中文摘要
本文的主要研究內容及成果如下: 1、組織知識結構的網路表示模型及建模方法。 在對組織知識構成進行分析的基礎上,並結合組織知識的存儲情況,提出了組織知識的K-K網路模型和KSN(知識超網路)模型。其中,K-K網路模型可以描述組織知識的結構和構成,也可以用於表示組織的領域知識、組織成員的個人知識等;KSN模型將組織知識及其存儲載體集成在一起,在描述組織知識結構的同時,可同時反映組織知識的存儲分布情況。利用K-K網路模型和KSN模型,可較全面的反映組織知識的結構、構成及分布情況,並可用圖形等形式表示出來,因而具有直觀、簡便等特點。在論文中,還對K-K網路和KSN網路的建模方法進行了探討。為解決大批量文檔的K-K網路建模問題,文中提出了基於詞形關聯網路的文本知識網路建模方法,該方法可以通過計算機輔助建立K-K網路模型。 2、組織知識存量的加權網路表示模型 在K-K網路模型及KSN模型基礎上,提出了組織知識存量表示的WKN(加權知識網路)模型及WKSN(加權知識超網路)模型。其中,WKN模型既可以表示個人知識存量,也可以表示組織知識存量。在個人WKN模型中,節點權重反映了個人對知識點的掌握程度,用以表示個人知識存量;在組織WKN模型中,知識節點的權重分為兩類:生命載體存量權重值和物質載體存量權重值,分別用以表示組織知識在人腦中和各類物質載體中的存量;在WKSN模型中,除了知識節點具有權重以表示組織知識存量外,在知識節點與各存儲載體節點之間的邊也具有權重,用以表示組織知識點在各存儲載體中的存量。利用WKN和WKSN模型,可表示組織知識的存量構成及分布情況,為組織知識的定量分析和管理奠定基礎。 3、基於WKN模型的個人及群體知識結構分析方法 在WKN模型基礎上,對個人及群體知識結構的分析方法進行了研究。主要內容包括:個人及群體領域知識表示方法;個人及群體領域知識的廣度、深度分析方法;交叉領域知識分析方法。上述方法,可初步實現個人及群體知識結構的定量化表示和分析。 4、基於WKSN模型的組織人才流失問題分析及評價方法 在WKSN模型基礎上,對由於人才流失而導致的組織知識安全問題進行了研究。基本思路是,首先將組織成員知識表示為一個WKSN模型,然後通過分析WKSN網路的魯棒性來分析由於人才流失導致的組織知識安全問題。在進行WKSN網路魯棒性分析時,綜合考慮了知識和知識主體兩種類型的節點及其之間的相互關係。在節點移除時,提出了一種關聯節點移除的方法來研究WKSN網路的魯棒性,並在此基礎上,提出了評價人才流失問題的若干指標,如專有知識率、專有知識加權比率、知識網路抗毀性、核心領域知識網路抗毀性等指標。根據這些指標可以對組織的人才流失問題進行分析和評價,例如可套用於組織知識資源的抗毀性評估、發現易流失知識以及評價組織成員的知識重要性等方面。 5、基於WKSN模型的組織知識定位方法 在WKSN模型基礎上,對組織知識的定位方法進行了研究。在方法中,首先將待查找知識點的存量及結構表示為組織WKN網路的一個子網,然後在WKSN網路中搜尋與待檢索知識點相關的人及物質載體,同時將搜尋結果表示為組織WKSN的一個子網,最後根據子網中的知識點存量分布情況對檢索結果進行排序,使與待檢索知識點相關程度最高的人或物質載體排在前面,從而實現快速準確的知識定位,為組織知識使用提供便利。 需要說明的是,在本論文中,主要集中於對組織知識的表示及分析方法進行研究,但對具體的知識獲取方法(例如隱性知識獲取、文本知識獲取)不作深入探討。此外,在論文中,實例的作用主要是用來說明模型及方法的過程和特點,因此,在實例中採用了很多簡化的處理方法,例如未在實例中考慮隱性知識及其他非文本知識等。上述簡化處理方法,僅可滿足研究的需要。如果要在套用中發揮作用,還必需和其他的研究相結合,例如知識獲取及計量方法(尤其是隱性知識的獲取和計量方法)、文本挖掘方法、 ontology、領域知識詞典等,但限於篇幅在本論文中不進行深入討論。
內容簡介
在組織知識管理中,面臨的首要問題是如何描述組織知識,並據此進行各種知識管理活動。這一問題包含如下內容:“組織中有哪些知識,這些知識是什麼,有多少,存儲在哪裡?”。可以看出,這些問題都是組織知識管理中的基礎性問題,只有把這些問題理清,才可以明了組織知識管理的對象和內容,並在此基礎上開展各項知識管理工作。然而,由於知識的模糊性和複雜性,尚無較完備的可描述組織知識的模型,尤其是缺少可滿足組織知識管理要求的、相對定量的表示模型,這也導致許多知識管理工作只能做到粗略的和簡單的管理,難以深入細緻的進行。 針對這些問題,本文在對組織知識的構成進行分析的基礎上,結合複雜網路研究的若干方法和技術,對組織知識的結構建模和存量建模等問題進行了研究,並針對組織知識管理中的若干問題,對模型的套用進行了探討。