护人员的主体意愿及业务经验，即系统维护人员可通过设定以的值来强制案例的保留与放弃，从而降低系统的数理刚性。当3111㈣小于某一事先给定的阈值8如。时，系统存储该次知识应用过程中所获得的新知识应用案例或新的政务知识，否则放弃之。存储与舍弃的判定阈值应视系统的知识应用案例库与相应知识库的规模作动态调整，且要满足如下条件：

需要指出的是，知识相似度计算是基于知识视图层面的，而知识视图的维数会随知识主体的关注点的不同而有差异，所以电子政务系统学习阶段的相似度计算应以知识对象间最大维度视图相似度为准。该阶段的知识价值分析过程耗费计算时间，但其是在具体知识应用完成后进行的，因此不会影响系统解决问题的效率。另外，为节约计算时间，在系统初期对于政务知识应用所获得的新知识，如果其适配、修正和再修正的“动作”幅度较大且被实际应用证明为有效，可以考虑不经知识价值计算过程而直接实施存储操作。

8.5政务知识应用辅助子系统模型

综合前述讨论，现给出政务知识应用辅助子系统模型，如图8-10所示〔

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11政务知识决#支持1！系统学习对象

图8-10政务知识应用辅助子系统模型

政务知识应用辅助子系统旨在为政务知识应用过程提供迅捷、完备、智能化的辅助支持，从而提高政务知识应用的效率和有效性。该模型采用目标驱动机制，即系统在“提高政务知识应用的效率和有效性”这一目标功能的导引下，建立并逐步调整系统模块及其结构关系，最终达成“目标功能指引系统结构、系统结构支撑目标功能”的良性样态。

为了实现对知识用户的辅助支持、切实提升政务知识应用效益，模型在政务