基于語義網(wǎng)與社會網(wǎng)絡分析的知識整合與推薦.pdf

1、知識對于企業(yè)的重要性不言而喻,顯性知識和隱性知識都是企業(yè)的競爭能力的重要來源。企業(yè)的知識管理中,兩個重要的環(huán)節(jié)就是知識的整合與推薦。組織間的知識源分散,知識的表達不容易確保一致性,導致了整合的難題。而現(xiàn)代的企業(yè)不缺少知識,缺少的是發(fā)現(xiàn)知識的途徑和定位知識的方法,由此導致了知識的定位難題,可由推薦技術(shù)加以解決。
　　為了解決這兩個難題,本文分別針對顯性知識和隱性知識的特點,提出了一種基于“關(guān)系”的解決方案,即針對顯性知識的語義網(wǎng)技術(shù)

2、與針對隱性知識的社會網(wǎng)絡分析方法。語義網(wǎng)技術(shù)將網(wǎng)絡的資源進行了良好的定義,為組織間的知識整合搭建了良好的的平臺。而社會網(wǎng)絡分析能很好地解決經(jīng)營管理活動中隱性知識資源的管理問題,推動組織間的知識整合與推薦。
　　因此,本文在對語義網(wǎng)技術(shù)、知識整合理論、社會網(wǎng)絡分析、交互記憶系統(tǒng)以及知識推薦理論進行全面分析的基礎上,研究了組織間的知識整合與知識推薦的需求,將顯性知識的管理和隱性知識的管理納入了一個統(tǒng)一的基于“關(guān)系”的框架之下。對于顯性

3、知識,本文針對語義網(wǎng)的知識環(huán)境提出了知識整合的形式化定義,并通過實例證明這種形式化的定義可以幫助用戶得到增量的語義。對于隱性知識,本文提出了專家推薦的指標體系,給出了這些指標的度量標準和具體的應用方法,并通過引入Web2.0環(huán)境下的Tag技術(shù)加以實現(xiàn)。
　　本文需要進一步研究的地方包括:簡化顯性知識整合中本體集的構(gòu)造和注冊方法;增強顯性知識整合結(jié)果的可讀性;進一步在理論上對隱性知識的推薦指標進行體系性的整理。
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