知识图谱的梳理

前言：

本文为思考知识图谱的产品功能草稿，有留档记录知道自己当时的思路，便于将来回顾使用。

思考的方式：

这个事情为什么要做？有什么价值？
一切的价值起点，都应当是这个产品的立足之本。

极客时间是一个学习平台，要解决用户 不知道该学什么、不知道为什么而学、不知道怎么学、不知道如何高效地学、不知道学得怎么样。

IT 领域可能受大环境影响，但「学习」这件事永远是基本的价值锚点。

现在主流的知识形态是什么样的？

  1. 专栏形式
  2. 视频课形式
  3. 实验场形式

专栏课的问题：

  1. 不够系统
  2. 不够开放

调研现在市面上所有 IT 学习类平台的状态：

  • 各大专门的 IT 学习平台 (慕课网、CSDN、51CTO、掘金、黑马程序员、实验楼……)
  • 阿里社区教程、其他社区

现在的课程有哪些类型？分别适用于哪些场景？

  • 以某一个技术组件为主题的知识

  • 以某一个场景为主题的知识

  • 以某一个职业技能要求为主题的知识

现在的知识形态解决不了什么问题？

我们需要一套更贴近学习本质的知识组织形式

学习的过程，是记忆知识点，并且形成知识点的关联。从记忆的角度，有如下方法能加强记忆过程： ① 创造认知失调 ② 知识结构符合认知结构 ③ 重复 ④ 多维度输入 ⑤ 总结 ⑥ 检索 。所以，为了加强学习的效果和效率，我们会采取很多方法，以下为一些常用方法：

  1. 拆解知识结构，按照 总分、时间、逻辑 等结构排布知识
  2. 提问先行，回答问题的过程来学习
  3. 学习分级，从全貌到细节
  4. 使用图、视频、音频、实操 等多种输入方式
  5. 使用测验、翻转课堂等方式

知识的传递形态，可以成为 课程，主流的课程类型可以分为如下：

  1. 以文本为主的形态，如 专栏、书籍
  2. 以音频为主的形态，如 音频课
  3. 以视频为主的形态，如 视频课
  4. 以实践为主的形态，如 实验课、项目实操课

不同的课程形态，适用于不同类型的知识，以及适用于不同类型的学习者。

文本形态的课程，对于知识类型的适应性最广，一般结合 文字、图形 就能解释几乎所有的知识类型，这也是为什么文本形态流传最广 (比如书籍)；同时，文本形态的课程所具备的知识密度可以非常高，由于文本具备前后知识关联的特性，一句话可以传递的信息量可以非常丰富。

传统的文本类型课程主要有 专栏 和 书籍 两类，从知识的组织形态上，大多采用 部分-章-节-段 的格式，是一种根据特定知识的内在特征组织起来的一维树形结构，从抽象模式上来看，大都可以拆解成 鱼骨图 ，每一根鱼骨就是一部分知识的内在逻辑的表示。

这种一维结构特征，非常适合传统的纸质载体，因此也成为最常用的组织形态。

但这种结构也有其弊端，因为知识本身的特征是网状的，每一个知识节点所关联的其他节点数量非常多，但上述的这种一维结构无法表示出这种内在联系，因此，在学习这种结构的内容时，学习者的 类比、迁移 等能力往往发挥不出来，就容易从 “多维输入” 降为 “单维输入”，知识的关联效率更低，也就极大地限制了学习的效率。

随着技术发展，传统以纸质为知识载体 的方式逐渐成为过去式，而以 web 为知识载体的方式逐渐成为主体，这让解决上述的弊端成为了可能。

知识的内在特征就是相互关联的，在不同的抽象维度上形成一个巨大的网络。这既是知识的内在特征，也是人学习知识的内在要求。学习，就是一个在大脑中 记忆具体知识 和 记忆知识关联 的过程。因此，最好的课程组织方式，就是课程本身就是网状结构，这样能让学习课程的过程 以最流畅的、不需要额外处理关联的 方式进行。

当然，知识是无限连贯的，但课程本身是具有边界的，因此，课程可以看做是一个特定主题的知识聚合。构建一个课程的过程，就是圈定知识范围的过程，当范围确定后，一个课程就相当于是这个网络中的一个切面，这个切面本身是二维平面结构。

制作一个课程的过程，就是根据特定的主题和目的，构建这样一个二维结构。

那么，如何去表示知识的关联性呢？ (待进一步思考和探索)

学习都是有内在动机的，人们会去学习一门技术知识，常规的入口有三种： 以问题场景为导向的学习、以组件为导向的学习、以职业发展为导向的学习。

问题导向，例如 如何实现高并发系统？ 如何实现秒杀系统？ 如何用 redis 实现分布式锁？ 等等
组件/专题 导向，例如 MySQL实战45讲、Dubbo源码剖析与实战、设计模式之美 等等
职业发展 导向，例如 重学前端、初级 Go 工程师训练营、xxx学习路径 等等

对于一门简单的知识，一个专栏可能就能描述得清楚。 对于一门复杂的知识，一门专栏就无法很好地描述清楚，甚至一本书也无法很好地描述清楚。
复杂知识往往可以划分成多个部分，单个部分有时候可以独立成册，一门课程按照自己的逻辑主线进行知识组织，同时把自己非重点的部分作为 扩展知识 链接到外部。

以 Redis 为例，我们可以把 redis 划分成这些模块：

  1. redis 的入门
  2. redis 的协议
  3. redis 持久化
  4. redis 的实践案例
  5. redis 各数据结构的实现
  6. redis 集群
  7. redis 运维
  8. 其他 redis 的生态

我们对 redis 本身会有一些标签，例如： 内存数据库、数据库、kv数据库、缓存、高性能、高可靠、分片集群、主从复制、codis 等等。

这些标签，本身可以做更详细的解释，也可以仅仅是内容的聚合。
例如，在 内存数据库 这个标签中，会有专门对内存数据库的介绍内容 (根据主体重要性，也可以没有介绍)。

商业价值视角

一个互联网产品，核心是提供用户价值，作为平台，需要协调平台的各方，优化场景，实现多赢。
一个 C 端的产品，需要提供用户价值，这既是获取用户的基础，也是盈利的基础。
流量的来源可以有很多，常见的思考方式如：

  1. 发展的人群 (基础到高级)
  2. 最新的领域
  3. 社交平台 (例如 大V推荐、自培养IP、社区活动、其他内容平台截流……)
  4. 搜索引擎 (例如 免费内容)
  5. 工具属性
  6. 其他 (例如 资源交换、友商互推、同平台互推等等)
  7. 口碑

用户终究需要一些理由进入一个产品，也需要一些理由留在一个产品，这两个环节被叫做 增长 和 留存。

口碑传播是 最便宜 也是 最持久 的增长方式，口碑的来源有很多，上面的每一个环节做得好，都可以是 口碑传播 的因素。 PLG 就是对这个点最好的解释。

极客时间，主体作为一个 技术学习平台，核心是解决 IT 用户的学习问题。学习遇到的主要问题有： ① 不知道要学什么 ② 不知道为什么要学 ③ 不知道学习的效果怎么样 ④ 学习效率不高 ⑤ 学习动力不强

学习者学习东西的动力入口：

  1. 遇到 xxxx 问题，我该怎么办？
  2. 我想要 xxxx，我能怎么办？
  3. xxxx 是什么？

感觉得到了一个重要认知：

单一模块知识学习已死，学习平台的下一个竞争场，在于 系统性 和 多维度。

一个服务于学习的平台，需要紧跟用户学习需求，从 内容、课程形态、服务方式、所需工具 等等角度去升级。
一个平台的理念，决定了它会走向何方，否则就像黑夜中没有灯塔的船只，随波逐流，不知归处。
深入理解用户需求、深入理解市场竞争格局、深入理解自身资源，这才是做好一个产品的基础条件啊。

目前可以对学习者进行分类，不同学习者的需求不同，【这里需要近一步探究】

极客时间为什么需要做知识图谱？
极客时间现有的课程，大多是以 30-50 讲左右的专栏为主，这类专栏的章节，是经验比较丰富的作者针对一些特定的问题进行专门的解释，因此整体内容偏向贯穿一些主题的认知提升型。
这也决定了极客时间的主体用户群，是有 2 年以上经验的、愿意再持续学习的、有知识付费意识的、有自主学习能力的 IT 从业人员。
这种用户主体的结构存在一些典型的问题： 1. 大多数普通程序员，主动持续学习的意愿有所不足 2. 有一定经验的程序员，没有更早接触到平台，因此流量入口的问题会持续存在 3. 付费意识 需要有更强烈的价值感知，而已有内容对价值感知的提升不明显 4. 自主学习能力 需要靠 内容、机制、工具 等共同提升

所以，极客时间要想更好地发展，需要解决上述几个问题。梳理一下，可以归结为以下方面：

  1. 提升普通程序员的学习意愿
  2. 提升平台承接入门级或初级程序员的能力
  3. 提升平台承接非付费程序员的能力
  4. 提升学习者自主学习的能力

上面的每一个方向，各自都是一个主题，也都有很多细分的方案，这里不单独分析拆解，而是以知识图谱作为其中一个方案进行探讨。

思考「知识地图」和「知识图谱」的联系和适用性。

思考 「记忆宫殿」和「知识地图」和「知识图谱」的联系。

知识图谱的模式，从其中两个角度可以做最初的尝试：

  1. 以特定组件为导向的知识图谱构建
  2. 以特定工作为导向的知识图谱构建

谁来做？ (模式上)

  1. 图谱大纲由谁来做？
  2. 内容由谁来做？

可能是什么样子？

  1. https://www.w3cschool.cn/vuejs3/vuejs3-f2k73f1y.html
  2. https://roadmap.sh/sql
  3. https://baike.baidu.com/item/%E5%86%85%E5%AD%98%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/8539890

由谁来做？(实现上)

  1. 人工绑定关联
  2. 标签聚合 + 人工维护

用什么做？

  1. 先人工用文本的方式做内容 demo
  2. 再用白板等方式做演示 demo
  3. 最后再决定要做之后再开发相关工具

关于学习和认知的思考

The truth you believe and cling to makes you unavailable to hear anything new.
— Pema Chödrön

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