最近一直在考虑这个问题，就是关于某个业务领域或关键知识点的搜索问题，比如物流，供应链，价值链，项目管理，财务管理，决策，时间管理等等。这些都是重要的搜索关键词，但是我们用这些关键词去搜索的时候，往往很难得到我们需要的信息。

    有了搜索，只是起点，关键是搜索后的自己分类聚合，这是一个很重要的功能。比如当我们搜索项目管理的时候，首先应该搜索出一个关于项目管理的知识目录或知识体系结构，用户一眼就可以看到项目管理的一个全貌。有关于项目管理方法论的，你进入PMBOK方法论又可以看到具体九大知识领域的详细介绍；有关于项目管理系统工具的，你进入后可以看到Project，P3,RPM等各种系统工具的介绍;还有关于项目管理培训的，关于项目管理资料，书籍和网站推荐。这些信息通过系统自动进行了很好的分类聚合。这种分类聚合就类似于一种知识地图。

    自动根据关键字搜索后进行分类聚合是需要系统很智能才能够达到，我们看过Autonomy的知识管工具的演示，自动分类聚合的效果往往并不是很理想。但是我们可以人工来完成某一个关键词或业务领域的知识体系结构的定义，同时对结构树上的每一个节点定义数据抽取和采集规则，这里面可能会应用到规则引擎。有了这个初始定义后，就很容易由系统自动来完成整个项目管理知识库的建设。

    接下来的问题就是如何来保证我们采集信息的有用性和价值，这里面可以借鉴Digg挖掘的概念，通过引入这种Web2.0用户交互机制，通过用户来评价各种信息和资料的价值。大家都推荐的资料和信息自然就容易搜索到最前面。在建立知识体系结构和知识点的时候，我们还需要建立起知识点之间的关联依赖关系，这样我们将看到的各个知识间能够通过系统自动的串联起来。知识和学习能够更有机的结合起来，当前知识点不清楚的时候可以追溯其前导知识点，当前知识点掌握后又可以追溯后续高级内容。
 

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