企业知识管理系统的访问控制和混合推荐方法研究

© 2014年。由爱思唯尔公司出版信息工程研究院负责评选和同行评议可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectIERI Procedia 10（2014）224 - 2302014未来信息工程企业知识管理系统王浩毅a，郭晓辉b，范玉顺a，*，毕静aa清华大学自动化系，北京100084b中国烟草广西工业公司。公司地址：南宁530001摘要知识管理是近十年来的研究热点之一。在大多数情况下，知识管理系统（KMS）中的用户数量非常大，并且他们来自不同的部门，甚至其他公司。本文分析了现有的访问控制和推荐方法在知识管理系统中应用时存在的缺陷，指出这些广泛应用的访问控制和推荐方法需要扩展。针对已有工作的不足，提出了一种扩展的基于角色的访问控制（RBAC）方法和知识管理系统的混合推荐方法。此外，一个现实生活中的系统来验证所提出的方法。© 2014作者。由爱思唯尔公司出版 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。信息工程研究院负责评选和同行评议关键词：知识管理;访问控制;混合推荐;协同过滤1. 介绍随着现代生活的快速变化和高节奏，今天的企业面临着激烈的市场竞争。为了应对瞬息万变的市场需求和复杂的商业环境，人们逐渐意识到知识的价值企业越来越关注*通讯作者。联系电话：+ 电话：010 -627896500传真：010 -627896500邮箱：fanyus@tsinghua.edu.cn2212-6678 © 2014作者由爱思唯尔公司出版 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。信息工程研究所负责的选择和同行评审Haoyi Wang等人/ IERI Procedia 10（2014）224225知识，从而将业务战略从基于产品转向基于知识。Quintas等人[1]指出，知识管理（KnowledgeManagement，KM）是一个管理知识的过程，其目的是管理现有的和获得的知识资产，以满足现在的需求并开发未来的机会。此后，知识管理和知识管理系统（KMS）成为学术界和工业界关注的焦点。在最近开发知识管理系统时，我们发现仍然有一些关于知识管理系统的有趣的话题需要涉及。首先，访问控制授予访问某些受限区域或资源的权限。与大多数IT系统相比，知识管理系统更倾向于信息共享而不是权限限制。因此，传统的访问控制方法如基于角色的访问控制（Role-Based AccessControl，RBAC）可能不适合于KMS的访问控制。此外，当使用推荐方法时，与电子商务或社交网络服务相比，KMS可以向算法提供更多的信息。为了向用户展示更多的潜在有用信息，提出了一种基于协同过滤的知识推荐混合方法。本文的其余部分组织如下。第二节将简要回顾访问控制的研究和建议。然后分析了它们的不足之处。第三部分介绍了我们正在开发的新一代知识管理系统的结构。第四部分提出了扩展的RBAC访问控制方法。第五部分提出了混合知识推荐方法。第六部分是结论和未来的工作。2. 相关研究RBAC在研究和应用方面都取得了很大的成功。Ferraiolo等人[2]是第一个提出RBAC模型的人，其思想是用户与角色相联系，并且是角色而不是用户与特权相联系。Sandhu等人[3]提出了RBAC96的模型，其中包括4个不同的模型，即，核心RBAC（也称为RBAC 0）、层次RBAC（RBAC 1）、约束RBAC（RBAC 2）和对称RBAC（RBAC 3）。在此基础上，人们对RBAC模型进行了大量的扩展研究。Luning Xia等人[4]提出了N-RBAC模型，通过使用名称空间来简化角色层次结构的复杂性。马立林等[5]采用分层管理的思想建立了一个结构模型，由访问权限卡、功能操作控制和数据访问控制3个不同方面组成。Qi Li等人[6]提出了一种新的分散和分布式系统的RBAC模型，该模型可以应用于具有动态分配的基于组的应用。尽管传统的RBAC简单有效，但它可能不适合知识管理系统。IT系统的访问控制应在权限限制和信息共享之间取得平衡。在大多数应用情况下，用户往往严格限于某些权限。而在知识管理系统中，为了鼓励知识的利用和创新，信息的共享应该放在首位。另外，传统的RBAC只使用角色的概念来定义用户之间相对简单的关系。然而，这可能是不够的，在KMS的现状，那里可能有动态的虚拟组织以及传统的部门。在过去的几十年里，推荐制度得到了广泛的研究和采用。推荐系统使用的方法包括数据挖掘方法、基于内容的方法和协同过滤等。在这些方法中，协同过滤是过去几年中最流行的一种，由于其简单和高预测精度，被广泛应用于电子商务、电影社区、音乐社区和社交网络等各个领域。它可以分为基于内存的和基于模型的。[7]通过这种方法，系统可以根据先前的数据（大多数情况下是等级）来推断用户的兴趣，并使用这些信息来帮助用户找到合适的信息或项目。目前常用的协同过滤方法有两大类：基于用户的方法和基于项目的方法。226Haoyi Wang等人/ IERI Procedia 10（2014）224为了在为活跃用户选择邻居时获得更好的结果，Liang Zhang等人[8]提出了一种新的方法，该方法利用计算相似度过程的方差。然而，如果将协同过滤方法直接应用于系统中，可能会存在一些缺陷。与电子商务、影视社区等其他系统不同的是，KMS中用户的大量信息在用户注册时就可以被获知，而且用户数量和项目数都不如其他系统多，这使得协同过滤无法进行推荐。3. 新一代知识管理系统企业和组织在整个运作过程中一直在创造知识。不仅仅是知识项目很重要。由于人们保留了关键的业务知识，他们也是公司最有价值的资产之一。图1是我们正在研究的KMS的结构。显示层移动客户端Web Protal服务层服务组件知识推荐专家库知识社区知识检索知识显示知识导入资源层外部知识（谷歌百度维基百科）内部知识图1.一、新一代知识管理系统的结构第一层是显示层，使用户可以通过浏览器或手机访问系统。由于门户网站在交互过程中起着重要作用，因此第二层是服务层，由各种服务组件组成，提供各种功能。通过知识导入，不仅可以将所有格式的本地文件上传到系统，还可以将互联网上的知识项（例如维基百科）上传到系统，并可以为知识项添加标签。知识显示为用户提供了按类别组织的知识项的清晰视图。此外，还提供doc、ppt、xls等格式的知识项的在线预览功能。知识检索是一个搜索引擎，提供普通搜索和高级搜索。知识论坛是一个合格的用户可以对某个项目进行评论和打分的地方。专家数据库有助于管理专家信息，是宝贵的财富。专家可以修改他们的个人资料，而其他用户可以找到某个专家的专业领域（专业领域）知识推荐对于激励创新具有重要的价值Haoyi Wang等人/ IERI Procedia 10（2014）224227第三层是资源层或知识库。它负责存储，是前两层的基础。如图所示，有两个来源，包括来自公司内部的文件和来自维基百科和谷歌等网络的信息。4. 一种扩展的RBAC访问控制方法在知识管理系统中，应该鼓励用户获取更多的知识，以达到创新的目的。为此，本文提出了一种两类用户组结构的扩展RBAC模型，其核心思想是用户可以被添加到两类不同的组中，并赋予组和角色以权限。图二.用户、角色和组图2简要显示了用户、角色和组之间的关系。对用户的限制可以分为两类，一类是关于系统功能的限制，另一类是关于数据的限制，或者更具体地说是关于知识项的限制。前者的一个典型例子是专家数据库功能。如果用户是专家，他可以修改他的配置文件。然而，如果没有，那么他只有权扫描专家的信息。后一种类型的一个例子是对某些知识项的限制。当涉及到机密知识项时，要求只有授权的用户才能访问它，这两个要求应该分开对待。为了满足这两个需求，引入了三个层，用户层，角色层和组层。角色是对功能的限制，而组是对数据的限制。通过这种方式，上面提出的访问控制模型不仅提供了对功能的访问控制，而且提供了对数据的访问控制。与传统的RBAC一样，它是角色而不是用户与权限相联系。每个用户与一个或多个角色相关，一个角色与一个或多个功能权限相关。换句话说，角色就像用户和权限之间的连接表1显示了KMS中的关系表1.角色和职能228Haoyi Wang等人/ IERI Procedia 10（2014）224角色知识进口知识显示知识检索知识社区用户管理标签管理专家库管理员√√√√√√√专家√√√√×√√内部员工√√√√××√外部工作人员×√√××××至于群体的概念，它在某种程度上类似于角色。它也是用户和权限之间的联系，但在另一个方面。角色与功能的局限性相伴，角色与数据的局限性相伴。众所周知，每个公司都有组织结构，包括正式组织结构和非正式组织结构。正式组织是指不同的部门和委员会，而非正式组织，有时也被称为虚拟组织，是在公司边界内的动态团队。在大多数情况下，当用户登录KMS时，他只能访问他所在的组织、他自己的部门和一些虚拟组织边界内的公共知识或知识项。例如，生产部门的高级经理可以访问公司规则等公共知识，生产计划等部门知识以及他所在的顾问团队的知识与这两种组织相对应，集团层又分为两种类型。永久性群体表示类组织结构，动态性群体表示虚拟组织。每个用户关联一个或多个组，一个组关联一个或多个权限，可以根据需要创建或删除组。5. 混合推荐方法随着信息过载的问题，越来越难找到合适的信息。因此，基于用户的个人信息或历史数据的推荐系统已经被广泛应用于许多基于Web的活动，如电子商务和在线新闻系统。一个典型的例子是协同过滤。KMS的情况或多或少相同。正确的知识在知识的利用和创造过程中起着重要的作用。在许多情况下，员工在公司中面临着太多的信息和知识。与此同时，知识管理系统中也出现了一些新的问题，使得传统的协同过滤方法不再适用。首先，由于传统的应用环境，冷启动效果不明显。在KMS中，只要用户注册，就可以知道有关其职位和教育背景的许多个人信息。对于知识项，可以使用标签。此外，考虑到实际应用环境，公司可能有专家和其他信息系统。针对这些问题，提出了一种基于协同过滤的知识管理系统混合推荐系统。 扩展协同过滤推荐首先，除了传统的标记之外，还有其他方法可以建立使用与知识项目之间的联系。用户之间的相似性也可以根据他们的位置来判断，这与上面提出的访问控制模型密切相关。在知识项方面，如前所述，可以附加标签。因此，标签可以用来判断每个项目之间的相似性。通过这些方法，系统可以更好地了解用户，做出更准确的推荐。 跨系统推荐此外，公司可能还有其他信息系统。基于它们的历史数据，可以进行个性化推荐，而无需先前的领域知识。在商业环境中，业务流程管理系统（BPMS）往往是这些系统的核心。因此，应特别注意它，可以预先设置任务与知识项之间的关联。通过历史操作和任务数据，可以找到适当的知识。例如，吉姆是一位经验丰富的质量控制经理，负责监督产品A，但对产品B几乎没有经验。在BPMS日志的基础上，Jim完成了对产品的监督任务Haoyi Wang等人/ IERI Procedia 10（2014）224229A是26次，B是2次。现在在Jim的待办事项列表中，有A和B的监督任务。所以KMS应该推荐一些关于产品B的知识来帮助Jim进行监督。 专家建议最后，由于专家表2是所采用的所有推荐算法的介绍。U表示所有用户的集合，而I表示所有项目的集合。此外，u代表目标用户。这些算法作为一个整体，形成了一个混合推荐系统，以确保用户得到他们所需要的。表2.推荐算法比较推荐方法协同过滤跨系统推荐专家推荐输入分数和评论U对I的评论其他系统中u的历史数据专家优势不需要特定领域自动推荐可个性化推荐简单、有效冷启动问题需要来自其他系统的数据需要将数据与项目可能主要取决于专家6. 结论针对传统的基于角色的访问控制和协同过滤在知识管理系统中应用时存在的不足，提出了一种扩展的基于角色的访问控制方法和一种混合推荐方法。由于大多数公司都有许多部门，甚至是虚拟组织，因此引入了组的概念。通过建立用户与角色、用户与组之间的联系，扩展模型保留了RBAC的主要特点，使其在部署到大型企业系统中时更易于管理访问控制。企业知识管理系统的用户数和项目数往往比其他基于Web的应用程序少，可以为传统的协同过滤提供足够的数据。上述提出的混合推荐方法使用来自各种来源的数据来获得更好的推荐结果。它大大提高了KMS推荐系统的简单性。进一步的研究工作包括：（1）为混合推荐方法中的三种方法设置合适的权重;（2）对扩展的RBAC访问控制模型进行形式化描述，并验证其一致性。确认本 课 题 得 到 了 国 家 自 然 科 学 基 金 （ No.61174169 ） 、 国 家 重 大 技 术 支 撑 计 划（ No.2012BAF15G01 ） 、 清 华 大 学 研 究 计 划 （ No.20111080998 ） 和 全 国 高 等 学 校 博 士 点 基 金（No.2012BAF15G01）的资助。20120002110034）。引用[1] 放大图片作者：Quintas P，Lefrere P，Jones G.知识管理：战略议程[J].长期规划，1997，30（3）：385-391.[2] 费拉约洛湾库恩，DR：基于角色的访问控制[C]/第15届全国计算机安全会议. 一九九二年[3] 王文，王文，等.基于角色的访问控制模型[J]. 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