Manažment znalostí


Rozsah: 2/1-1zs
Určený pre: 2. ročník inžinierskeho štúdia - ZS, študijný program Hospodárska informatika (povinný),
Prerekvizity: žiadne
Prednášajúci: prof. Ing. Ján Paralič, PhD., e-mail: Jan.Paralic at tuke.sk
                        Ing. Peter Bednár, PhD., e-mail: Peter.Bednar at tuke.sk
Cvičiaci:  Ing. Peter Bednár, PhD., e-mail: Peter.Bednar at tuke.sk
               
Ing. Miroslav Smatana, PhD., e-mail: Miroslav.Smatana at tuke.sk

Anotácia

I. Vyhľadávanie informácií z množiny textových dokumentov. Klasické a alternatívne modely pre vyhľadávanie informácií, boolovský model, vektorový model, pravdepodobnostný model. Predspracovanie textových dokumentov. Vyhodnocovanie systémov pre vyhľadávanie informácií. Vyhľadávanie na webe. Architektúra crawler-indexer. Ekonomické aspekty vyhľadávania, marketing založený na vyhľadávaní, spôsob fungovania AdWords. Vyhľadávanie s využitím štruktúry liniek. Algoritmy PageRank a HITS.

II. Dolovanie znalostí z textov. Základné kroky, príklady aplikačných oblastí. Metódy analýzy prirodzeného jazyka. Predspracovanie textov do vhodnej reprezentácie, jazykové úrovne a metódy predspracovania textov. Syntaktická reprezentácia textov, morfologické značkovanie, syntaktické parsovanie, závislostné stromy. Zjednoznačnenie významu, WordNet, redukcia príznakového priestoru, selekcia termov, Latentné Sémantické Indexovanie (LSI). Extrahovanie, analýza, interpretovanie a vizualizácia tém. Analýza sentimentu. Klasifikácia emócií, SenticNet model. Extrahovanie informácií (entít, udalostí, vzťahov a faktov). Pravidlá a slovníky, štatistické metódy, skryté Markovove modely, rekurentné neurónové siete, hĺbkové učenie. Rozlíšenie koreferencií, ontológie, extrahovanie relácií.

III. Manažment znalostí: Faktory ovplyvňujúce manažment znalostí (MZ). Konceptuálny pohľad na manažment znalostí. Jednotlivé úrovne práce so znalosťami. Životný cyklus znalostí (socializácia, externalizácia, kombinácia, internalizácia). Ďalšie uhly pohľadu na manažment znalostí. Základná architektúra systému pre podporu manažmentu znalostí (SMZ) v organizácii a príklady konkrétnych systémov SMZ. Univerzalistický vs. podmienený pohľad na MZ. Identifikácia vhodného typu riešenia manažmentom znalostí. Vplyv manažmentu znalostí (MZ) na organizáciu a hodnotenie MZ.


Prednášky       Spôsob hodnotenia       Literatúra


Podklady k prednáškam

Téma

Podklady k prednáškam 

1. Vyhľadávanie informácií z množiny textových dokumentov. Proces vyhľadávania informácií (information retrieval – IR). Taxonómia modelov pre IR. Formálna definícia IR modelu. Klasické modely pre IR.
Boolovský model pre vyhľadávanie informácií z množiny textových dokumentov - vnútorná reprezentácia incidenčnou maticou term-dokument, invertovaný index, vyhodnotenie základných dopytov nad invertovaným indexom

MZ1.pdf

2. Vektorový model pre vyhľadávanie informácií z množiny textových dokumentov - rôzne spôsoby váhovania a výpočet miery relevancie dokumentu voči dopytu - ranking. 

Pravdepodobnostný model pre vyhľadávanie informácií z množiny textových dokumentov.

MZ2.pdf

3. Ďalšie modely pre IR. Operácie s dopytmi (spätná väzba od používateľa). Indexovanie dokumentov – ďalšie typy indexov, porovnanie ich časovej a priestorovej zložitosti.
Vyhodnocovanie systémov pre vyhľadávanie informácií.
Rôzne kritériá pre hodnotenie IR systémov. Hodnotenie efektívnosti vyhľadávania (spokojnosť používateľa). Presnosť, návratnosť, F miera – t.j. hodnotenie výsledkov bez usporiadania (unranked retrieval set). Grafické znázornenie závislosti presnosti a návratnosti – t.j. hodnotenie usporiadaných výsledkov vyhľadávania (ranked retrieval set). Sumarizačné mierky efektívnosti vyhľadávania.

MZ3.pdf

4. Vyhľadávanie na webe. Veľmi stručná história vyhľadávania na webe. Architektúra crawler-indexer, základné požiadavky na crawler, jeho základná architektúra. Typy používateľských dopytov, kategórie. Ekonomické aspekty vyhľadávania, marketing založený na vyhľadávaní, spôsob fungovania AdWords. Vyhľadávanie s využitím štruktúry liniek. Algoritmy PageRank a HITS. 

MZ4.pdf

5. Dolovanie znalostí z textov - 1. časť. Základné kroky procesu objavovania znalostí v textoch. Príklady aplikačných oblastí. Automatické spracovanie prirodzeného jazyka. Problémy pri spracovaní prirodzeného jazyka. Metódy analýzy prirodzeného jazyka. 

MZ5.pdf

6. Dolovanie znalostí z textov - 2. časť. Identifikácia relevantných textových dát. Formáty textových dát, kódovanie textu, harmonizácia dát, integrácia dát. Predspracovanie textov do vhodnej reprezentácie, jazykové úrovne a metódy predspracovania textov. Tokenizácia, extrahovanie termov, stemming, lematizácia, odstránenie stopslov, extrahovanie postupností slov a n-gramov. Syntaktická reprezentácia textov, morfologické značkovanie, syntaktické parsovanie, závislostné stromy.

MZ6.pdf

7. Dolovanie znalostí z textov - 3. časť. Integrovanie a predspracovanie textov do vhodnej reprezentácie. Zjednoznačnenie významu, WordNet, redukcia príznakového priestoru, selekcia termov, Latentné Sémantické Indexovanie (LSI). Použitie metód pre extrahovanie znalostí na predspracovaných dátach - modelovanie. Klasifikácia, lineárne modely, logistická regresia, SVM, semikontrolované učenie, aktívne učenie. Zhlukovanie, k-means, SOM, extrahovanie popisu zhlukov, vizualizácia zhlukov.

MZ7.pdf

8. Dolovanie znalostí z textov - 4. časť. Extrahovanie tém, LSI (latentné sémantické indexovanie), pravdepodobnostný model tém, LDA (latentná dirichletova alokácia), analýza tém v dátových prúdoch. Interpretovanie tém, vizualizácia tém. Analýza sentimentu, metódy analýzy sentimentu. Využitie semikontrolovaného a aktívneho učenia. Klasifikácia emócií, SenticNet model.

MZ8.pdf

9. Dolovanie znalostí z textov - 5. časť. Extrahovanie informácií: extrahovanie entít, udalostí, vzťahov a faktov. Pravidlá a slovníky, štatistické metódy, skryté Markovove modely, rekurentné neurónové siete, hĺbkové učenie. Rozlíšenie koreferencií, ontológie, extrahovanie relácií. Niekoľko príkladov extrahovania informácií. 

MZ9.pdf

10. Jednotlivé uhly pohľadu na manažment znalostí. Jednotlivé úrovne práce so znalosťami. Model trhovej hodnoty spoločnosti podľa Skandie, intelektuálny kapitál a jeho štruktúra. Úloha a miesto znalostí v organizáciách, čo je a čo nie je manažment znalostí (MZ). Jednotlivé uhly pohľadu na manažment znalostí.

·       Konceptuálny pohľad: Dáta, informácie, znalosti – čo to je a aké sú medzi nimi rozdiely a súvislosti. Definície znalostí a MZ, kategorizácia znalostí. Životný cyklus znalostí podľa Nonaku a Takeuchiho, tzv. SECI model: socializácia, externalizácia, kombinácia, internalizácia.

·       Procesný pohľad: znalostné procesy a niekoľko príkladov členenia znalostných procesov.

·       Technologický pohľad: aké technológie a s akým účelom sa používajú pre podporu MZ,

·       Organizačný pohľad: príklady organizačných štruktúr, hlavný znalostný pracovník,

·       Implementačný pohľad, napr. metodika pre zavádzanie SMZ podľa A. Tiwanu.

·       Manažérsky pohľad: prínosy MZ a výsledky jednej analýzy prínosov na skupine organizácií.

MZ10.pdf

9.12.2019 Pozvaná prednáška z firmy CassaCloud s názvom Pohľad na manažment znalostí v rámci platformy Salesforce.com

·       Technologický pohľad: čo je platforma Salesforce.com, načo slúži, aké ma “produkty”; manažment znalostí, kde a ako ho môžeme vidieť v platforme Salesforce.com; praktické využitie manažmentu znalostí v platforme Salesforce.com (Knowledge management in Service Cloud).

·       Implementačný pohľad: proces implementácie v praxi – reálny príklad implementácie - Competition Data.

·       Manažérsky pohľad: meranie a hodnotenie intelektuálneho kapitálu; podniková kultúra; vytváranie a rozširovanie best practice; kvalita a inovácie.

 

11. Systémy pre podporu manažmentu znalostí (SMZ) v organizácii a príklady konkrétnych SMZ. Všeobecná architektúra SMZ:

·       Podpora toku znalostí (procesný uhol pohľadu). Základné znalostné procesy, procesy učenia v organizácii – jednotlivé typy, ich základné vlastnosti a rozdiely medzi nimi, vzťahy medzi znalostnými procesmi a procesmi učenia.

·       Znalostné sklady - úvod. Požiadavky na znalostný sklad (organizačnú pamäť). Typy znalostných skladov (znalostné podkrovie,  znalostná špongia, znalostné vydavateľstvo, znalostná pumpa) a príklady reálnych SMZ daného typu, vrátane systémov pre podporu manažmentu znalostí vyvinuté v rámci európskych projektov na našej katedre: KnowWeb a Webocrat.

·       Znalostná kartografia. Vnútorná organizácia znalostného skladu, typy vyhľadávania v ňom.

12. Faktory ovplyvňujúce manažment znalostí (MZ). Univerzalistický, alebo podmienený pohľad na MZ.

·       Vplyv charakteristík riešených úloh.

·       Vplyv charakteristík používaných znalostí.

·       Vplyv charakteristík organizácie.

·       Vplyv charakteristiky vonkajšieho prostredia.

Metodológia pre výber vhodného typu riešenia manažmentom znalostí.

MZ11-12.pdf

13. Predtermín

 

 


Spôsob hodnotenia

        ---------------------------------------------
          Spolu za cvičenia: max. 40 bodov

        ---------------------------------------------
          Spolu: max. 100 bodov


Študijná literatúra:

  1. Paralič, J., Furdík, K., Tutoky, G., Bednár, P., Sarnovský, M., Butka, P., Babič, F.: Dolovanie znalostí z textov. Equilibria, s.r.o., Košice, 2010, 184 s.
  2. Paralič J. (editor): Knowledge Management. Technical University Kosice, 2015, ISBN 978-80-553-2100-4, 90 p.
  3. Manning, C.D., Raghavan, P., Schutze, H.: Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.
  4. Baeza-Yates, R. - Ribeiro-Neto, B.: Modern Information Retrieval. Addison Wesley, 1999.
  5. Bureš, V.: Znalostní management a proces jeho zavádění. Grada, 2007.
  6. Becerra-Fernandez, I. - Gonzalez, A. - Sabherwal, R.: Knowledge Management - Challenges, Solutions, and Technologies. Pearson, Prentice Hall, 2004.
  7. Borghoff, U. - Pareschi, R.: Information Technology for Knowledge Management. Springer, 1998.
  8. Tiwana, A.: The Knowledge Management Tookit. Practical Techniques for Building a Knowledge Management System. Prentice Hall, 2000.
  9. Elektronické databázy zahraničné (autorizovaný prístup do databáz sprostredkovaný univerzitnou knižnicou TU. Prístup do väčšiny externých elektronických databáz (bibliografické databázy, úplné texty článkov z časopisov a zborníkov, online knihy, ...) je viazaný na IP adresu proxy servera tuke.sk (iba v rámci TU) a je potrebné správne nastavenie prehliadača.