知识关联在知识服务中的应用价值初探

赵宏源

一、前言

在“得到”“喜马拉雅FM”“蜻蜓FM”等众多知识服务企业成功后，业内都把目光聚焦在音视频、碎片化、文字、直播、讲解以及问答等浅层次的用户服务，对知识的关联性特征没有给予高度重视，没有从系统角度设计，为用户提供专业化、多视角的完整知识体系。专栏订阅产品虽然被视为体系化知识，但实际解决用户问题的能力并不理想，产品的完成率也不高。

知识到底是什么？至今还没有一个明确统一的定义，但有一点是业内外共同认可的，那就是知识来源于信息，是对信息的提炼与升华。信息作为反映有关联性的客观世界的工具，自然也具有关联性。经过对信息的反复提炼与升华后所形成的知识，其最基本的特征就是关联性。从用户角度而言，没有通过关联形成的知识体系，一定是片面的、不完整的，无法互相印证，不能从根本上解决用户的问题。知识服务平台如果只提供这样的知识，将不能依托知识本身增强用户持久的黏性。许多知识服务企业选择依托大V 来实现用户的增长与黏性，其根本原因是遮蔽知识体系化服务能力的不足。

所谓知识关联，是指知识点之间存在的各种关系的总和，分为父子、前导、后续和平行四种关系，进一步还可细分为零和、类比、蕴含、归纳、演绎等关系。通过这些关系，可以为用户提供知识点之间的内在联接，帮助用户提高知识转化效率，构建自己的知识体系。严格地说，这种关联本身也属于知识，因此知识关联兼具关系与知识双重属性。随着用户对知识消费的日趋理性，根据自身需求以实现知识的自我转化逐渐成为消费主流，知识关联在知识服务中的重要性不断提升。

二、知识关联的意义

（一）从用户角度看知识关联

1.知识关联可以帮助用户建立自己的知识体系

所谓自己的知识体系是指用户将通过系统学习、实践与反思转化的个人知识进行整合与关联，最终内化为有一定系统的、能够独立输出的知识系统。知识服务企业的角色是为用户整合资源，并通过多维度的关联帮助其构建完整的知识系统。资源整合过程本身即建立关联的过程，将零散的知识通过关联（主要是分类和分级）进行组合，最终形成有价值的整体。多维度的关联既包括学科内部知识点之间的关联，也包括各个子学科之间的关联，还包括跨学科知识之间的关联。完整的知识体系有助于用户树立清晰的目标，加快加深对所学知识的记忆与理解，便于随时提取使用。

2.知识关联有助于实现知识的高效管理

知识管理是个人对自己所学知识进行收集、消化、吸收并创新的过程。其中，消化和吸收过程实际就是将自己已有知识和新学知识关联的过程，并通过不断实践与反思，实现知识的有效掌握。而创新则意味着输出，既包括运用知识解决实际问题，也包括根据所学知识进行再创作。在整个知识管理过程中，最核心的就是关联，其作用有三：第一，关联有助于已有知识的系统化、组织化，有利于已有知识的输出；第二，关联有助于新旧知识的衔接，可以加快新知识的掌握速度，提高学习能力；第三，关联为知识点之间提供相互印证的功能，从而有助于辨识知识的真假正伪。

3.知识关联有助于知识发现

所谓知识发现，是指从各种信息中，根据不同的需求获得知识的过程。从知识生产角度来讲，就是从海量的碎片知识中，去芜存菁、汰旧换新，提炼并输出已验证的、潜在有用的系统化知识，即所谓干货。在这个过程中，最重要的任务就是关联，包括分类、聚类、属性以及诊断等多种关联形式。在已有知识与新学知识之间建立不同的关联，并逐步整合为系统化的知识结构，从而实现知识层次的提升与知识密度的加强。例如高中地理知识的学习，既有文科内容又有理科内容，初次接触往往摸不着头脑。但是如果在巩固初中地理知识学习的基础上，从位置、地形、气候、河流、资源等要素建立初中和高中的地理知识关联，综合运用文科和理科的不同思维学习方法，理解清楚基本概念，掌握地理知识的基本规律与基本原理，熟练运用基本技能，再结合政治、历史等方面知识进行分析，不仅地理知识的学习难度大大降低，还有助于加深政治与历史等方面知识的理解与掌握。

4.知识关联有助于显性知识与隐性知识的相互转化

显性知识能够明确表达，也容易被人们学习，而隐性知识正好相反，只可意会，不可言传，来源于个人经验或者技能，学习的唯一方法是领悟。[1]两种知识可以相互转化，日本知识管理专家野中郁次郎提出了显性知识和隐性知识相互转化的SECI（Socialization，Externalization，Combination 和 Internalization的英文首字母缩写）过程（见图1）。

Socialization（群化），即通过共享经验产生新的意会性知识的群化过程；Externalization（外化），把隐性知识表达出来成为显性知识的外化过程；Combination（融合），显性知识组合形成更复杂、更系统的显性知识体系的融合过程；Internalization（内化），把显性知识转变为隐性知识，成为个人与团体实际能力成长的内化过程。

图1 显性知识和隐性知识相互转化的SECI 过程

（二）从平台角度看知识关联

1.精准关联有助于提高产品的到达率

精准关联可建立产品的多方位入口，有助于提高产品的到达率。所谓入口，顾名思义就是用户到达产品的工具或者平台。当前移动互联网的竞争已经从单一的产品竞争演变为平台竞争，也就是面向同一消费群体的综合性竞争。在这种背景下，对入口的争夺成为最重要的竞争手段之一。知识服务作为一种内容服务，产品本身自带流量，通过知识关联形成的推荐，充分利用了不同产品自带的流量，有助于提高产品的到达率。从这个意义上说，关联本身也属于知识服务的交付内容之一。

2.精准关联有助于增强用户黏性

精准关联可构建完整的知识体系，有助于增强用户黏性。知识体系指知识本身的内在系统，是客观存在的，不以个人意志为转移。各个知识点通过强弱不同的关联规则形成类似非晶体结构的知识体系，供用户系统学习。在当前知识服务消费日趋理性的背景下，流量红利基本消失，增强存量用户黏性并从持续消费中获得收益，成为知识服务平台发展的关键。以知识体系方式交付的服务，满足了用户在细分领域的知识需求，由于知识动态（更新与修正）与延伸生长（应用交流中的丰富与拓展）的特性，用户黏性更强，忠诚度更高。

3.良好的关联与交互设计，有助于知识输出

随着流量红利的消减，大V 知识输出天花板现象频频出现，如何实现更多知识的输出成为知识服务平台发展的重点。这个目标的实现有赖于非大V 专业人士的加入，而非大V 专业人士的来源无外乎两种：外部引进与内部培养。其中内部培养的知识输出者由于知识层次和密度都可以在平台找到相近者，所输出的知识更容易在用户中引起邻近效应或者碰撞效应，从而可以加快用户的知识塑造，为用户带来更大收获。同时，不断扩大的知识输出队伍又可以吸引更多的新用户，形成知识产出与消费的良性循环。这种循环与学术期刊出版中读者与作者角色的重合有些类似，但是知识服务平台新内容生产、反馈以及迭代的便捷程度远高于期刊。多层次、高密度的知识输出的基础是整合的、结构化的知识体系与用户间频繁的交互，而这背后所依赖的正是知识点之间多维度的关联。

综上所述，作为知识与知识之间普遍、客观存在的知识关联有助于用户知识体系的构建，知识的吸收、管理以及融合；有助于显性知识与隐性知识的循环转化，进而实现知识的输出；有助于运营商多方位入口的拓展，增强用户的黏性；更有助于刺激知识输出行为，形成知识生产与消费的良性循环，进而获取长尾收益。

三、知识关联在知识服务中的应用价值

知识关联最初是作为知识图谱构建的关键技术之一，主要应用于图书馆学、文献情报分析、改善搜索、社交网络以及自动问答等领域。知识服务作为一种以问题为导向，以交互为运营核心，面向知识内容，为用户提供解决方案的服务增值过程，关联在其应用中的重要性更强，应用范围也更广。

（一）知识关联在知识服务产品中的应用

与其他服务产品相比，知识服务产品的开发方式更加多元：有的以图书内容为中心整合关联资源开发；有的围绕主题聚合关联资源开发；有的由知识提供者基于个人知识体系开发；还有的基于资源优势进行学科类知识开发。最后一种方式以传统出版单位居多。

但是无论何种开发方式，知识关联都扮演着不可或缺的角色。严格说来，知识关联本身也是一种知识服务产品，这种产品以一种关系的形式呈现。通过这种关系，一方面展示了不同知识点之间或强或弱的联系，另一方面可以帮助用户加快知识的系统化，挖掘隐性知识，发现新知识。知识关联在知识服务产品中的应用主要体现在以下五个方面。

1.提供知识标引

标引的直接目的是为了提高搜索的查准率与查全率。在知识服务中，标引是实现跨领域知识集成与知识发现的基础，有助于深入挖掘知识元之间的隐藏关系，发现新的知识。根据搜索的便捷性要求，知识标引可以从主题、分类、关键词、作者、级别、多义词、近义词、运用场景以及来源等多个角度实现。[2]

在对知识元的多元化标引的基础上，通过知识关联可以将新知识纳入既有知识体系。这种关联能通过共引、耦合、相关度、词共现、广度与深度等指标判断强度，并结合链接关系和链接方向，最终形成复杂的、拓扑结构的知识网络图。[3]

2.增强内容聚合

与网站推广的内容聚合不同，知识服务中的内容聚合是指在确定主题的内容、范围以及目标用户后，根据所需资源的宽度、深度与密度选择相关内容，构成一个主题范围内的知识体系，帮助用户拓展阅读。聚合方式主要有以关键词为纽带的关键词聚合，以问题解决路径为纽带的诊断/推理聚合，以知识相关性为纽带的聚类聚合，以类别为纽带的分类聚合，以共同属性为纽带的属性聚合，等等。在这些聚合方式当中，相关的知识资源都是在知识标引的基础上，通过知识关联进行资源的整合。

3.拓展知识地图

综合学术界众多专家学者的观点，知识地图的主要特点是智能化、关联性、知识组织以及可视化呈现等，主要目的在于实现知识的向导作用，进行资源定位，展现知识间的相互关系；挖掘隐性知识，使其显性化；实现知识的创新与共享；对知识分类识别并快速检索等。按照不同分类依据，知识地图存在多种分类方式，例如按照呈现方式分类的异型、树型图及仿真型知识地图；按照应用和功能分类的企业、学习和资源知识地图；按照属性与范围划分的内部显性和隐性知识地图、外部显性和隐性知识地图；按照对象划分的概念型、能力型和流程型知识地图；按照形态划分的静态和动态知识地图。无论哪一种分类方式，最核心的功能都是知识关联。

知识关联在知识地图中的主要应用体现在知识链接上，即把两个存在同一、隶属或者相关关系的知识单元进行关联，形成结构化的知识体系，以解决“知识爆炸”或者“知识孤岛”问题。在知识链接中，知识关联的功能首先是利用URI（Uniform Resource Identifier，统一资源标志符的英文缩写）对知识元进行唯一标识，通过URL（Uniform Resource Locator，统一资源定位符的英文缩写）进行定位，再通过URN（UniformResource Name ，统一资源命名符的英文缩写）对知识元统一命名；其次是对知识节点进行语义描述，揭示资源之间的语义关系；最后形成知识网络，实现语义知识链接。

4.实现知识分类与组织的合理化

从知识服务项目运营的视角来看，知识分类与组织既有不同之处，也有共同特性。知识分类目的在于揭示知识元的共性，实现知识的有序化和体系化管理。知识组织目的在于挖掘知识元的关联性，实现知识的鉴别与快速定位。两者的共同点在于实现的基础都是知识关联。从操作层面看，知识分类遵循标准唯一、子项外延之和等于母项、属种不并列等原则；知识组织则具有更明显的主题性、有序性、多维性、实用性以及不确定性。从分类与组织的前提来看，都是以知识元与知识元的标引为前提，按照知识本身的逻辑关系层层递进。[4]

知识关联在分类与组织上的应用主要体现在知识的自适应分类与组织。做好自适应分类与组织有两个前提：一个是对知识元之间的属性、逻辑关系、属种关系等的准确把握；另一个是基于用户行为详细分析基础上的用户标签精准化。在这两个前提下，通过知识关联实现知识分类与组织的合理化，为用户提供最佳的知识体系。在具体应用上，分类主要从知识本身属种的逻辑关系考虑，组织主要从推理、行为、属性以及相关逻辑关系考虑；分类相对稳定，组织随时根据运营实际情况调整。

5.挖掘知识发现

知识服务中的知识发现，既不同于大数据中的理解，也有别于文献学的阐释，但又兼具两个领域中知识发现的某些特征。所谓知识服务领域的知识发现是指通过对知识之间的关系分析，并结合相关的信息，揭示知识之间隐藏的、新的关系，进而发现新的知识。这种分析主要围绕知识关联的强度与方式的测度展开，揭示知识之间可能存在的逻辑关系、等级关系、相关关系、因果关系、矛盾关系以及评价关系等，无论是关联文献知识发现的ABC 模型[5]还是数据库中知识发现的KDD（Knowledge Discovery in Databases）模型[6]，都是从显性的、已有的关系找到隐性的、未被发现的关系，猜测并验证可能的关系，获得新的知识。

知识关联在知识发现中的应用主要是在知识标引的基础上，构建知识之间以及相关外部特征的关联，并对这种关联关系的性质进行分析，对关联的类型（如显性与隐性知识关联、学科与主题知识关联、内容关联等）进行判定，并测度关联的强度与方式，为用户提供各种猜想与验证的线索。例如镁缺失是诱发癫痫的病因之一，癫痫和偏头痛相关，由此猜想镁缺失可能和偏头痛之间存在某种关联。后来的临床发现果然证实了这一猜想。这个简单的例子说明关联应用于知识服务最直接的方式，就是从直接关联到间接关联，通过间接关联的猜测发现新知识。

（二）知识关联在知识服务营销中的应用

这里的营销特指知识服务如何解决取得用户信任并持久消费的问题，属于狭义营销概念。知识服务在营销阶段主要解决三个问题：一是流量，二是购买转化，三是用户黏性。提高流量的方式包括渠道规划、搜索引擎优化、交互设计、社群经营、用户画像以及公关等，目的在于吸引用户浏览；增加购买转化的方式包括促销设计、用户体验与交互设计等，目的在于变现，即促进用户的直接消费；增强用户黏性的方式包括用户行为分析、使用率、可替代性以及个性挖掘等，目的在于实现持久消费。知识关联在营销中的应用即基于上述三个目的。大致说来，主要包括以下四个方面。

1.扩展流量入口

广义上讲，用户进入目的网站、应用之前所经过的网站、应用都属于流量入口。所以除了搜索引擎、应用分发平台以及社交工具之外，知识服务企业要充分发挥知识关联的链接作用，把每一个知识产品做成有关联关系的其他知识产品的入口。其中，如何搭建平台不是重点（尤其是围绕出版物开发的产品），重点是搭建基于知识点、面（学科）、体（跨学科）立体化的知识服务产品体系。在这个体系内，每一个知识点、面、体都可以作为一个独立的知识产品出现和运营，每一个知识产品都可以把自身流量带给有关联的知识产品，从而大大提高知识产品的曝光率和渠道覆盖率。

2.提高知识分享

所谓知识分享就是由个体主动发起的知识扩散过程，既包括显性知识，也包括隐性知识。从个体角度来看，知识分享是一个输出过程，输出方式包括再创作、转发与转授等。输出的前提是对所分享知识的内化吸收。著名投资人李笑来认为要保证优质的输出质量就必须保证优质的处理质量，而要保证处理质量，就必须保证输入质量，输出会倒逼输入。

知识关联在营销中的应用包括三个方面：第一，新旧知识之间的关联可以促进知识的内化吸收，提高输入质量；第二，基于逻辑关系的知识关联可以提供知识印证与知识体系的逻辑结构，准备输出所需素材；第三，知识对外的扩散可以将知识点或者再创作作品在用户间分享并返回原点，实现知识闭环控制。

3.改善搜索

与外部搜索引擎不同，知识服务搜索引擎的目的在于解决用户问题，直达知识点，因而对搜索结果的准确率和召回率要求更高。要对用户问题直接给出答案，知识服务产品就必须真正理解用户的查询需求，而不仅仅只是提供相关链接。传统的基于关键词和字符串的搜索引擎显然无法满足这一需求，基于知识图谱的智能搜索引擎成为唯一选项。[7]而要达到这个目标，除了要有完整的知识元和知识标引之外，最重要的就是知识关联的建设。知识关联在搜索引擎智能化的应用主要有以下三个方面。

第一，知识库的构建。知识库的内容不仅包括知识本身，还包括知识之间的关系。通过知识之间的关联，使零散的、非结构化的知识构建成系统化、层次化的知识体系，并以显性知识的形式呈现。

第二，知识的校验。在显性知识体系化的基础上，经过用户对知识的吸收、塑造、顿悟以及提炼之后产生新的隐性知识。两种知识的完备性、一致性以及相关性可以通过知识关联进行验证，从而去除冗余、谬误或者缺陷的知识。

第三，精准推送。在用户画像的基础上，准确理解用户的真实意图，通过二者的有效关联，实现推送结果的精准化，避免歧义。

4.实现自适应的精准推荐

知识服务中的自适应推荐是指根据学习者的知识背景、学习态度、学习风格、学习动机以及学习过程中的知识状态，提供相应的学习策略与学习内容，从而帮助学习者形成自己的知识体系，培养学习能力。从定义可以看出，实现自适应推荐依靠两个部分的有效衔接：首先是通过收集学习者在移动端或者PC 端的个人信息、使用历史行为与评测结果，确定学习者的基本情况、兴趣、愿望以及目标等；其次是对知识内容的加工与组织，然后将学习者与知识内容匹配，实现自适应的精准推荐。

知识关联在自适应推荐中的应用主要是知识内容的组织与加工。知识内容的组织通过揭示知识单元，挖掘知识关联，为学习者提供有效知识。做好知识内容组织的前提包括：第一，知识资源必须极大丰富，既包括内容本身的资源、呈现形式的资源，还包括同一资源的不同阐释者；第二，知识之间、呈现形式之间与不同阐释者之间必须精准关联，才能提供多维度、多层次的知识体系；第三，在知识内容加工方面要求知识的颗粒度要足够小，才能通过关联来体现每一个知识元（最小的独立的知识单位）之间的关系，做到既能满足用户问题的及时解决，又能为用户提供详尽的知识体系，进行系统化学习，从而在做好知识标引的基础上，实现学习者与知识内容的精准匹配。[8]

（三）知识关联在知识服务交付中的应用

交付是知识服务到达用户的最后一步，之前的一切工作成功与否都在此一举。随着用户学习时间的碎片化，知识交付方式也随之趋向多样化与碎片化。从交付形式上看包括文字、图像、音视频、动画等对应的碎片化产品，目的在于争夺用户的碎片化时间，方便用户随时随地使用。从交付内容上看，有原创作品、评论作品（讲书、书评等）、衍生作品（同人作品、翻译、改编等）以及相互间的关联关系，目的在于为用户提供不同视角下对作品的审视，提供多维度的理解或者解读，促进知识的内化吸收。

知识关联在交付环节的应用体现在两个方面：一是在对用户精准分析的基础上，根据用户不同的使用形式提供自适应的交付形式；二是对知识进行多维度、多层次的审视与发掘，提供知识的印证、发现、组织以及关系等，帮助用户构建完善的知识体系，提供知识的再生产以形成新的营收循环。

四、结语

知识关联最基本的作用在于定位导航，即帮助用户找到需要的人或者知识。基于这一思路，知识服务中对于知识关联的设计可以从三个角度考虑：首先是知识之间的关联，即通过知识点A 与其他知识的关联找到知识点B，这个关联实现的重点在于知识元的标引；其次是人与知识的关联，即通过领域内专业人士的研究找到需要的知识，也可以从对某知识专业精准的论述分析找到相应的专家，进而找到更多该专业人士的知识论述或者介绍；最后是人与人之间的关联，即通过专家A 在阐述分析某知识的过程中发现精通相关关联知识的专家B。

综上所述，在知识服务运营过程中，无论对于运营平台还是用户，知识关联都具有非常重要的意义和应用价值，从产品到营销、交付，每一个环节都离不开知识关联的应用。因此在知识服务项目的开发和运营中，必须高度重视知识关联相关功能的设计，通过有效的关联设计提高知识服务平台的竞争力。