有较高要求而对检索精确度具有相对的满足域时，选取启发式检索法。

（句当知识用户的知识需求难以精确描述时，选取模糊检索算法。

当相应政务知识被系统分别存储时，则在上述检索算法选择原则的基础上，辅以分布式政务知识检索模型的支持。

8.2政务知识适配与修正

传统知识管理模型包括实践系统对知识应用环节的支持仅在于为知识需求者提供知识检索支持，至于知识被如何应用、应用效果如何，则完全取决于知识用户的业务素质与主观能动性的发挥程度。显然，该状态下对知识应用环节的支持是有限的。面对日益复杂的知识应用环境，系统应该能够为用户更好地应用知识以便获得更大的知识价值提供辅助；或者说，不仅要通过检索过程将用户需要的知识提供给他（她〉，还要“扶上马送一程”。为此，本节借鉴人工智能领域0811系统思想，在原有知识检索的基础上补充知识适配、修正以及再修正环节，以形成对知识用户知识应用过程的较完备支持。

8.2.1政务知识适配的策略与技术

适配〔3（1叩油!。!!）原是基于案例推理系统的一个案例处理环节。由于大多数情况下0811系统中案例的案例生成条件会与当前问题的发生条件（检索条件）存在差异，导致用户不能直接将通过检索过程获得的最相似案例的解决方案部分复用 161186 于当前问题。案例适配〔0886 3（131）1311011 指，当0811系统的检索引擎根据当前问题描述从案例库中检索出最相似案例后，针对新旧问题发生条件间的差异特性，对最相似案例的解决方案作适当调整，以使其能够满足当前问题的求解要求，从而提升对实际问题的解决效果。

虽然案例型知识只是政务知识库中的一种类型，然而案例适配思想却适用于整个政务知识应用（复用〕过程。知识用户提交政务知识检索需求并通过系统检索弓I擎查找相关知识，然而检索出的最相似知识往往并不能完全适用于其所遇到的问题。原因在于：其一，政务知识库容量总是有限的，知识用户在其生产与生活过程中所遇到的问题却是非确定、无法预期的；其二，尽管我们重视并一再强调对知识用户的智能辅助，但由于主客观条件的限制，知识用户在表达其知识检索需求时，表达需求与固有需求之间总会存在不同程度的偏差。如此，我们将知识适配〈1400x1 1阴纳人政务知识应用过程，通过该过程将系统检索出的与用户知识需求最相似的知识的适用条件和当前问题环境进行对比分析，基于两者差异对最相似知识作相应调整与完善，从而提高系统检索结果与用户当