基于本體的企業管理領域數據知識表示方法分析

摘 要：在面對企業管理數據的表示問題的時候，進行現代化的企業管理數據共享平臺的建立是關鍵所在。在本文的分析過程中，主要以本體知識管理理論為基本理念，提出了企業在管理領域當中數據知識的具體表示方法。其中包含著企業的管理本體模型、本體管理的形式化表達以及領域概念獲取的實際推理方式，希望能夠為相關企業的發展提供一定的幫助作用。

關鍵詞：企業管理;數據知識表示;推理方法;領域概念

引言：現階段的社會發展過程中，企業十分重視信息化程度的建設，使得在進行企業管理的過程中，對于各種管理工作以及管理內容，都需要依據信息化技術進行一定程度的變革和更新，使得企業能夠在未來的發展過程中，在市場當中獲得一定的競爭力，在內容的管理過程中也能夠充分發揮出相應的管理效果。

一、研究背景

當下社會信息技術以及知識經濟高速的發展當中，使得市場當中的企業信息化程度越來越高，因此也使得知識，在企業的管理過程中，越來越受到人們的重視。因此，在這樣的社會發展背景下，需要企業積極應對，如何更加科學有效地運用領域知識進行企業的管理。在企業的發展過程中，建立起現代企業的管理數據共享中心，有效地應用在企業的正常經營過程中，引入一些先進的管理理念對企業的現階段管理模式進行優化和革新，幫助企業處理一些較為復雜的行業難題，進而在企業當中建立出符合現代企業發展的管理數據共享平臺，以此解決企業在管理領域數據的重要問題。

對于傳統的信息資源組織方式而言，基本上采用等級列舉式分類法。但是這樣的方法，無法很好地體現出各種類型的信息，將其完整的關聯，同時一定程度上也比較缺乏實質上的內容分析。在本文的分析過程中，主要針對企業在進行管理數據體系的架構方面，提出一種基于本體的企業管理，領域數據的知識表示框架，這樣便可以通過對領域本體的構建，以此充分發揮出信息資源當中的內在關系，進而實現信息資源的增值。

二、企業管理數據資源體系結構

隨著信息化革命的發展。在當下的國際環境當中，出現了越來越多的管理方面的經驗和管理理論，因此也就直接促使在企業管理過程中出現了多種的數據分類分析方式。但是當下還沒有一個被大家都認可的標準，因為這些出現的分類方法，在運用的過程中能夠覆蓋的知識面并不廣泛，同時歸類的標準上也不夠科學具體，在歸類的過程中，類目排列較為隨意，出現了各種各樣的缺陷，因此需要在網絡環境下，進行規范性的信息分類方法制定。在合理的分類方法上，需要基于全部的主題，進行完善的信息系統結構的確定，并通過科學組織類目的方式，保障類目的穩定性、規范性以及描述類的名稱，這樣便可以很好地保障工作人員可以依據類目進行相應的重視或者信息的檢索。

出于以上的概念，需要在進行企業管理數據的特征基礎上，結合起各種用戶在進行數據資源使用的過程中，產生的實際需求，進行體系結構的建立，以此符合科學合理性。企業在管理數據資源體系當中，主要以下圖所示。

在這樣的體系構架下能夠很好地明確出類目之間的具體層次關系。以此在工作人員的工作過程中，可以基于分類法的信息，或者組織系統，對其信息進行高效率的檢索，同時還可以發現類目當中，上下層的實際導航關系，并進行定位。但是在這個體系結構當中，其數據資源的內在關系，并沒有得到完整的展現，例如對制造資源計劃而言，這是一種在制造業當中，被廣泛應用的一種管理理念，其中對采購、生產以及銷售這三個環節都能夠起到一定管理作用。并且，其制造資源計劃，也可以被認為是一種信息系統，但是這其中的具體關聯性，并沒有在上述的結構體系中有所展現。只是本體可以在領域當中各種知識以及相互關系當中形象化地展現出來。

三、基于本體的知識表示

對于本體這一概念，最早是在哲學領域當中研究的對象。因此從哲學的范疇進行分析，是一種基于客觀存在的一種系統本質。隨著科學技術的高速發展，使得人工智能領域當中，逐漸將其本體的概念進行了一定程度的延伸。本體是一種對于領域知識的規范性描述，能夠很好地用于表達、共享以及重用知識的方式，以此良好地表示一些抽象的描述。

一些專家學者認為，可以很好地利用本體，對領域知識進行表示成五種不同類型的元素，分別為類、關系、函數、公理以及實例。其中，類主要是對領域當中的所有知識和規則的集合辨識。因此也將類當作一種概念，在具體的關系當中，主要是將其領域當中的認識原子，或者一些知識實體當中的相互作用關系進行明確。通常情況下，函數就是將知識原子，對規則以及操作的一種直接反射。在實例當中，主要是類當中的一種知識具體化表達。除了對領域本體進行的構建，還需要使用一些本體的本身構建工具，以及一些本體的表示語言。并讓一些領域當中的專家參與其中，進行反復的論證分析。

在本文的分析過程中，由于上文已經基本建立起了完善的、符合企業發展的管理數據資源體系，為此在這樣的理論基礎之上，可以對其企業的管理領域本體進行構建。但是出于篇幅的限制，本文僅僅以MRPII為例進行分析。

對于MRPII而言，其本體一般情況下會包含著兩種子集，分別為名詞性概念類子集、謂詞性概念類子集。其中供應鏈當中，存在的謂詞子集的概念上，有著一定的動作行為，因此對于這種概念而言，也被稱之為名詞，具有著一定的對象屬性，但是并沒有對其進行明確的定義。

由于對于本體而言，是一種基于概念樹組織起來的，也就是從概念間的層次關系進行分析，其所有的本體，都被串聯到了一起。但是在這些概念當中，也包含著較多的非層次關系，為此從這樣的關系網絡來進行分析，其概念間，可以當作是一種網狀結構類型。在對本體進行檢索的過程中，可以依據概念間的上下層導航關系，進行相應的定位，同時也可以依據需要進行檢索的本體，進行某種特殊關聯，對其他類型的本體進行相應的定位。同時，在尋找到一個固定的本體之后，就可以對其上位概念以及下位概念，也就是上下位的層次關系表示，以及概念間的具體屬性，充分明確出與本體的關聯性。

同時，為了盡可能地保障計算機對本體模型有著充分的理解，就需要對本體進行模型化的形式化處理。在這樣的形式化表示方法下，基本上采用兩種形式。其中一種是定性推力，以此可以提供充足的可能性，使得形式化表示，可以為定性推力提供充足的可能性表示。在本文的分析過程中，基于定性推力技術上，進行了定量推力，以此提供出可能性的相關改進，并利用改進后的Vornoi進行相應的圖形化表示。

四、本體的Voronoi圖形式化表示

在本文描述的Voronoi圖，是一種基于自然現象本質，一種基礎數據結構，現階段被廣泛應用到與幾何信息有關的一些領域當中，例如GIS技術當中。同時Voronoi圖當中，并沒有一個固定的生成方式，在傳統的生成方式下，僅僅需要經過在兩點當中，建立起一個弧線，形成近似的分割。

同時，在形成的Voronoi當中，需要結合起MRPII的本體模型相關特征，并且摒棄其傳統的生產模式，需要采用基于離散構造的方式，進而將MRPII當中的一些模型節點，當做生成元，以此尋找到與其關系最為緊密的一種節點，以此形成下一個的生成元。在節點當中的具體關系上，需要依據Voronoi當中的多邊形邊，來表達出關系。在實現的過程中，其生成元的關系與形狀沒有本質上的關聯，同時也不需要進行復雜的計算分析，同時也不需要進行誤差的控制考量，具有著較高的使用性能。

Voronoi圖，是將一個二維空間進行了Voronoide的多邊形劃分，使得Voronoi圖多邊形，也可以稱之為Voronoi邊。在圖中，其中所有的節點，都是MRPII當中的類與子類。在圖中有著十六個不同的節點。但是其中產品與原材料和元器件并沒有顯示出來。在Voronoi形式下的節點中，主要有這兩種不同的類型，分別為相關與無關性，同時其中又包含著直接相關與包含相關關系。

在直接相關當中，其有兩個Voronoi多邊形，鄰接的Voronoi邊。其中也一定程度上包含著一級子類與下級二級子類相關。在傳遞相關方面主要有兩個Voronoi多邊形，并沒有形成直接性的鄰接邊，但是其中一個Voronoi多邊形，與另一個形成了直接相關關系，同時也包含著傳遞關系。因此這樣的形式下，就使得多邊形有著一定的傳遞相關關系。

而對于無關而言，主要就是只Voronoi多邊形，是一種無公共邊，以及一級子類與二級子類，之間的一種具體關系，同時也無法產生直接相關性，進行傳遞。

五、定量分析法下的本體形式化表示的領域概念

1.定量分析法

在本文的分析過程中，主要采用定量分析的方法。其分析方法是一種對社會現象的數量特征、數量關系以及數量的實際變化進行分析的一種方式方法。在企業的管理當中，定量分析法主要是針對企業財務報表進行分析，能夠起到數據來源的作用，并依據一定的數理方式，對其信息數據進行相應的加工和整理，以此得出企業的信用結果。在應用定量分析法的時候，主要是投資分析師，使用一些數字模塊對企業的一些可量化的數據信息進行全面分析。之后再通過分析獲得的結論數據，對企業現階段的經營情況進行充分的評價，以此對投資方面的決策起到一定的數據支持的作用。在應用定量分析法的時候，其主要服務的對象是財務報表，可以對企業當中資金平衡表、損益表等進行相應的分析。因此使用這樣的方法，可以很好地對一些社會現象進行相互作用和未來發展趨勢進一步的分析。

定性分析和定量分析是人們在對一些新鮮事物進行認知的過程中使用的手段。其定性分析，早在古希臘時期就得到了廣泛的應用。在當時的歷史環境當中，有一部分學者在自己的研究當中，給予自然世界一定的物理解釋。例如，亞里士多德就對多個自然現象進行了解釋，但是在其研究成果當中，并沒有出現數學公式。雖然從社會層面上，這樣認識感官世界的貢獻較高，但是也存在著缺乏思考的缺陷，從任何一個事物的性質分析當中出發，進行性質的延續性分析，都是一種超出人類認知程度的一種表現。因此，在進行定量分析的過程中，一直以來都沒有一個精準的定位，以及合理的思維方式。但是其分析方法的優勢性在于，能夠有效地將一些事物的定義確定在人們可以理解的范疇當中，因此由量決定了性質。

定量分析主要依據統計數據，進行數學模型而建立，之后再對數學模型進行相應的計算分析，以此明確出研究對象的實際指標和數值。在開展定性分析的過程中，主要是依據分析者的直覺、經驗以及分析對象的歷史背景，以此對其進行系統性的分析，幫助研究者明確其信息資料。同時也是對對象的實際性質、特點以及發展的變化規律進行相應的分析和判斷。相比較其他類型的分析方法，需要更加高的分析能力和分析強度。相比較定量分析，定性分析比較粗糙，只有在一些數據資料不充足的時候，才可以進行一定程度上的使用，通常情況下，比較適用于定量分析。但是，現代定性分析的過程中，同樣需要使用一定的數學工具進行計算分析，以此將定性分析與定量分析結合起來。保障定性是定量的依據，對于定性而言，其定量是一種具體化的表現形式，因此分析中，只有將二者結合起來才可以發揮出良好的效果。

2.基于本體形式化的領域概念獲取

所謂領域概念獲取，就是可以相對完整地對領域本體的實際結構進行實體的概念表達，同時明確出屬性概念和關系概念。在本文的領域概念當中，獲取的過程中，需要將供應鏈本體的概念方面入手。之后再通過對實體概念的屬性以及實例進行分析，將不相同，但是又有著相關聯性的實體聯系起來。但是基于概念間的實際關系，使得關聯的關系在獲取的過程中，基本上都是由概念間的推力來實現的，在推理的過程中，基本上包含著定性推理和定量推理這兩種類型。

因此在MRPII知識模型圖當中，其節點表示出的直接相關關系，大致有四種不同的類型，例如類的繼承關系。一旦在進行知識搜索的過程中，提交一定的關鍵詞，以此便表示為MRPII在本體當中的節點，就可以直接利用這四種不同的相關關系，這樣便可以實現在MRPII本體的概念間推理，也就是定性推理，進而保障進行語義的進一步擴展。

在完成了語義擴展之后，可以有效地對關鍵詞進行了一定程度的概念擴展。同時這些概念與關鍵詞語的語義之間，有著一定的相關性，但是對于相關的程度并沒有進行度量，因此為了保障能夠比較客觀地對其關鍵詞進行描述，以此明確出與相關概念間的關聯程度，就需要對其Voronoi進行一定程度的改進，以此明確出語義相似度的相關算法。

在對節點當中的語義相似度進行計算的過程中，需要依據對兩個路徑的距離來進行相關的計算分析。因此可以得到以下的相似度：

在該公式當中，其n1，n2都是對節點的表示，而d則是兩個選定節點的路徑距離數值。

當兩個節點當中，具有著傳遞相關性關系的時候，這樣的傳遞關系，能夠有著幾種不同的屬性類型。首先有著一定的直接相關性，例如一類實例，就是另一類的實際屬性，一類的實例也是另一類的子類，因此是一種具有著共同屬性的類;包含相關，其中主要是二級子類，對于其上級一級子類的一種繼承，同時也是直接相關關系，或者是一種包含關系的傳遞。對于這三種不同的情況而言，其相似程度，在進行計算之后，對于計算的結果影響并不明顯，但是為了更好的對其進行分析，就需要充分利用計算公式，對其進行系統性的分析研究，以此保障不同情況下，都可以進行良好的計算分析。

其中n1以及n2都是在Voronoi當中的兩個不同的節點，而β則是對Sim（n1，n2）的一種，在具體語義相似度當中，進行計算分析的占比。

在分析的過程中，可以依據相似程度的計算，來對其定型的概念，進行定量化的處理，以此對檢索詞以及需要獲取的相關領域概念的關聯程度進行分析，進而實現了定量推理的效果。

在對本體進行使用的過程中，可以而有效地幫助相關研究人員，對企業在進行管理的過程中，對一些特定的領域，當中的一些相關元素、關系以及實際的概念進行分析，以此明確出知識的表達，讓其更加準確且具體地進行進行傳達，讓管理人員在進行決策的過程中，有著可靠的數據支持。

六、總結

綜上所述，本文的分析過程中，是建立在數據資源的體系之中對領域本體進行了全面的構建，以此對計算機當中的本體模型進行了相關的理解，同時對Voronoi進行了圖形式化的分析，以此明確出MRPII的各節點當中，對關系以及距離的明確，同時也采用了一定的概念相似度的算法對其量化概念間的相關程度進行分析。

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作者簡介：馬天松（1999.03- ），男，四川廣元人，四川輕化工大學，本科在讀，研究方向：工商管理