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  4. 知识组织拓扑结构概念地图:孤立点,线性,矩阵,树,图,语义网,超图。

知识组织拓扑结构概念地图:孤立点,线性,矩阵,树,图,语义网,超图。

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  • WhiteFallW 离线
    WhiteFallW 离线
    WhiteFall
    写于 最后由 编辑
    #2

    基于树结构的,表现形式都可以相互转换,比如缩进列表变成表格嵌套,思维导图变成缩进列表

    发现笔记的树逻辑数据结构可以组织任意大小任意数量的笔记。

    缩进列表文档 ≈ XML ≈ DOM ≈ 文档树

    树逻辑结构 ≈ 层级嵌套列表

    而在树结构中,可以增加tag,对树结构进行结构化,正如xml的功能一样。查找,选择,筛选,再组织。

    树结构拥有无限嵌套的自洽性。

    语义树可以组织起任意数量的知识点。

    • XML 和基于 XML 的语言的整个结构是建立在标签(Tag)之上的。
      • 对于xml组成的文档树,标签🏷️是一种标记在具体事物上,用于结构化的一种工具,例如对于文本串进行标记得到结构化的网页,并可以根据标签获取相关文字串。

    语言中有包含关系的,可以用缩进列表表示,非常方便。比如这个数学概念

    • 定义
      • 命题
        • 公理
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    • WhiteFallW 离线
      WhiteFallW 离线
      WhiteFall
      写于 最后由 编辑
      #3

      Sttot:
      大纲就是树

      Sttot:
      树是图的一种,比没有图要好,人编辑起来比一般的图要方便(符合人的总分思考结构,比如思维导图),但是在更高维度的知识连接上能力不足,所以还需要添加link,回归到一般的图

      明玥:
      [强][强][强]

      明玥:
      我才最近总结【线表树图】这几个基本逻辑数据结构。用在笔记上的。

      Sttot:
      不过一开始就是图也不一定好。tw就是太一般化了,用惯了目录树式结构的用户适应不了

      Sttot:
      最后还是对用户做妥协,比如我最后还是给自己写了树形目录。

      明玥:
      是的,我觉得在树上建图是很可行的,例子是卢曼的zk卡,和zk序列分支树。

      Sttot:
      不过总体来说一个基于图的工具去做树是简单的,一个基于树的工具做图就不那么容易了(比如某幕布)

      明玥:
      我对卢曼的zk序列分支树做了专门的研究。

      明玥:
      https://github.com/Zacharia2/metacopy-growthk2s/blob/main/GrowthK2S/孵化器/061笔记的数据结构.md

      明玥:
      - 性质
        - 分支:路径递增(深度)
          - 扩充笔记
          - 路径:层次链路
          - 层次?
        - 序列:序列递增(广度、互异有差别、继续)
          - 思路的延续
          - 思维链路序列(链路: 关联的卡片形成一条逻辑链路(思考的链路))
          - 重载:增加自身变体(多态)
            - 改写
              - (num)改写,1.1a(1)
              - 创建新序号从新开始
            - 重载可以理解成多态的具体表现形式。
            - 重写是父类与子类之间多态性的一种表现,
        - 片段:新结点的连接
          - 查找大类,然后从大类到小类?形成链路段然后接到叶子上?
          - 放在最大相关结点上(可能不是叶子结点)
      - 对于一张卡片的存放位置:
      - 相似性
      - 根据元素内容去检索现有体系
      - 根据检索结果,确定元素所在树结构中的位置
      - 超集卡片不存在时要创建。
      - 新写的位置,取决于你第一时间是因为哪个节点得到了这个新概念。
      - 结点的修改
        - 关于结点内容错误过时的修改或合并?
            - 保留你的错误或不完美
            - 不需要合并
            - 不需要移除结点
            - 可以添加订正
            - 可以修改结点

      明玥:
      写的可能不是很明白[捂脸],大概是这样的。

      Sttot:
      从图论角度讲,树是图通过剪边来得到的,有各种生成树算法[破涕为笑]所以可以理解树是图的低维度表达,需要有各种树来描述一个图。所以就会有了人们对某本教材所谓基于不同主题整理的思维导图,这就是高维度到低维度的投影了,就像小学学的那篇画杨桃一样。

      明玥:
      哈哈哈哈,太形象啦[强][强][强]

      Sttot:
      就是建树的规则吗

      明玥:
      是的,差不多的样子

      Sttot:
      可以的

      明玥:
      还有比图更高级的嘛,话说[疑问]

      Sttot:
      在我的认知里是没有了

      明玥:
      哦哦[憨笑]

      明玥:
      那看起来也就是线表树图这几种了

      Sttot:
      图是拓扑学,是不受维度所定义的

      明玥:
      哦哦[憨笑]

      Sttot:
      有一些方法比如勒贝格覆盖维度用来确定一个图至少需要用多少维空间来表示(当场gpt)

      Sttot:
      所以知识本身是拓扑的,人类都是低维度的虫子,只能管中窥豹,在拓扑世界中建立一个属于自己的低维度投射,去尽可能贴近真实

      东了个吴:
      还有超图,不过实际上就是父标签,把好几个节点合并成一个节点,其实就是只可视化他们的父标签而已

      明玥:
      倒不是按照维度排列的,是按照复杂度排列的。最高级是图,最低是点,但点是构成要素不算结构。所以就点排列成一列的线性串

      Sttot:
      我的意思是说,我认为方便人理解和编辑的应该是是高维知识结构的低维度投射,比如树或者线性结构,这也是没办法的。一个工具其内部可以用图的关系来组织,但是面向于人的部分只可以是低维度的,不然就等着没人用吧[捂脸]所以成也tw败也tw。

      明玥:
      表是因为比较符合笔记的使用,加上的。

      明玥:
      哈哈哈,说的真好

      Sttot:
      我说的这个其实也是基于拓扑学这个方向对其的投射,其实也是不全面的

      明玥:
      一下子就拔高了上限,嗯呢

      Sttot:
      tw的极限不是他自己而是人类[旺柴]

      明玥:
      [强][强][强]₍₍Ϡ(੭•̀ω•́)੭✧⃛

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      • WhiteFallW 离线
        WhiteFallW 离线
        WhiteFall
        写于 最后由 编辑
        #4

        图是目前为止认识中的最高级组织形式。

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        • WhiteFallW 离线
          WhiteFallW 离线
          WhiteFall
          写于 最后由 编辑
          #5

          逻辑结构是新的发现的

          1 条回复 最后回复
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          • WhiteFallW 离线
            WhiteFallW 离线
            WhiteFall
            写于 最后由 WhiteFall 编辑
            #6

            【知识组织拓扑|软件内容的组织形式|如何选择软件-哔哩哔哩】 https://b23.tv/6PXQbxB

            aaeb5194-6824-4657-ad41-7c0fa86815b9-image.png

            全补充后就变成了,孤立点,线性,关系表,树,图,语义网,超图。

            1 条回复 最后回复
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            • WhiteFallW 离线
              WhiteFallW 离线
              WhiteFall
              写于 最后由 编辑
              #7

              可以描述从简单的孤立笔记逐渐发展为最复杂的超图笔记结构的过程。

              1 条回复 最后回复
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              • linonetwoL 离线
                linonetwoL 离线
                linonetwo
                写于 最后由 编辑
                #8

                要人来执行的方法远不如自动执行的插件,就像意义之塔 ITKG 方法,说起来很复杂,但是装一个插件之后填东西点按钮就了事了,完全不需要记忆方法论了。

                太微比较方便的就是可以把方法论用 wikitext 不需要编程就能做成插件,然后就可以抛开方法论了。

                1 条回复 最后回复
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                • WhiteFallW 离线
                  WhiteFallW 离线
                  WhiteFall
                  写于 最后由 WhiteFall 编辑
                  #9

                  嗯嗯,是哇,了解一些方法论,然后在回去用插件就更容易找到目标,就像《认知学徒制:理论与实践》中说的概念地图:

                  学习裁剪技术的学徒在学会自己裁剪之前,先要学会把已裁剪好的布料拼接成衣服。这个特殊排序原则的主要效果是让学生在注意到某个领域的细节之前建立一张概念地图,对整个活动有一个清晰的概念模型,这能帮助学习者理解他们正在执行的部分,从而提高他们监控自己进步的能力,发展他们的自我纠错技能

                  我想先了解插件,然后在知道概念地图,带着概念地图去用插件就不会茫然了

                  1 条回复 最后回复
                  1
                  • WhiteFallW 离线
                    WhiteFallW 离线
                    WhiteFall
                    写于 最后由 编辑
                    #10

                    https://sspai.com/post/66094#!

                    线树图在这篇21年的文章中就提到了

                    1 条回复 最后回复
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                    • pjP 离线
                      pjP 离线
                      pj
                      写于 最后由 编辑
                      #11

                      我也看过很多理论,但是那些理论他们都没有结合/放出自己的示例库,所有可以看看你根据这些理论编写的TiddlyWiki库吗?

                      1 条回复 最后回复
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