Grundlage für Knowledge-Management im Web sind XML-basierende Metasprachen wie der XTM-Topicmap-Standard. Mit dieser Technologie lassen sich Inhalte so strukturieren, dass sie in ihrer Bedeutung erschlossen und somit zu wiederverwendbaren und verwaltbaren Informationseinheiten werden. Außerdem entsteht damit eine syntaktische Struktur, auf die das Knowledge-Management aufbaut.
Content-Management-Systeme kontrollieren die Ablage, Verwaltung und Zugriffssteuerung für einzelne elektronische Informationseinheiten. In Verbindung mit einem Workflow-Management-System kann zusätzlich bestimmt werden, welche Personen zu welchem Zeitpunkt welchen Zugriff darauf erhalten sollen. Die Tendenz weg von einer Gesamtdokumentation hin zu der Erstellung einzelner geordneter Einheiten und deren flexibler Komposition ebnet den Weg für das Knowledge-Management, reicht aber noch nicht aus.
Mit Xlink steht ein Mechanismus für XML zur Verfügung, mit dem die zahlreichen Informationseinheiten zu elektronischen Publikationen zusammengeführt werden können. Dafür müssen sie in einem sinnvollen Bezug zur aktuell angezeigten Einheit stehen. Diese Verweise sind aber nur ein Zwischenschritt vom Informations- zum Wissensmanagement. Ein Problem bei XLink besteht nämlich darin, dass dieser Standard kaum Möglichkeiten bietet, die Vielzahl an Links zu organisieren.
Abhilfe schafft dafür seit Anfang 2000 der Standard ISO/IEC 13250:2000 Topic Maps. Er hat folgendes Ziel: Einfache Navigation und zielgerichtete Suche in großen, ständig wachsenden Informationsmengen. Der Standard definiert grundlegende Konzepte für Wissensrepräsentation und bildet die Grundlage für den XTM-Topicmap-Standard, der diese Konzepte in XML-Syntax ausdrückt. Bei diesem Ansatz werden alle Dinge und Konzepte, die uns umgeben, als potenzielle Topics wahrgenommen und in einer übergeordneten Ebene der Topic Map definiert.
Ein Vorteil von Topics ist, dass sie sich als Instanzen anderer Topics definieren lassen: Zum Beispiel "Produkt" als Topic vom Typ "Unternehmen". Es werden also für den Menschen verständliche und für den Computer interpretierbare Relationen zwischen Dingen abgebildet.
Zur präzisen semantischen Verknüpfung werden Assoziationen genutzt, die eine komplexe Vernetzung der Topics ermöglichen. Dabei werden Relationen zwischen unterschiedlichen Typen von Topics dargestellt. Vorteil der Associations ist außerdem, dass sich aus ihnen bidirektionale Links erstellen lassen, was zur automatischen Erzeugung von Kontext und Semantik führt. Beispiel: Die Topics "Unternehmen" und "Produkt" sind mit der Assoziation "verkaufen" verknüpft. Betrachtet der Nutzer die Verknüpfung nun vom Topic "Unternehmen" aus, so trägt sie den Namen "verkauft", betrachtet er sie vom Topic "Produkt" aus so lautet sie "wird verkauft von". Eine Verknüpfung spiegelt also den Standpunkt des Betrachters im Informationsgefüge wieder und bildet so einen gemeinsamen Kontext für beide Topics.