Calculated) 淨化(Corrected) 濃縮(Condensed)
資料來源：取材自知識管理(Working Knowledge)
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良好的知識表達法（續）
易管理性 彈性地表達知識，讓偵錯修改更為容易。
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系統建置的工具選擇
知識擷取工具 通常是自行開發的套裝軟體，主要目的是用來擷取 某個領域的知識。 建構平台 通常是自行開發的套裝軟體，主要目的是用來建構 專家系統。 建構環境 是專為建構系統而開發之套裝軟體，如Smalltalk。
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知識工程的程序（續）
實施階段(Implementation Stage) 將上一個階段中所定義出來的正式知識，以軟體工 具來建置成為雛形系統。 測試階段(Testing Stage) (Testing 主要是評估雛形系統中知識的正確性，以及系統表 現方式是否可以正確地提供有用的資訊。 修訂階段(Revision to Complete the System) 針對測試所發現的問題，加以修正並測試，直到結 果可以接受為止。
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知識工程的程序
確認階段(Identification Stage) 選擇知識工程師及專家，並且分別定義各自的角色。 概念化階段(Conceptualization Stage) 讓知識工程師和專家充分溝通，並建立共識。 正規化階段(Formalization Stage) 把上一個階段定義完成的核心概念、問題及相關知 識以正式的方式表達出來（如：法則），建立知識 的模式，以方便瞭解及在電腦上執行。
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組織內有價值的知識 之分類（續）
顧客知識 是指企業所蒐集有關客戶的資訊，如顧客偏好、市 場佔有率、顧客滯留率等。這些顧客知識在以「客 製化」為中心的電子商務的環境中，其重要性亦很 高。
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知識工程
將專家知識有系統地轉化成可以電腦化、有結構的知 識的過程。而協助這項轉換的人則稱為「知識工程 師」。
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圖7-5 知識工程的程序
確認
概念化
正規化
實施
測試
修訂
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梁定澎 編著
第七章 知識管理
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本章大綱
第一節 導論 第二節 知識的基本概念 第三節 知識庫與知識管理 第四節 知識表達與推理 第五節 知識工程 第六節 知識管理的成功案例 第七節 結論
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圖7-3 整合性的知識管理系 統架構
知識庫 知 儲存 識 檢索 庫 管 推理 理 修改 回應 /互動 系 刪除 統 更新 知識工作者
實證知識 公式知識 程序知識 推論知識 類推知識 表現知識
學習機制
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學習目標
決策中知識的概念 DSS的知識管理架構 知識管理系統的設計 知識管理的應用
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知識的基本概念
知識是一種存在於人們腦中的決策與判斷的準則，用 以解決日常生活中所面臨的問題。知識存在的形式， 可能是具體的事實（如：鐵是硬的），也可以是一種 意識、識別力、智慧、法則、認知、經驗、技術、學 習能力等，其中又以經驗及法則最為重要。 若以「企業組織」為著眼點，可以將知識定義為企業 的無形資產（Quintas等人，1997），包含的類型有： 市場及顧客資訊、產品資訊、專家的知識、人力資源 資訊、核心商業流程、交易相關資訊、管理資訊（特 別是決策策略）、供應商資訊（特別是交易協議與服 務資訊）。
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推理機制（續）
向後結合(Backward chaining) – 向後結合先決定所要追求的結論，然後再尋找 資料來驗證所認定之結論的正確性。若結論不 正確，它再試探下一個可能結論。
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良好的知識表達法
表達能力 精確地表達知識，避免知識模稜兩可。 表達效率 精簡地表達知識，避免太多不必要的雜訊。 推理效率 結構化地表達知識，以便快速推論來得到答案。 易理解性 清楚地表達知識，讓知識表達符合人類的思考模 式。
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知識擷取的方式（續）
機器學習 以「機器學習軟體」作為知識擷取的界面。由於電 腦具有大量的運算能力，加上目前人工智慧技術的 發展，使得電腦可以具備部分的學習能力。
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常見的知識擷取方式
訪談 行為分析 協定分析 書面查詢法 多專家法
圖7-4 向前與向後結合的 適用性
向後推理
許多條件
少數可能解答
刪減方案數目的決策樹
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圖7-4 向前與向後結合的 適用性（續）
向前推理
許多可能解答 少數可能解答
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不確定性的處理
造成專家系統結論不確定的原因至少有二 條件滿足的不確定性 – 每個法則都有許多必須滿足的條件 。 條件與結論間的不確定性 – 即使條件是否滿足可以正確地評價；另一個無 可避免的風險，則是條件和結論之間因果關係 是否絕對永遠成立。
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知識擷取的輔助工具
MORE 幫助領域專家更有效率地提供專業知識，以減輕知 識工程師的負擔。 AQUINAS 知識工程師進行知識擷取時，可能同時採用多種不 同的擷取技術，AQUINAS就是把這些技術建置成 為系統，以協助知識擷取的進行。 KRITON 可以從專家來擷取知識，也可以從書面資料來擷取 知識。
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知識的分類
外顯 / 內隱知識 個人 / 組織知識 量化 / 質化的知識 依敘述 / 情境來劃分 依事實 / 因果來劃分 依初級 / 彙整(meta)劃分