知识管理初学者
知识管理（KM）可以简单地定义为通过该组织的产生过程，从他们的智力和知识为基础的资产价值。知识资产往往分为两类：
（1）显性知识：一般来说，什么都可以被记录，存档和编纂。例子包括专利，商标，商业计划，市场研究和客户名单。
（2）默会知识：休息。隐性知识是知识在人们的头脑中。我们面临的挑战与隐性知识所固有的盘算如何识别，产生，分享和管理它。
通常，这类资产的价值产生涉及员工之间共享，部门和与其他公司，即使他们在努力达成 - 或超越 - 最佳做法。对于显性知识，重点可以有效地描述为“连接人的东西”，而对于隐性知识，重点是“连接到人的人。”
搜索技术变得更简单
基本上有两种类型的搜索技术：结构化和非结构化搜索搜索：
1）结构化搜索：在结构化搜索（例如雅虎），用户点击向下通过的类别目录下找到的材料要求。目录的树状结构分类与被称为根节点，在顶部，适用于所有对象及以下的节点对象分类的总设置更具体的子集。分类学的一个著名的例子是卡罗勒斯林奈的生物科学的分类。根节点是（隐式）“有机体”和节点下面是英国，动物门，类，秩序，科，属，和种类。
在雅虎，根是“目录”，并有14个主要节点，包括社会与文化，社会科学和参考。如果我是寻找最好的人的讲话技巧（我是不是很久以前），我可以尝试（雅虎）点击下来的树枝：目录>社会与文化>婚礼>演辞及祝酒。另外，我可以尝试目录>社会科学>“通讯>公开演讲。
卡罗勒斯的分类是林奈的生物科学的分类。根节点是（隐式）“有机体”和节点下面是英国，动物门，类，秩序，科，属，和种类。在雅虎，根是“目录”，并有14个主要节点，包括社会与文化，社会科学和参考。如果我是寻找最好的人的讲话技巧（我是不是很久以前），我可以尝试（雅虎）点击下来的树枝：目录>社会与文化>婚礼>演辞及祝酒。另外，我可以尝试目录>社会科学>“通讯>公开演讲。
有明显的优点和缺点的结构化搜索。主要con是，我可能会在树上低着头才能找到最有用的分支数死胡同。其主要优点是的 - 一旦我发现，科 - 我可能会找到的相关资料全部收集在一个地方聚集在一起。对于图书管理员（维持的分类），还有一个关键的浓度。作为例子说明我们的婚礼这么好，经常有两个或更多的地方可以把任何一个给定的信息。噢，选择的痛苦！
2）非结构化搜索：非结构化的搜索（例如谷歌）用户输入一个关键词在搜索引擎，可搜索的内容索引（定期检索）和带回的结果，下令最接近搜索串系列。
一个非结构化搜索主要亲是，我没有揣测其中右分支上的分类树，而是在叶飞跃我要寻找英寸缺点是相当明显的，少的主要原因之一是，有些材料我可能很难找到非常有用的可能不会在搜索了。这可能是因为我可怜的选择搜索条件，不足之处索引/搜索算法或内容本身贫困的元数据。
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2）非结构化搜索：非结构化的搜索（例如谷歌）用户输入一个关键词在搜索引擎，可搜索的内容索引（定期检索）和带回的结果，下令最接近搜索串系列。
一个非结构化搜索主要亲是，我没有揣测其中右分支上的分类树，而是在叶飞跃我要寻找英寸缺点是相当明显的，少的主要原因之一是，有些材料我可能很难找到非常有用的可能不会在搜索了。这可能是因为我可怜的选择搜索条件，不足之处索引/搜索算法或内容本身贫困的元数据。
如果我实现了搜索功能，如果这样，如何？搜索好成绩总是在任何联网功能的优先次序和一般是“开箱即装即用”与您的门户解决方案，所以我肯定会推荐你包含在您的project.It范围也未必会让你听到最有效的搜索实现允许用户选择之间的结构化和非结构化搜索选项，并轻松浏览两者之间。例如，我的非结构化雅虎“最佳芒讲话”搜索带我直接到有关文件，而且还告诉我在哪里，它在目录中坐下。通过对目录类别点击，我可以带了所有在该地区的其他材料（如我最终找到适合我的需要最好的资源）。
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一个非结构化搜索主要亲是，我没有揣测其中右分支上的分类树，而是在叶飞跃我要寻找英寸缺点是相当明显的，少的主要原因之一是，有些材料我可能很难找到非常有用的可能不会在搜索了。这可能是因为我可怜的选择搜索条件，不足之处索引/搜索算法或内容本身贫困的元数据。
如果我实现了搜索功能，如果这样，如何？搜索好成绩总是在任何联网功能的优先次序和一般是“开箱即装即用”与您的门户解决方案，所以我肯定会推荐你包含在您的project.It范围也未必会让你听到最有效的搜索实现允许用户选择之间的结构化和非结构化搜索选项，并轻松浏览两者之间。例如，我的非结构化雅虎“最佳芒讲话”搜索带我直接到有关文件，而且还告诉我在哪里，它在目录中坐下。通过对目录类别点击，我可以带了所有在该地区的其他材料（如我最终找到适合我的需要最好的资源）。
要实现您的解决方案结构化搜索的一部分，您将需要为您的组织开发和信息资源的人做他们的工作需要一个分类结构。这可能是个很大的挑战！例如，应该是人力资源政策下找到申诉ABC公司>人力资源>“员工服务部>策略”或根据ABC公司>“我的就业>”我的权利>申诉分支？
我的建议是保持简单，并给它的空间发展和变化。一个理想的分类应该是平坦的和广泛的（有不超过三个层次），并应适合信息提供者或创作者，而不是它的用户（因为它们是谁的人将填充你的图书馆以及您需要它可以很容易他们这样做）。
为确保您的解决方案非结构化组件是有效的，你首先需要确保人们避免在其文件的身体（而不是使用关键字，用户可以识别）的术语，其次，一个体面的文件包含元数据的高比例。元数据可以被简单定义为“关于数据的数据”。例如，申诉文件元数据可能包括作者：泰莎，职位琼斯：员工关系主任，部门：员工服务，功能：人力资源，主题：就业，标题：申诉政策。
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