摘要：针对知识管理时代图书馆知识仓库的建设展开研究。
关键词：知识管理时代；图书馆；知识仓库；建设
在知识管理时代，知识仓库具有隐性知识共享和转化功能、知识存储和检索功能、知识分析功能、新知识产生和反馈功能以及用户行为分析跟踪功能，随着知识经济时代的到来，知识仓库已成为图书馆知识管理的核心要素。
1知识管理时代知识仓库的地位
知识可划分为显性知识（explicitknowledge）和隐性知识（tacitknowledge）两类。其中，显性知识是指能够用语言、符号、规则、公式或对象等正式表达并能够传输给他人的知识；隐性知识是深深根植于人脑中的信念、观点、创意和智力模型，包括某人长期从事某项活动或职业而形成的主观经验、洞察力和直觉。二者紧密关联，并与经济活动融为一体，成为当代社会发展的主要推进力量。
2知识仓库的主要功能分析
知识服务是利用现代化的设备对用户提供快捷、准确的知识创新服务。传统的以图书馆为中心对用户提供的服务会转为以用户知识需求为中心的知识服务。随着图书馆服务方式的改变，馆员的服务观念也要转变，要根据用户的需求，充分利用数字化、网络化等现代化手段，建设现代知识仓库，为用户提供高效的知识服务。
知识仓库强调为决策者提供一个提升知识管理流程全过程的智能分析平台，它在很大程度上依赖于信息技术的发展并被日新月异的信息技术所推动。信息技术包括人工智能、神经网络、专家系统、多媒体技术、数据库、信息可视化、机器学习、信息分析与挖掘等，其中OLAP（OnlineAnalyticalProcessing，在线分析处理）与DM（DataMining，数据挖掘）是基于数据仓库技术而发展起来的信息分析与挖掘工具。OLAP是验证型的，建立在多维视图的基础上，重在根据已有的模式将直接源自数据仓库中的不同信息源的大量相关信息联系起来，以给分析人员一个清晰、一致的视图。OLAP主要有两个特点：一是在线性（online），即对用户的请求做出快速响应；二是可以应用多种统计分析工具、算法对数据进行多维分析（multi-analysis）。DM是挖掘型的，建立在各种信息源的基础上，重在发现隐藏在大量原始数据深层中的对人们有用的模式（patterns）。被抽取的模式即知识，具备可信、新颖、有效、易于理解的特点。DM有两个主要过程，即建立模型和预测未来结果。在这些过程中，可应用统计分析、神经网络、决策树、遗传算法、模糊逻辑、基于记忆的推理（memory-basedreasoning）等技术，OLAM（OnlineAnalvticalMining，在线分析挖掘）是OLAP和DM相结合的产物，OLAM兼有OLAP多维分析的在线性、灵活性和DM对数据处理的深入性，目前OLAM正处于研究之中，针对LAM的发展驱动力和基本结构，以下几点是必要的：OLAM建立在多维数据库和OLAP的基础之上，能对任何它想要的数据进行挖掘；用户对挖掘算法具有动态选择的权力；具有强大的基于超立方体的挖掘算法；能够协调好执行效率与挖掘的准确性之间的关系；具有灵活的可视化工具和良好的扩展性。
3知识仓库是图书馆文献信息资源开发利用模式的发展方向
21世纪是以广泛地利用巨量信息为主要目标，以信息的快速传播和交流日益频繁为基本特征的信息化社会，深入到我们生活的每个角落，面对如此浩淼的知识信息海洋，究竟应该如何有效地运作，实现知识管理，达到资源共享的目的。知识仓库是图书馆文献信息网络化发展的方向。通过分析未来文献信息资源网络化发展的趋势，我们有理由相信知识仓库是文献信息资源开发利用模式的发展方向。
知识仓库是一种特殊的信息库，不仅存储着知识的条目，而且存储着与之相关的事件和知识的使用记录、来源线索等相关信息。知识仓库是按某种特定的知识结构将无序信息组织整合而成，并具有规定的使用功能的数据仓库。知识仓库不同于一般的数据仓库，不是信息的简单数字化和有序化，而是根据一个机构各个部门各类工作人员的知识需要，按照使用的目的创建的新的知识体系。是一种知识的创新过程，在帮助人们利用知识上，知识仓库要比数据库更有效率。目前，构建知识仓库在技术上还存在一些困难，但已有许多人用知识仓库这个术语代替数据库或数据仓库的概念，因为它们都有具体的数据库作支持，知识仓库是比另两者层次更高的概念，也是未来的发展方向。另外，知识仓库的概念有利于突出数据库的知识价值。
数据库和数据仓库是与知识仓库最为相关的两个概念。广义地讲，数据库是一种信息组织的方式；狭义地理解，它是利用计算机技术对各种数据进行存储的技术手段或者是一种产品。数据仓库是一种面向主题，进行复杂数据分析，支持高层决策的技术，通常会包含多个具体的数据库作为信息资源基础。数据仓库(Datawarehouse)技术是指从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其整理，转换为新的存储和组织格式，用以支持管理中的决策制定过程。该过程以历史的角度组织和存储数据，并能集成地进行数据分析。数据仓库除具有传统DBMS的完整性、共享性、数据独立性外，还有面向主题而集成、数据的历史性和稳定性等特征。但数据仓库不是一种产品，而是一个综合解决方案，是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程。传统数据库主要是面向业务处理，而数据仓库则是面向复杂数据分析、高层决策支持。
构建文献知识仓库是指把文献内容根据各学科、专业的知识结构进行分类整合，使大量的信息有序化、知识化，建立知识之间的联系，同时对这些信息的被利用情况不断地进行分析，形成应用价值性判断；经综合评估后再对知识进行精化，文献数字化是构建文献知识库的基础；它将有助于发掘和增值文献的知识资本，变革和创新文献出版模式，促进信息资源管理向知识管理发展。
4目前我国知识仓库建设的启示
现在的知识仓库及其技术主要用于现有纸本出版物的处理及现有各种纸本资料的处理。而知识仓库及其技术最重要的特点是：即时在线处理，即知识仓库并不只是收集过期期刊或是其它过期收藏品，而是目前最新的有针对性的、能解决读者问题的知识。
我国的CNKI工程，即中国国家知识基础设施工程，就是一个以期刊为主体的文献知识仓库，目前已初见成效。CNKI工程是建设适于我国的可以进行知识整合生产、网络化传播扩散和互动式交流合作的一种社会化知识基础设施。它是在《中国学术期刊》（光盘版）(CAJ-CD)和中国期刊网(CJN)超大规模全文数据仓库建设的基础上发展起来的一项规模更大、内容更广、结构更系统的知识信息化建设项目。
CNKI汇集了全国6600种期刊，并以统一的数据规范存储成全文数据库，文献累积量达450万篇，信息量达500G。另外还有中国重要报纸全文数据库（480种）、中国优秀博/硕士论文数据库（50000本）、中国重要会议论文数据库（2000本）。从CNKI工程网站目前的构架来看，主要分为国内通用知识仓库（源数据库）、海外知识仓库、政府知识仓库、企业知识仓库、网上研究院（未开通）、中国期刊网和知识产品与服务等。这几大部分实际是在CNKI源数据库基础上二次整合形成了面向主题和领域的知识仓库。
CNKI工程在知识库建设方面是超前的。其起点高，具有超前的理念和思路，并以先进的知识采掘技术为支撑，已经在我国文献信息业从数字化向知识化管理的进程中走在了前列，为构建图书或其它类型文献的知识仓库提供了宝贵的经验。
图书馆应开发个性化知识库以满足特定类型的机构和群体需要的各种层次和范围的知识信息，同时开发网络化知识元数据库，从全文数据库中提炼出能够明确表述一个知识内容的元数据，为检索网络信息资源奠定基础。从概念和语义上来检索知识单元，实现知识管理，提供知识服务，从而大大推进人类对知识的利用，促进对新知识的创造。图书馆的服务通过搭建一个网络知识平台和基础知识库，来实现个性化服务。