知識管理中隱性知識外顯案例匹配研究.pdf

1、知識的形式多種多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，要想有效地獲取、存儲、組織并應(yīng)用知識，就需要對知識進(jìn)行高效管理。主體依賴與低明晰度使得隱性知識管理與應(yīng)用相對困難，對隱性知識的有效組織與應(yīng)用成為人們?nèi)找骊P(guān)注的焦點(diǎn)。然而，業(yè)內(nèi)對隱性知識慣常采用的間接管理效益不彰，且蘊(yùn)含退化風(fēng)險(xiǎn)。對隱性知識實(shí)施案例化外顯，并為知識用戶提供與其應(yīng)用需求相適應(yīng)的隱性知識外顯案例匹配支持，是知識管理模型與實(shí)踐系統(tǒng)所要解決的關(guān)鍵問題。
　　有鑒于此，本文借鑒人工智能（AI）領(lǐng)域

2、基于案例推理(CBR)的系統(tǒng)思想，將隱性知識外顯化為案例;在此基礎(chǔ)上，考慮用戶知識應(yīng)用的需求特征差異，分別基于“精度優(yōu)先”和“時(shí)效優(yōu)先”原則，建立隱性知識外顯案例方面相似度與視圖相似度模型，進(jìn)而設(shè)計(jì)并提出隱性知識外顯案例方面集約簡算法。
　　首先，論文分析了本研究的選題背景，簡要闡述了知識作為核心生產(chǎn)資料的重要地位，并分析了當(dāng)前業(yè)內(nèi)對隱性知識管理乏力與不足。在討論現(xiàn)存問題及其成因以及未來發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，論文針對性地提出了本研究的

3、出發(fā)點(diǎn)、研究內(nèi)容與方法策略。作為研究基礎(chǔ)，論文對知識、隱性知識、CBR等相關(guān)理論進(jìn)行了綜述研究，并對粗糙集與熵權(quán)法的原理與方法進(jìn)行了簡要探討。
　　而后，論文基于案例推理的系統(tǒng)思想與技術(shù)特征，提出隱性知識案例外顯化思路，并改進(jìn)了外顯案例的邏輯結(jié)構(gòu);在此基礎(chǔ)上，綜合粗糙集法和信息熵賦權(quán)的各自特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并提出了兼具兩者優(yōu)點(diǎn)的隱性知識外顯案例視圖確定的融合算法，為隱性知識外顯案例匹配計(jì)算打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
　　最后，設(shè)計(jì)并提出了方面