中文摘要：

随着电子政务信息平台的研究和实施逐步成熟，关注于政务部门的业务过程或流程从而成为当前电子政务研究领域的一个新的热点。电子政务过程建模是实施政府流程重组和流程自动化的基础。政务过程和通常的业务过程存在本质的区别，针对政务过程具有弱结构类型和知识密集型等特点，本项目申请者提出了知识驱动的电子政务过程建模方法和理论。通过在元模型层次上显式地表示政务流程中知识密集型活动所需的知识对象和相应的知识管理活动，从而解决了目前过程模型和知识管理系统存在的断裂问题。并通过所提出的图示化建模方法－GovEPC，可以清晰地描述政务过程模型，从而可以识别政务过程中的知识密集型活动以及该活动所必须的知识对象，并以此进一步构建知识地图(K-Map)和适应电子政务的知识管理系统。因此，对本项目的研究可以显著地提高政务运作效率，改进政府服务质量，从而对建立高效、清廉、精干的政府具有重要的指导意义。

结论摘要：

随着电子政务信息平台的研究和实施逐步成熟，关注于政务部门的业务过程或流程从而成为当前电子政务研究领域的一个新的热点。针对电子政务流程属于知识密集型过程等特点，本项目提出了集成工作流技术和知识管理技术来实现政府流程的自动化或半自动化方法。在流程建模方面，采用了UML活动图来表达政务流程中的活动以及活动的时序关系；在政务知识抽取方面，综合利用了CommonKADS知识工程方法、IDEF5本体获取方法、PC-PACK知识获取工具来进行对政府知识的获取；在政务知识建模及知识编码方面，采用了Protégé本体编辑器来建模政府领域知识，并应用OWL本体语言来对领域知识进行编码。 对于知识密集型特点的推理任务，开发相应的UML Profile来建模其推理结构；OWL-S来表示和编码其推理流程；基于JESS推理引擎开发了推理引擎。最后，采用ECA规则实现了电子政务工作流管理系统，并集成了推理引擎。项目的研究成果为实现高效率的电子政府提供了基础，较好地解决了政府服务中政务流程和知识存在的断裂现象，为政府部门实施政府流程重组、流程自动化提供了理论上的基础