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我不觉得你是在反对我的观点，其他听众也没有在质疑你，大家只是在不同角度分析问题。
我也并没有“对文档树的作用持否定态度”，就好比说思源的电脑端的编辑功能比手机端好用，不代表否定手机端的作用，不是非此即彼的。
因为大家普遍对文档树比较熟悉，但很多人对 MOC 不太熟悉，所以在会议上我主要介绍 MOC，并且以大家熟悉的文档树的构建过程作为对比，阐述 MOC 的构建过程，可能有的人误以为要砍掉文档树功能。
文档树和 MOC 当然可以共存，有的人可能在 MOC 上进行知识体系层面的分类，在文档树上也进行知识体系层面的分类，两者功能重合度比较大。而我的想法是，让文档树和 MOC 各司其职，各自从不同的角度进行分类：MOC 仍然是根据知识体系进行分类；而文档树可以从时间角度进行分类，这是 moc 所不能做的事，也是 RR logseq 做不到的，也能保证只要记得文档的大致创建时间，就不会找不到文档，可以帮助大家消除找不到文档的担忧。
在会议前，我并没有准备深入讨论这个话题的，也没想到有不少人对这个话题这么关心，所以会议中对这个问题可能没有讨论清楚。
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典型双链笔记软件类似 roam research、logseq 都是没有文档树的，因此主要使用 MOC 的思想进行自顶向下的文件管理，而思源里面是有文档树的，因此可以有不同的方法。
但因为有很多用户是从传统笔记软件中转过来的，因此文件夹分类的思想根深蒂固，对于一些新的方法可能会难以接受，因此需要让大家跳出舒适圈，尝试一些新的方法，在视频下面我也放了一个挑战：
- 3 天的时间（最好能尝试更长时间）
- 忘记文档树、忘记标签树，当做这两个功能不存在，完全使用双链构建笔记系统
- 把所有内容都写在 daily note 中，并且 daily note 中通过列表写笔记
3 天过后，开始思考重构自己原先的笔记系统，这时候对 MOC 和文档树的理解会和之前不一样，这时候可以尝试将 MOC 和文档树进行结合使用，也希望大家能多多分享自己如何将文档树和 MOC 结合的案例，可以一起讨论，事实上，我在去年也是将 MOC 和文档树结合使用管理知识体系的，但在今年对文档树有了不一样的理解，在文档树上只进行时间层面的分类，在 MOC 上进行知识体系、时间管理等层面的分类。
关于图谱，我自己的研究方向和知识图谱有一定关系，知识图谱领域主要研究内容有两个：① 构建知识图谱，这是起点，后续应用的基础；② 将知识图谱和其他技术结合进行应用，例如利用知识图谱增强预训练语言模型，利用知识图谱增强推荐系统，利用知识图谱增强机器翻译，知识图谱本身是没有明显的应用价值的，需要和其他技术结合。
而在双链软件中，很多人将重心放在了知识图谱的构建上，而且将知识图谱的构建当成了终点，而事实上，这只是起点而已，真正有价值的是如何让构建出来的知识图谱能赋能知识管理，这个难度非常大，我目前唯一看到的类似应用就是学术图谱在文献挖掘等领域的应用，但它是以文献、学者、出版地点等实体作为节点，这相对来说还是比较粗粒度，而笔记内容是非常细粒度的，我目前还没看到将知识图谱和细粒度笔记管理结合的算法或应用。
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