① 何为知识结构化怎样才能知识结构化
就我认为，知识结构化是便于人的认知，在新事物认识方面会更突出知识的结构储存的利好，利于更好的匹配适合事物的认知框架。做到知识结构化，对于每个人来说，我认为自我提升和分类以及储备知识是先决条件，丰富分知识蕴含，才有结构化的可能，结构化就是框框架架的，需要更多的只是去支撑每个框框架架，才能形成这样的优越知识层~~
② 什么是结构化的数据存储类型
结构化数据存储，就是把数据按照一定的结构存储起来，比如ios的NSDictionary,一个健对应一个值。以便于操作数据的时候方便操作，
一般有3种
键值归档（一个键，对应一个值，按键取值）
属性列表（诸如xml文件存储之类的）
数据库存储（直接存储数据库）
③ 什么是结构化的数据存储类型
在C语言中， 有 数据类型(data type) 和 数据存储类(data storage class) 2个术语
数据类型一般用于表示 某个变量它在内存中占据的字节数。
举例， char ch = ‘a’; 定义了一个字符变量ch， 初始化为字符a，数据类型为char的变量在内存中一般占据 一个字节的内存空间，直接和它对应的一个函数为 sizeof(), 这个函数可以求出具体某个平台上，某种数据类型占据的内存字节数。再举例int数据类型, int这个数据类型的大小，一般而言与处理器中寄存器的大小是一致的， 对于不同的平台，16位，32位，64位 都是可能的，也就是2个字节，4个字节，8个字节等
以上说的是数据类型
关于存储类(storage class) 有4种，分别是 auto, static, extern, register
auto 是默认的存储类型，也就是说你声明一个变量，如 int i; 等同于 auto int i; 对于一个程序员而言，auto没多大用途，对于一个编译器设计者，就是另外一回事了。
static 声明了静态数据，所谓静态数据 也就是变量的生命期(lifetime)，通俗点讲，就是它能起多久的作用（如果我没说错的话）， 这种存储类型的变量 是和 你的程序共存亡的，
如定义 static int count = 10; 除非你改变了它，或者程序退出了，否则它是一直存在的
extern 这个存储类型， 一般是声明变量，或者函数的，它告诉编译器，某某的定义在别处，
比如
// in source code a.c
extern int p(unsigned i);
在这个程序的别的源代码文件中存在 这个函数p的定义，
如
// in source code b.c
int p(unsigned i)
{
if(i>0)
return 1;
else
return 0;
}
regiter 这个存储类告诉编译器 尽量把某变量安排在寄存器里边，这是程序员处于对该变量访问速度的考虑，现在能看见这样的声明的机会不是很多了， 也有， 因为如果声明了register 就打乱了编译器本身的优化策略，但是，再说一次，有人还是在做这样的使用的
希望我以上说的能对你有所帮助，哪怕一点点帮助也好
④ 什么是结构化
所谓结构化,是指将逐渐积累起来的知识加以归纳和整理,使之条理化、纲领化,做到纲举目张。知识是逐渐积累的,但在头脑中不应该是堆积的。心理学研究已发现,优生和差生的知识组织存在明显差异。优生头脑中的知识是有组织、有系统的,知识点按层次排列,而且知识点之间有内在联系,具有结构层次性。
结构：
结构，汉语词汇，读音为jié gòu，意思由组成整体的各部分的搭配和安排；建筑物承重部分的构造；构筑；建造等意思。晋·葛洪《抱朴子·勖学》：“文梓干云而不可名台榭者，未加班输之结构也。”唐·刘禹锡《白侍郎大尹自河南寄示兼命同作》诗：“结搆疎林下，夤缘曲岸隈。”
⑤ 结构化和非结构化的区别
结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型，这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构，而是基于使用它们的应用程序：关系数据库用于结构化数据，大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。
结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。
(5)结构化的知识存储于扩展阅读
结构化和非结构化数据之间的差异除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。
并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据，企业数据的巨大价值都将无法发挥。
⑥ 什么叫知识结构化又如何做到知识结构化
正智力不是别的，是组织好的结构化知识，越是概括化、结构化的知识，越是具有迁移价值，这样的知识更容易转化为学生的能力。
所谓结构化，是指将每节课逐渐积累起来的知识加以归纳和整理，使之条理化、纲领化，要做到纲举目张，不是像一盘散沙，要像红线串珠。知识是一点一点地累积的，但不应该是堆积的。
宝塔型知识结构
这种知识结构形如宝塔，包括基本理论基础知识；专业基础知识；专业知识；学科知识；学科前沿知识构成。基本理论、基本知识为宝塔型底部，学科前沿知识为高峰塔顶。这种知识结构的特点是强调基本理论、基础知识的宽厚扎实、专业知识的精深，容易把所具备的知识集中于主攻目标上，有利于迅速接通学科前沿。现今中国学校大多是培养这样知识结构的人才。
⑦ 结构化数据存储技术有哪些
在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。
⑧ 请教：关于结构化和非结构化数据存储
（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。
⑨ 什么是结构化的问题
结构化程度 是指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言 ( 数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的 ) 给予说明或描述清晰程度或准确程度。按照决策问题的结构化程度不同把决策问题分成结构化问题、半结构化问题和非结构化问题三种类型。
1) ．结构化决策问题
结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用运筹学方法等求解资源优化问题。
如： 饲料配方、生产计划、调度等
2) ．非结构化决策问题
非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为 ( 学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等 ) 对各阶段的决策效果有相当影响。往往是决策者根据掌握的情况和数据临时做出决定。
如：聘用人员，为杂志选封面
3) ．半结构化决策问题
半结构化决策问题介于上述两者之间，其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但不全面，有所分析但不确切，有所估计但不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。
如： 开发市场，经费预算；
⑩ 知识体系如何构建
1、确定领域
通常构建知识体系的第一件事就是确定领域，以限定知识体系的知识范围。确定领域，了解业务场景，思考知识体系能够解决哪些业务问题，是第一件要做的事情。
2、借鉴
领域知识体系的构建是一个高度业务相关、极其复杂的工作。如果有可以第三方的知识体系可以借鉴是一个非常好的事情，尽可能的参考前人的工作成果，站在巨人的肩膀上，是一个比较好的策略。
3、罗列概念、属性以及关系
实际上这是一个和业务高度相关的工作，要罗列出来这份列表，需要对知识图谱要解决哪些问题、如何使用这个知识图谱有明确的认识。
4、确定知识体系结构
当罗列出来了所有的概念、属性以及关系列表之后，需要对概念进行层次结构的分类。确定分类层级通常由两种方法：自顶向下和自底向上。自顶向下就是从最抽象的概念开始，逐层扩展添加各层概念。自底向上则是相反的过程。
在面对结构化知识和非结构化知识时所采用的策略时不同的。
1、结构化知识的知识体系构建
面对结构化的知识，知识体系构建的任务其实就是提炼出来结构化语料中蕴含的概念以及概念之间的关系。结构化数据通常存储在关系型数据库中，上述任务通常就变成了分析数据表中的字段内容、主键以及外键之间的关系。
2、非结构化知识的知识体系构建
面对非结构化的知识，要自动化构建知识体系是一件难度非常大的事情。首先，要基于语料进行领域内概念的抽取。然后，基于上述过程抽取到的概念进行概念体系的构建以及概念属性关系的抽取。