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#主题研究 #moc

研究主题


背景

经历了各种[[知识管理工具]], 再深度体验[[obsidian]],发现自己之前的知识管理缺乏体系,从[[wordpress]]时代开始线性的记录,但是总感觉[[知识管理能力]]的流程不顺畅,今年接触了[[卡片盒笔记法]][[KG笔记法]]以及[[obsidian]][[双链]]结构,发现了知识可以进行原子化形成卡片盒, 通过建立[[MOC]],形成网络化的知识结构,这种方式才是贴近真实的知识结构。 为此,全力转向了[[obsidian]],进一步探索这种模式。

本网站就是基于这个背景,一个新的开始 - 221003国庆节, 通过这个结构,就可以尝试每天更新这个[[数字花园]],将自己的思考写下来,通过内链将已有的内容进行关联,把大脑的知识具象化,降低了写作门槛,更符合自己发散性的思考结构,希望能自下而上的产生一些洞见和著作,也希望通过这个网站与大家进行交流,获得反馈

三个原则

底层知识

一个借鉴[[数据仓库]]、[[特征工程]]底层知识,实践[[卡片盒笔记法]]和[[KG笔记法]][[数字花园]],帮助自己实现[[知行合一]]

卡片盒笔记法与KG笔记法、数据仓库、特征工作的关系:

  • 笔记系统整体框架:是卡片盒笔记法,把笔记分为:[[闪念笔记]][[文献笔记]][[永久笔记]]
  • 闪念笔记:要求笔记原子化(一个笔记只讲一个观点),导致笔记数量无限扩展,降低了笔记的检索效率,由KG笔记法形成的永久笔记,解决了这个问题
  • 永久笔记:[[KG笔记法]]的[[实体笔记]]、[[概念笔记]]、[[关系笔记]],正好就是[[永久笔记]]的分类。把闪念笔记组织为KG笔记,检索效率提升,关系图谱更加清晰,同时解决了自己想建立个人百科的愿望。
  • 笔记加工:如果笔记数只有100条内,那么笔记怎么管理都没有问题,但当笔记超过10000条,很不幸,自己的笔记数已经超过了10000条,那就稍显复杂,就借鉴数据仓库的[ODS]、[[DWD]](数据明细层)、[[DWS]](数据汇总层)加工体系,建设自己APP层(也就是自己的知识库)
  • 心理表征:加工后还是觉得内容太多,就像[[用户画像]]需要建设[[特征工程]]一样, 研究主题也要找到该主题的专业[[心理表征]],就借鉴特征工程知识体系,找出研究主题的关键特征,建设主题的[[属性]]体系,帮助自己更好抓住主题的核心。

感谢[[卢曼]]和[[ryooo]]以及大数据技术。

输出倒逼输入

本数字花园希望记录自己的个人知识管理历程,为自己的个人数字助理准备数据,同时通过卡片笔记的管理过程,训练大脑,做到像[[卢曼]]的那样:

“这些不是我思维过程的记录,它们就是我的思维过程,实际