如何整理笔记：分类和聚类

先来看一看两个有意思的范例，提及自《卡牌盒讲义法：一名瑞典研究者怎样这般富于创造性[1]》，多图预警控制 *** 。

两个讲义文本，也就是线性内部结构的讲义，它看上去像这种：

这些科学习题呈现出僵硬的内部结构，科学知识和科学知识直接由语句语法亲密关系展开相连，你无法育苗重新组合它。另外一方面，如果只是简单地将它写在两个个卡牌上，而没有任何组织，那么它将看上去像这种：

这些科学习题非常散，能自由浮动，但不可能追踪它之间的亲密关系。然后你能像传统讲义辅助工具一样，使用配置文件展开分类法，或者说树型的科学知识内部结构，按类型将它存档到单独的抽屉或配置文件中。结论看上去像这种：

配置文件控制 *** ，是抽象化的逻辑内部结构、层次内部结构。一些讲义辅助工具使用了配置文件法，人类喜欢对事物展开展开分类，但每个实际存在的东西都能分为多个类型。比如我临时性收藏了一则关于科学知识管理的该文，我有两个叫做“临时性”的配置文件，还有两个“科学知识管理”的配置文件，我应该放在哪里呢？好吧，现在你陷入了困境——配置文件（或树型工作流）的好处在于，它让你接受了两个高层次的问题，因此专注于较细的局部性——但是现在你读的每一则该文都匹配你层次内部结构中的几个不同位置。而且，展开分类是很个性化的事情，别人的展开分类标准未必适用于你。

单链讲义将他们带入下两个方式，这类讲义辅助工具的科学知识展开分类形式通常来说是“条码”，是一类如前所述URL的方式。条码是比配置文件控制 *** 更好的科学知识检索形式，但是条码展开分类通常来说模糊而广泛，他们描述的是弱亲密关系。所有给定的条码都被显示为相关，查找条码关联文本时，将成为两个纷乱无序的列表，使用者必须两条两条的看，才知道哪些有用，因此要大脑提早揣测理应的内部结构。条码优点是能创建重叠的 *** ，适合浏览并引发想像力；缺点是无层次的，低相关度的，纷乱的，所以很难合并在一同，因此要大脑提早揣测理应的内部结构。

卡牌盒讲义法再往前走了一步。卢曼期望不单单依靠条码，还将自己的讲义镜像在一同。结论看上去像这种：

当前单链讲义的图表，只是用双向镜像，做出两个相连文件格式的亲密关系图，条码和图表没有真正融合起来。

其实他们需要的是这种的图表：

他们一天有50000到70000个设想，这意味着他们每分钟有35到48个设想。如果育苗对科学知识打条码，成本未免过于高昂，因此他们需要两个自自顶向下的方式——控制点。“控制点”一词最早出自《战国策》中的“方以通鉴，物以群分”，这句话的意思是“同类的东西常聚在一同，志趣相投的人相聚成群，反之就分开”。

机器学习应用领域这种的规律，随着使用者的讲义数量越来越多，能将相似度高的讲义，Lendelin同一类型。他们能阿芒塔地记录讲义，不确定展开分类的文本先不去重新整理。等到讲义在AI地帮助下展开分类后，再展开细节上地微调。

当然，他们也能在局部性科学知识体系应用领域搜寻展开配合，因为把搜寻的URL看成一类条码，搜寻就是有明确目的的一类条码法形式。如前所述语法相关度展开排序的搜寻形式，则更有用，这让科学知识变得有序。

怎样对科学知识展开分类？32 赞同 · 6 评论回答