“知识是人类进步的阶梯”。自有了人类社会,就有了知识。人类认识到自身价值之际,就开始了对知识的研究,这种研究从没间断过。当前,世界经济正在从200多年来一直占据统治地位的工业经济向知识经济转变,对知识的研究也显得尤为重要。从信息学的角度,可以认为:知识是人类在自身文明进程中对自然界、社会和人类精神等各领域的认识与总结,是一种信息的表现形式。因此对知识的研究,首先要考虑到如何将这些特殊的“信息”表示出来。以往的研究中,众多学者取得了相当多的成果,提出了多种知识表示方法,如概念图、语义网络、思维导图等,但这些方法都有各自的优劣,有其适用研究理论和应用领域。本文基于复杂网理论,提出一种基于复杂网络的知识表示方式——知识网。知识网中,重点表现知识与知识之间的关联,以及某个特定知识在整个知识系统(即整个知识网络)中的地位与作用。知识网的节点一般为某一学科领域的知识点(概念、定义等);边为知识之间的各种语义关联,如组成关系、继承关系、外延关系等;整个学科领域的知识就形成了一个显现复杂网特征的知识网络。作为一个较为完整的理论体系,复杂网络可以对各类复杂系统进行建模和分析,对其中影响整体(整个网络)的局部特征进行定量描述。知识体系是一个明显复杂系统,任一学科领域中各知识点、概念以及学科领域之间具有明显的层次关系,同一概念中的知识点、同一学科的概念等联系比较紧密,而与其它不同领域的知识联系比较稀疏。这些现象都显现出,复杂网理论对知识体系的研究有较大的适用性。本文通过对所建立知识网网络性质的物理意义和数学特性的深入研究,发现实际上是由若干个“群”构成的,每个群内部的节点之间的连接相对紧密,群之间的连接相对比较稀疏。而这与复杂网中的“社团结构”是一致的。本文即是基于“社团结构”的基本理论和研究方法,对知识网进行建模,并分析知识网的统计性质。通过研究,本文发现,知识网具有明显的小世界特性,尤其是局部集团性和全局稀疏性。也就是说,在我们学习某一领域知识时,一定存在相对于整个领域知识网来讲较小的“社团结构”,对这个“社团结构”中知识的全面掌握,即可表现为对整个学科知识的掌握。即一个较小的知识群基本上可显现出全部知识的特征。这也为老师制订教学计划或学生安排学习计划提供了理论基础。本文具体的工作如下:(1)利用复杂网理论,对计算机软件与理论学科中的“数据库理论”的基本概念、重要定义进行了归纳和总结,依据它们之间的关系对它们进行了基于复杂网结构的编码、建模,并输入数据库中。本文采取的建模方法是:将概念或定义中的关键词(类似教学中的知识点)作为网络的节点,如果两个关键词出现在一个概念中,则两者可以连接一条边。(2)对知识网的网络结构与特征进行研究分析,得出各节点(知识点)之间的关系,研究了知识网的统计性质,如平均路径长度、聚类系数、度分布、介数、核数等,并讨论了这些性质在实际知识体系中的具体体现。(3)通过研究分析,知识网中社团的节点都是相互连通的,本文提出了一种搜索这类复杂网中的社团的算法。计算出网络中社团的数目,每个社团包含的节点数以及每个节点分别归属于哪个社团,这对研究整个网络的特征都有意义,对了解网络结构有实用价值。本文在针对某个特定学科领域研究知识体系与知识点之间的关系方面有独特之处。本文选定计算机理论中应用较为广泛的数据库概论的知识体系为研究对象,通过以下步骤展开研究:①结合数据库知识的特性,根据复杂网理论提出了适合数据库知识网的建模机制,并通过模拟仿真,与实际情况非常吻合。②提出了一种适合知识网全连通特性的算法搜索,为更好的学习研究奠定基础。③将数据库中的知识点与关系抽象成“点”和“边”,运用复杂网络的理论对建模进行分析研究,为继续研究计算机领域的知识建模奠定了基础。复杂网中社团结构的数量和规模对复杂网整体特性有较大影响,本文提出了一种在复杂网中搜索社团结构的算法,从实际效果看,该算法效率较高。