(KnowledgeTechnology，KT)，信息技术(InformationTechnology，IT)与人(Person)之间的交互作用，构成了知识管理框架
图 2-5 知识管理中需要知识技术支持的关键活动
其中个性化表示人与人之间的知识交流与共享；创造／创新表示生产新知识；编码表示获取的数据结构化；发现表示搜索获取知识；捕获／控制表示人机交互任务。在这个框架中，知识发现是借助信息技术完成的，而信息技术的不断发展和完善，在各种复杂的知识库中得到运用，使知识发现更加智能化和科学化；同时由于知识的特殊性，特别是隐性知识的显性化。知识库的庞大化，知识类型的多样化等，对知识发现的信息技术也不断提出挑战，促使信息技术不断进步。任何一种企业发展战略都离不开决策。知识管理面临的将是更加科学和智能化的决策，决策基于对未来的某种预期，决策的依据是现有的知识库，知识发现就是基于已有的知识库，从中发现潜在的有用的知识。因此知识发现是决策的基础。从下面的图中，
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可以看到知识发现以及与之相关的一些概念的层次结构关系
图2-6 识发现及其相关概念描述层级
在这个层次结构中，知识发现在知识管理的下层，通过知识发现，将多种规则和关系提炼出来，为知识管理打下基础，同时知识管理是企业智能系统的下层，实际上企业的知识管理最终目标就是实现企业的智能决策，这种密切的关联关系都依赖于知识发现。
任何一种管理模式都是为生产经营服务的，都是为了企业创造更加丰厚的利润，而管理本身是有成本的，尤其是知识管理，由于知识需要经过处理才能为人们所共享和交流，大量的知识需要结构整理和筛选才能真正为人们所用，已有的公开的知识都是成熟和众所周知的，固守已经拥有的知识不可能获得持久的竞争优势，因此，在实旖知识管理中提高知识的利用率和效率成为一项艰巨的首要任务。知识发现就是实现这一目标的有效手段，已有的知识可能是庞杂零乱的，通过知识发现可以进行归类整理；大量的知识可能会有重复和相似的，通过知识发现可以进行简化；知识的属性可能涉及各个方面。通过知识发现可以提炼出属性的重要性次序；现有的知识库是已经发生的过去事件，通过知识发现可以挖掘出潜在的。隐含在知识库内的有效规则，这些规则具有一定的代表性，是对未来事件的一种预测和估计，有助于人们进行科学决策。
在当今这个知识经济时代，企业的致胜之道在于善于利用知识管理技术。主要表现在： （1）知识管理技术推动知识管理应用和发展。知识管理技术是使知识管理得以具体实现的主要工具，它在知识管理的任何一个环节都发挥着重要作用。达文波特和布鲁萨克在他们的《营运知识t工商企业的知识管理》一书中指出t“知识管理远不只是一门技术，但‘技术知识’显然是知识管理的—个部分??新技术的出现有助于加速知识管理活动。由于我们拥有
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知识并懂得驾驭知识的价值。所以这些新技术的出现拨旺了知识的火花。”知识管理离不开知识管理技术。知识管理的各种功能及服务通常在不同程度上依靠知识管理技术来实现，如查询服务离不开搜索引擎技术、知识生产服务需要内容管理技术。可以说，没有强大的知识管理技术支持，企业将难以有效地实施知识管理。
（2）人对知识管理技术的驾驭直接影响知识管理的效率。知识管理实施过程中有相当多的技术问题令人头痛，若能‘啥理碰r把棘手的技术问题抛开，何乐而不为呢?但问题的原因是使用了错误的。不适当的技术，而并非技术之过。事实上技术只是—个组成部分，认为实施知识管理只要将昂贵的软件与硬件恰当的安装起来就可以了，并将技术祝为惟一的解决方案，这种错误的认知使知识管理技术无数次蒙冤。脱离了技术，知识管理也停滞不前。只有把知识管理同信息技术所浮现的问题恰当结合，才能使知识管理呈现出潜力。
（3）管理与信息技术的结合，用新的游戏规则迎战知识经济。知识管理技术推动管理体系发展，管理也对技术的改进形成影响。现代组织变革的前沿是人、组织和信息技术的集合——知识管理作为一个运动潮流，有必要处于前沿。对于—个企业而言，要么管好知识，要么走向衰亡。企业知识管理的出发点应将知识视为企业最重要的战略资源，把最大限度地掌握和利用知识作为提高企业竞争力的关键。知识管理与信息技术相辅相成，信息技术为企业知识管理提供了保障，知识管理水平的提高又会促进企业对信息技术的应用。
2.5 面向服务的语义知识发现
2.5.1 语义 （1）概念
数据的含义就是语义(semantic)。简单的说，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能够被使用，这时候数据就转化为了信息，而数据的含义就是语义。
语义可以简单地看作是数据所对应的现实世界中的事物所代表的概念的含义，以及这些含义之间的关系，是数据在某个领域上的解释和逻辑表示。
（2）领域性特征
语义具有领域性特征，不属于任何领域的语义是不存在的。而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异，也就体现为同一事物在不同领域中理解的不同。对于计算机科学来说，语义一般是指用户对于那些用来描述现实世界的计算机表示（即符号）的解释，
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也就是用户用来联系计算机表示和现实世界的途径。
语义是对数据符号的解释，而语法则是对于这些符号之间的组织规则和结构关系的定义。对于信息集成领域来说，数据往往是通过模式（对于模式不存在或者隐含的非结构化和半结构化数据，往往需要在集成前定义出它们的模式）来组织的，数据的访问也是通过作用于模式来获得的，这时语义就是指模式元素（例如类、属性、约束等等）的含义，而语法则是模式元素的结构。
（2）主观特征
由于信息概念具有很强的主观特征，目前还没有一个统一和明确的解释。我们可以将信息简单的定义为被赋予了含义的数据，如果该含义（语义）能够被计算机所 “理解”（指能够通过形式化系统解释、推理并判断），那么该信息就是能够被计算机所处理的信息。关于知识的概念目前没有明确的定义，一般来说，知识为人类提供了一种能够理解的模式用来判断事物到底表示什么或者事情将会如何发展。从知识的陈述特性上来看，知识即指用来描述信息的概念、概念之间的关系，以及概念在陈述具体事实时所必须遵守的条件。从这一点看，对于信息的语义以及信息语义之间的关联关系的描述本身就是一种知识的表达，因此在许多研究中，往往将语义的描述等同于知识的描述。