知识管理及智能信息挖掘
知识管理中的知识挖掘技术研究
知识管理中的知识挖掘技术研究知识管理在现代企业中扮演着越来越重要的角色。
企业需要不断地创新和发展，而这需要依赖于企业内部的各种知识资源。
因此，如何有效地管理和利用这些知识资源，已成为企业在竞争中获得优势的关键之一。
知识挖掘技术是知识管理中的重要手段之一，它可以将企业内部的各种知识资源自动化地进行分析和挖掘，从而为企业提供更为精准的知识支持。
一、什么是知识挖掘技术知识挖掘技术是一种从大量数据中自动发现隐藏的知识的技术。
它从数据中抽取出潜在的、以前未知的、有用的和可理解的知识，从而为决策支持、自动化问题解决等提供基础。
知识挖掘技术可以分为三个层次：数据挖掘、知识发现和知识表示。
数据挖掘是寻找规律、关系和趋势，知识发现是从已有的知识中找到新的知识，而知识表示则是将知识进行编码、存储和展示。
二、知识挖掘技术的应用1、文本挖掘文本挖掘是知识挖掘技术的一个重要应用领域。
在企业内部，存在着大量的文本信息，如客户邮件、工作报告等。
通过对这些文本信息的分析和挖掘，可以发现信息之间的关系，帮助企业更好地了解客户需求，优化产品设计等。
2、企业数据分析企业内部存在着庞大的数据资源，知识挖掘技术可以从这些数据中发现新的业务机会、优化业务策略等。
例如，通过对交易数据进行分析，可以发现潜在的消费群体、购买行为等，从而为企业提供更为精准的推销策略和销售模式。
3、智能推荐随着互联网和移动互联网的兴起，智能推荐成为了一个非常重要的应用领域。
通过对用户的搜索记录、购买历史等进行分析和挖掘，可以为用户提供更为个性化的推荐服务，帮助用户更好地了解产品信息，促进销售。
三、知识挖掘技术的挑战与未来知识挖掘技术发展至今已取得了很大的进展，但同时也面临着很多挑战。
首先，知识挖掘技术的精准度需要不断提升，否则可能会产生很多错误的决策或建议。
其次，面对庞大的数据资源，如何进行数据的准备和前处理也是知识挖掘技术需要攻克的难题。
未来，随着技术的不断发展和优化，知识挖掘技术将逐渐向着个性化、高效化、自动化方向发展。
人工智能与知识管理的融合研究
人工智能与知识管理的融合研究一、引言随着大数据时代的到来，企业越来越需要管理知识。
知识管理的本质是从各种形式的知识中提取信息，为组织内的决策提供支持。
人工智能技术可以帮助组织更好地提取并利用知识，因此人工智能和知识管理的融合研究受到了越来越多的关注。
二、人工智能和知识管理的概述人工智能和知识管理是两个不同的概念。
知识管理指的是组织运用技术、流程和人力资源来获取、存储、传输和使用知识的全过程。
而人工智能则是计算机科学的分支，旨在开发能够执行人类智能任务的机器。
然而，人工智能和知识管理可以形成良好的协同作用。
人工智能技术可以根据大量数据重构知识结构并构建出决策模型，从而帮助知识管理。
三、人工智能在知识管理中的应用1. 自动化分类和标签化在传统的知识管理中，识别需要分类的文档通常需要消耗大量人力。
而人工智能技术可以将自动化分类和标签化的过程加以改进。
机器可以通过算法自动找出文档中的关键词，根据关键词的出现频率和共现关系来进行分类和标签化，从而降低人力成本。
2. 知识图谱的构建知识图谱是一种描述实体、属性以及实体之间关系的图形化知识结构。
人工智能可以利用知识图谱来管理大量知识信息，并运用关系挖掘和推荐算法来发现知识之间的关系。
这种方式使得知识的关联性变得更加明显，帮助用户更快地找到所需信息。
3. 智能问答系统智能问答系统是一种常见的人工智能应用。
它可以通过自然语言理解和机器学习技术为用户提供即时答案，解决用户在知识管理过程中遇到的问题。
通过智能问答系统，用户可以更加快速地获取所需信息，降低人力成本。
四、人工智能对知识管理的挑战1. 数据质量的保证人工智能技术需要大量的数据来进行训练和分析，但是如果数据质量低下，人工智能的处理结果也会受到影响。
知识管理中的数据通常来自于多个不同的来源，因此如何确保数据的质量成为了人工智能在知识管理中的一个挑战。
2. 算法选择的恰当性不同的算法适用于不同的场景。
然而，在知识管理中，算法的选择并不总是显而易见。
信息科学中的数据挖掘与知识发现
信息科学中的数据挖掘与知识发现引言：在当今信息爆炸的时代，大量的数据被持续地产生和积累。
这些数据蕴含着宝贵的知识和信息，但如何从海量的数据中获取有用的信息成为一个挑战。
数据挖掘与知识发现作为信息科学领域的重要技术，可以帮助人们从海量数据中提取出有价值的知识。
本文将从数据挖掘的基本概念和流程、常用的数据挖掘技术、数据挖掘的应用以及数据挖掘的挑战与发展趋势等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与知识发现在信息科学中的重要性和应用前景。
一、数据挖掘的基本概念和流程数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据收集和预处理、数据挖掘模型的构建、模型验证和评估以及应用结果的解释与应用。
问题定义是数据挖掘流程的起点，它确定了数据挖掘的目标和需求。
在问题定义阶段，挖掘者需要明确自己想要从数据中获得的知识，并考虑如何实现这个目标。
数据收集和预处理是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要收集和整理相关的数据，并进行数据清洗、数据集成、特征选择和数据变换等步骤，以准备挖掘所需的数据。
数据挖掘模型的构建是数据挖掘流程的核心步骤。
在这个阶段，挖掘者需要选择合适的数据挖掘算法，并通过算法建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
模型验证和评估是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要对构建的数据挖掘模型进行验证和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
应用结果的解释与应用是数据挖掘流程的最后一步。
在这个阶段，挖掘者需要解释和应用所挖掘出的知识和信息，从而为实际问题的解决提供参考和支持。
二、常用的数据挖掘技术在数据挖掘的过程中，有许多常用的数据挖掘技术可以帮助挖掘者从数据中发现有价值的知识。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
分类是一种常用的数据挖掘技术，它将数据划分为不同的类别，从而建立起不同类别之间的关系模型。
企业知识管理的核心技术
企业知识管理的核心技术企业知识管理是指企业对于所拥有的知识、经验和信息等资源的有效整合和利用，以提高企业的运营效率和竞争力。
近年来，随着信息技术和互联网的快速发展，企业知识管理的重要性越来越被人们所认识。
而企业知识管理的核心技术也日益成为人们关注的焦点。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术在企业知识管理中起着至关重要的作用。
随着企业所积累的知识和数据量不断增加，如何从大量的数据中挖掘出有价值的信息成为了企业面临的重大问题。
数据挖掘技术能够帮助企业从海量数据中挖掘出隐藏在其中的规律和价值信息，为企业决策提供有力支持。
二、知识图谱技术知识图谱是一种基于语义网络的知识表示和组织方法，可以帮助企业将知识和信息进行有机的组织和管理。
知识图谱技术通过构建实体、属性、关系等元素的语义关系图谱，从而实现知识的可视化、可发现化和可操作化，提高企业知识资源的管理效率和利用价值。
三、自然语言处理技术自然语言处理技术是指将人类语言转换成计算机可理解和操作的语言的技术。
在企业知识管理中，自然语言处理技术能够帮助企业将大量的文本信息进行智能化分析和挖掘，从而实现对企业知识的自动化处理和高效利用。
四、机器学习技术机器学习技术是指通过训练模型从数据中获取知识和规律的技术。
在企业知识管理中，机器学习技术能够让企业从大量数据中快速学习和识别出重要的信息和模式，从而帮助企业提高决策效率和精度。
五、信息可视化技术信息可视化技术是利用图形化方法将信息进行可视化呈现的技术。
在企业知识管理中，信息可视化技术能够将企业的知识和信息以图形化的方式进行表达和呈现，使得企业知识资源的管理和利用变得更加直观和高效。
六、移动化技术随着移动互联网的快速发展，移动化技术在企业知识管理中的应用也越来越广泛。
通过移动化技术，企业可以随时随地进行知识和信息的共享和交流，提高员工的协作效率和创造力。
综上所述，数据挖掘技术、知识图谱技术、自然语言处理技术、机器学习技术、信息可视化技术和移动化技术是企业知识管理的核心技术。
知识管理的技术和工具
知识管理的技术和工具知识管理是指利用技术和工具来收集、组织、存储、检索和分享知识资源的过程。
在信息时代，知识管理发展迅速，并且越来越受到各种组织和个人的重视。
本文将详细介绍知识管理的技术和工具，并分点列出每个技术和工具的作用和特点。
一、知识管理的技术1. 数据库技术: 数据库技术是知识管理的核心技术之一，它可用于存储、组织和检索大量的知识资源。
数据库技术可以将知识以结构化的方式存储，便于对知识资源的管理和检索。
2. 数据挖掘技术: 数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘出有价值的知识。
它可以发现知识中的规律和趋势，以及隐藏在数据中的潜在信息，帮助决策者迅速获取有价值的知识。
3. 人工智能技术: 人工智能技术可以模拟人类的智能，用于处理和分析知识。
人工智能技术可以通过学习、推理和问题求解等方式，对知识进行高效地处理和应用。
4. 协同技术: 协同技术可以促进团队合作和知识共享。
通过协同技术，团队成员可以同时使用和编辑同一份知识文档，有效地协同工作，提高工作效率和知识质量。
二、知识管理的工具1. 知识图谱: 知识图谱是一种以图的形式展示知识之间关系的工具。
它可以将知识以节点和边的形式表示，便于用户理解和查询知识。
知识图谱可以帮助用户快速定位和获取相关知识。
2. 信息检索工具: 信息检索工具可以帮助用户从大量的文档中找到所需的知识。
通过关键词搜索和索引技术，信息检索工具可以快速获取相关的知识资源。
3. 内容管理系统: 内容管理系统是一种用于管理和发布知识内容的工具。
它可以帮助用户组织和维护大量的知识文档，提供各种功能如版本控制、权限管理和文档分类等。
4. 社交媒体平台: 社交媒体平台可以促进知识的分享和传播。
通过在社交媒体平台上发布和分享知识，用户可以将个人的知识与他人共享，提供机会进行交流和合作。
5. 电子邮件和即时通讯工具: 电子邮件和即时通讯工具是日常工作中常用的沟通工具，也可以用于知识的交流和分享。
信息检索与知识管理的技术与应用
信息检索与知识管理的技术与应用信息检索和知识管理是在当今信息化社会中承担重要任务的技术与应用。
随着互联网的迅速发展，人们通过计算机等工具获取和利用信息的能力越来越强。
而信息检索和知识管理则是帮助人们高效地获取和利用信息的重要手段。
本文将详细探讨信息检索与知识管理的技术与应用，以及其在不同领域的实际运用。
一、信息检索技术概述信息检索技术是指通过计算机技术来帮助人们从大量的信息中快速准确地找到所需信息的一种技术。
主要包括文本检索、图像检索和多媒体检索三个方面。
1. 文本检索文本检索是信息检索技术中最为常见的一种形式，它通过对文档进行索引，然后根据用户的查询条件，在文档集合中寻找与之相匹配的文档。
在文本检索中，常用的技术包括倒排索引、向量空间模型和概率模型等。
2. 图像检索图像检索是指通过计算机识别和分析图像内容，从大量的图像数据库中查找与用户需求相匹配的图像。
图像检索技术主要包括特征提取、相似度计算和索引构建等。
3. 多媒体检索多媒体检索是指在大量的多媒体数据集合中，通过计算机系统来快速准确地找到与用户需求相符的多媒体内容。
多媒体检索技术主要涉及到文本、图像、音频和视频等多种媒体类型的检索和组合。
二、知识管理技术概述知识管理技术是指利用计算机和信息技术来有效地组织、存储、传输和利用知识的一种管理手段。
主要包括知识获取与表示、知识存储与组织、知识传递与共享和知识利用与创新等四个方面。
1. 知识获取与表示知识获取与表示是指通过对已有知识源的收集、过滤和整理，将其转化为计算机可识别的形式，并进行相应的结构化建模。
常用的知识表示方式包括本体构建、语义网和规则库等。
2. 知识存储与组织知识存储与组织是指将获取到的知识以一定的形式存储在计算机系统中，并进行分类、标引和组织，以便于后续的检索和利用。
知识存储与组织技术主要包括知识库、知识图谱和智能推荐系统等。
3. 知识传递与共享知识传递与共享是指通过计算机网络和信息技术，将知识进行传递和共享，使得不同的人或组织能够共同利用和完善知识。
简述知识管理的基本特征、主要内容和技术体系
简述知识管理的基本特征、主要内容和技术体系
知识管理是一种将组织内部知识进行系统化、整合、利用的管理方法。
它的基本特征包括：以知识为中心，注重知识的创造、获取、存储、传输和运用；强调组织内部沟通和协作，促进知识共享和协同创新；面向未来，注重知识管理的战略和长期性。
知识管理的主要内容包括：知识共享和传播、知识创新和学习、知识评价和管理、知识资产和价值、知识组织和文化等方面。
其中，知识共享和传播是知识管理的核心，它通过建立知识库、知识门户等手段，实现知识在组织内部的共享和传播；知识创新和学习则是知识管理的重要驱动力，它通过创新、学习和知识创造，推动组织的持续发展。
知识管理的技术体系包括：知识获取、知识存储、知识传播、知识应用等方面。
其中，知识获取包括信息检索、数据挖掘、知识抽取等技术；知识存储则包括知识库、文档管理、知识图谱等技术；知识传播则包括知识门户、社交网络、博客等技术；知识应用则包括智能决策、知识推理、智能应用等技术。
这些技术手段通过信息化手段，实现知识管理的高效、系统化和标准化。
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人工智能技术及其在知识管理中的应用
人工智能技术及其在知识管理中的应用随着科技的发展和人类对知识储备的日益珍视，人工智能技术在知识管理中应用的前景越来越广阔。
利用人工智能技术，可以挖掘数据中蕴含的知识，把知识转化为企业的重要资产，进而提高企业的创新能力、竞争力等等。
本文将探讨人工智能技术的发展现状及其在知识管理中的应用。
一、人工智能技术的发展现状人工智能技术，是指以模拟人类智能的方式实现任务的方式。
最近几年来，人工智能技术飞速发展，已经在图像识别、自然语言处理等领域上有了很多的应用。
其中比较受关注的是机器学习技术，它是人工智能技术的一个分支。
通过机器学习算法，计算机可以模拟人类的学习方式，自动发现数据中的规律性和关联性。
机器学习算法已经广泛应用于自然语言处理、推荐系统、金融风险评估等领域。
另外，深度学习技术也是目前人工智能技术领域的一个热点。
其利用人工神经网络的模型来模拟人类的生物神经网络，实现更为复杂和高级的任务，如图像识别、语音识别等。
近年来，深度学习技术被广泛应用于智能语音、自动驾驶、人脸识别等领域。
总的来说，人工智能技术的发展呈现出加速趋势，未来将有更多的应用场景和技术突破。
二、人工智能技术在知识管理中的应用知识管理是一项战略性的工作，旨在将企业内部和外部的知识资源整合、创造、传播和应用，为企业持续竞争提供有力的支持。
利用人工智能技术，可以更好的开发和管理知识资源，快速实现知识共享和创新。
1. 数据挖掘和分析人工智能技术可以帮助企业从海量数据中找到有价值的知识。
通过数据挖掘和分析技术，企业可以挖掘出隐藏在数据中的规律性和关联性，并把它们转化为有用的知识。
以此为基础，企业可以制定更具针对性和有效性的知识管理策略，提高决策水平和创新能力。
2. 自动化知识管理利用人工智能技术，企业可以实现知识管理工作的自动化。
比如，利用自然语言处理和机器学习技术，企业可以自动收集、整合、分类知识，快速建立知识体系和知识库。
同时，企业还可以利用智能搜索技术，快速定位和获取需要的知识。
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内容管理与智能信息挖掘平台1、作用省电子政务平台的建设以各单位的业务信息为基础，重点解决跨厅、局、委、办的协同办公、信息发布和共享服务等问题，从而进一步实现对政务职能转变的推动，以及为领导决策提供辅助支持。
内容管理与智能信息挖掘平台解决跨部门协同、异构信息共享、海量信息处理、领导决策支持等问题，提供各个层面的“内容管理和个性化知识服务”，将信息共享这个信息化建设中最基本的概念和应用全面提升到一个新的层面，丰富并完善了政务信息化的结构空间。
智能信息挖掘平台，具有部分人工智能的功能，能处理各类数据。
具备以下特性：✓海量的数据处理智能信息挖掘平台可以对绝大多数形式的信息、文本或基于语音的、非结构化或结构化实际内容的基本理解，不论它保存在哪里、用何种格式创建或者与数据相关的应用又是什么。
这就是“基于理解的集成“✓异构数据集成系统内所有的内部操作及处理几乎都可以彼此互联；而且，该技术本身允许应用间的通讯，不管后端的数据源如何。
智能信息挖掘平台在组织内创建一个新的操作层，即智能数据操作层，从而使自动处理数字信息及其应用间彼此通讯在组织中成为可能。
✓自动的信息处理智能信息挖掘平台的智能数据操作层“以数据为中心”，可以进行自动化的信息采集、识别、整理、发布、服务。
使整体网络降低成本，更有效地进行运营。
✓个性化的分层服务智能信息挖掘平台的服务模式，提供“以人为本“的宗旨设计方法。
通过分析人的兴趣爱好，提供相应的信息资源，并且可以根据行业的特点更新、定制各类服务模型。
2、平台原理图一个完整的智能信息挖掘平台见下图：1）智能推理服务智能推理服务是建立在模式识别技术之上，它可以保证手工或全面自动地对类似信息的识别和匹配。
●自动交叉索引/超链接智能信息挖掘平台的架构可以识别信息间的主要关系，从而实现内容间的交叉索引对照。
不论是什么文档或什么系列的文档，智能信息挖掘平台都可以在操作层识别出与其相关联的资料。
智能信息挖掘平台可以实时生成超链接，保证立即更新，完全不需要手工将链接插入到内容里面。
当文档被查阅时，这些链接可以自动一次性插入到文档中，因此可以将以前写的文档和文章作为当前文档的参考，档案资料也可以链接到最新的新闻或相关资料。
特点是：自动超链接可以极大地降低任何环境下非结构化信息的维护成本。
降低查找相关信息需要的时间，降低重复劳动，让人们了解信息的更迭以及最新的信息。
自动上下文环境总结智能信息挖掘平台还可以对内容中的最主要的概念进行总结。
可以根据原始查询的上下文环境进行总结，并且将最适用的动态摘要提交给指定的需求。
境相匹配。
通常，不同的用户基于不同的原因可能会认为同一条内容是自己需要的，例如，关于对于三个代表的讨论，一个工商和公安领域的用户可能会很感兴趣，而另一位卫生领域的用户也会感兴趣。
对这些用户的兴趣进行总结，保证他们能立即看到他们需要的信息。
特点是：当显示能力有限时，动态内容总结就特别有用，可以发送高度精确的相关信息。
提高用户处理信息的能力，加速政务运作。
让人们能更快地做出适当的决策如图8-41首长智能秘书服务系统智能推理引擎自动分类引擎半规整信息(XML)个性化用户引擎ACI API/SOAP不规整信息规整信息(ODBC)ACI API/SOAP ACI API/SOAP模式识别别XML引擎•分类•视觉呈现•题目生成•信息频道•信息群聚类•用户•爱好习惯•个人档案•特长•安全保险语音图像HTTPOA 新闻电子邮件用户系统互联网数据库报告文档管理系统XML 声音影像HTTP图8-41 首长智能秘书服务系统获取和检索智能信息挖掘平台解决方案是可拓展的，可以理解概念，它可以保证极高的准确性和全面性。
智能信息挖掘平台独特的识别能力保证强大的获取特性，包括自然语言、概念搜索、示例的精练、管理器、交叉语言搜索和示例的查询。
智能信息挖掘平台还支持旧的搜索获取机制，例如关键字，布尔、类似、探测法等。
其重要特性之一是示例的精练，它允许用户快速精练他们的搜索，精确地将焦点定位在他们需要的上下文环境上。
特点是：提供跨多个数据源的统一搜索，首长智能秘书技术可以让用户找到他们不知道的信息2）自动分类技术智能信息挖掘平台的分类技术，不再需要人工干预或人工处理信息，例如手工帖标签。
智能信息挖掘平台的分类服务器具有独特的技术架构，能持续准确地自动对数据进行分类，解决成倍增长的非结构化信息所带来的困扰。
其高级模式识别技术，智能推理引擎可以通过上下文环境理解任何信息，能够完全自动地对信息进行分类。
通过实现内容访问、受理、分析和发送的自动化，自动分类可以提高组织的生产力，降低整体成本。
通过自动分类、聚类、和分类学，智能信息挖掘平台可以使组织控制成倍增长的非结构化数据。
智能信息挖掘平台的分类技术可以使数据更具可访问性，为用户提供清晰定义、以及已按业务需要进行结构化处理的信息。
自动分类智能信息挖掘平台的智能数据操作层可以自动对信息进行分类，而且不需要任何手工输入。
首长智能秘书技术分类器的灵活性可以让你精确地根据非结构化文本中的概念进行分类。
它保证根据内容对所有的数据进行最准确的分类。
与依赖严格的分类定义规则的传统关键字和布尔操作不同，智能信息挖掘平台的架构是建立在基于概念的模式匹配处理之上的，它可以对文档进行分类，自动插入数据标记，发送内容或将其提示给用户，让用户了解与其档案（profile）密切相关的信息。
智能信息挖掘平台可以在24小时内，每个CPU 实例可将四百万份文档进行分类，也就是说在每25毫秒内差不多可处理一份文档。
智能信息挖掘平台可以支持任何数据库并且可以识别任何格式的数据，可以应用所有的安全和访问控制，从而保证完全的可靠性。
●自动聚类自动聚类收集大量的文档数据或用户档案信息，并且自动识别出信息内的主要类别。
自动聚类可以让IDOL自动地持续一致地计算新的信息应该属于哪个类别。
其特点是：可以快速建立对知识库的高度了解，自动识别信息走势，自动跟踪走势和主题，消除知识差距，优化组织的信息流。
●自动分类生成器根据对概念的理解，智能信息挖掘平台的分类生成器可以自动地持续一致地理解信息并且创建有深层次的等级体系的上下文环境分类。
消除手工分类所带来的人为干预和错误，智能信息挖掘平台的以数据为中心的自动分类功能可以让组织根据任何类型的数据建立分类体系，不管这些数据是非结构化的、半结构化的、结构化的，还是音频、音频/视频和图像。
通常，手工分类会忽略数据间的共性，忽略有价值而责任管理员或编辑又未考虑到的主题。
聚类或其他概念化的操作可以用作该过程的“种子”。
例如，一个集合可以被自动拆分为一个分类体系。
同样，一个文档也可以用来作为引子，寻找与主题类似的信息，然后再将该领域也拆分为一个分类体系。
那么可以根据该分类体系了解特殊信息领域，了解整体信息剖面图，或作为自动分类的培训材料，这样可以把信息放到一个得到正式定义的、被控制的和有确定名称的分类等级体系里面。
3）个性化技术基于个人的档案（profile），智能信息挖掘平台可以提供广泛的强大的个性化操作。
为用户提供条件，让他们登记自己的兴趣，进行监控，并得到提示，了解与他们个人兴趣喜好相关的信息。
智能信息挖掘平台的自动个性化解决方案可以实现对目标产品或内容的高度个性化，提高响应速度，提高其竞争力和收益率。
个性化解决方案可以让用户有能力更快地做出正确的决策。
●自动建立档案智能信息挖掘平台自动建立档案功能可以让组织根据智能信息挖掘平台环境中信息的浏览、使用和提交等准确地理解个人的兴趣。
根据直接档案（管理器）和隐含档案（通过点击和提交），可以生成每个用户的多面概念型档案，它可代表用户当前的兴趣所在，而且不需要用户填写任何形式的表格。
档案可以通过多种设备产生。
例如，通过用户和WAP/PDA进行内容交互就可以生成一个档案，然后，这个档案可以用做在Web上推荐Internet内容或者通过电子邮件或者短消息（SMS）推荐新闻内容的基础。
特点是：完全自动地提供相关性高和准确率高的信息给用户，在不需要表格、问卷或隐私条款的情况下，了解更多用户信息，而且不需要任何产品成本。
●信息发送智能信息挖掘平台技术通过多种渠道包括浏览器、移动设备（电话，PDAs等），或者数字TV等给用户发送个性化的内容。
这样针对不同的设备，同样的内容可以有不同的用途，而且，用户通过设备进行交互也可以让首长智能秘书技术了解用户的兴趣和专业技术。
4）XML自动化技术智能信息挖掘平台可以解决因为手工创建XML标签所引起的低效率，此外，通过理解标签和相关信息内容的上下文环境，给XML的管理增加一个自动化智能层。
标签比较与自动XML 标记通常，表面看起来彼此没有联系的两条XML标记过的主题可能有很重要的关系。
而且，在很多情形之下，两个信息类别之间可能会有一定程度的雷同，因为该用户可能对两类信息都感兴趣。
智能信息挖掘平台基本结构可以根据XML标签包含的内容自动推断出其意义。
随着XML Schema数量的提高，以及组织和其他业务交互操作需求的提高，首长智能秘书技术可以提供一个统一的方案，该方案可以通过比较类似的XML标签及自动将XML标签插入到任何Schema中，使不同的XML schema 和元数据结构无缝地交互操作。
在不同的XML Schema间具备互用性，根据概念的差别从XML 数据库中发送准确的信息。
5）自动内容综合和精练（各类数据接口）智能信息挖掘平台让组织了解自己现有信息资产的状况，不论信息源、格式或媒介如何，都可以进行统一的操作，智能信息挖掘平台能操作的信息包括非结构化的数据例如HTML页面，字处理文档、电子表格、电子邮件及半结构化数据（XML）和结构化数据例如RDBMS 表格和Lotus Notes。
而且，智能信息挖掘平台技术还可以综合并且理解丰富的多媒体内容，例如音频、视频和图像的概念。
综合是从不同的信息数据库里收集、抽取和导入内容、元数据及安全数据以供首长智能秘书技术的智能分析的过程。
智能信息挖掘平台技术的产品集包括大量高可拓展组件，它可以自动综合来自最广泛范围数据源的200多种不同格式的内容，这些数据源包括：•Internet连接器 (HTTP, SSL, POP3, FTP, NNTP 等)•文档库连接器 (Documentum, FileNet, Notes, Exchange等) 所有的连接器对综合后的文件进行审计，安全授权（可选）、记录修改、删除和终结报告可以使自动数据在智能信息挖掘平台技术的基本结构和数据源之间保持同步。
以数据为中心智能信息挖掘平台的解决方案不依赖任何单一文件或数据格式。
智能信息挖掘平台技术可以处理所有类型的信息，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
自动内容综合及处理任何类型信息的能力则使智能信息挖掘平台技术可以做到以数据为中心。