基于加权知识网络的企业社区用户创新知识建模及分析方法

用户创新知识对企业改进产品和服务有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络(WKN)的企业社区用户创新知识建模及分析方法,对社区帖子进行文本挖掘,通过关注度算法依次计算帖子和知识点关注度,并以关注度和词频数为属性,构建节点具有两类属性的WKN模型,实现对用户创新知识整合及建模.利用模型的点、边、权等特性,进行核心创新知识识别、创新中心点及核心关联模式识别,以及基于点边权综合的WKN个体网分析、基于凝聚子群的创新知识类团分析等.从模型及实例可看出,模型的双重点权可以很好地适应用户创新知识的特点,基于模型提出的知识发现及分析方法,可对用户创新知识进行多种深入地定量分析,为企业获取和利用用户创新知识提供了更有效的工具.     

基于超网络演化模型的社区知识发现与分析

知识作为最重要的无形资源在学界受到了广泛关注,尤其是利用知识网络对社区知识进行表达与挖掘.然而这些同质,静态的网络往往难以充分地描述社区中的知识资源要素及变化.为解决异质性表达问题,本文针对大众协同创新社区中知识的增长和消退机制,构建了一种超网络动态演化模型.同时,应用该模型的拓扑特性指标对社区中的知识分布特性进行分析,提出了基于动态超图的新的知识分类,并以此识别高价值的社区知识.最后,本文对该模型进行了实例验证,对实例中不同类型的知识点进行分析,并提出相应的管理策略.本文的研究对于发现社区中的创新知识,实现社区知识的精确管理提供了方法指导,对于提高社区管理水平和启发企业创新趋势具有重要意义.     

基于hMETIS与FP-Growth的协同创新社区领域知识发现方法

基于在线社区的协同创新作为一种汲取用户智慧的有效机制,有利于企业发掘其产品创新方向.然而大数据时代下,信息过载及失真为社区中的知识获取带来了诸多挑战,且已有研究主要聚焦于利用价值较低的高频知识的提取.因此,为了充分挖掘用户经验与创新知识,本文基于社区知识间的共现关系构建了知识超图模型,并利用超图划分算法hMETIS对知识超图进行了探索性分析,同时结合关联规则算法FP-Growth进一步研究了知识间的关联关系,以此获取不同领域的价值知识.最后,本文通过一个实例证明了该方法的有效性.本文的研究实现了对社区知识的深度挖掘与分析,提出的领域知识发现方法对企业社区管理和产品创新极具指导意义.     

基于知识网络的开放式创新社区知识发现研究

开放式创新成为企业创新的主要模式,创新社区为企业提供了大量的外部创新资源,有效整合创新社区中多种类型用户知识,能够发现用户需求,为企业研发提供具有市场潜力的解决方案。综合考虑开放式创新社区知识的特征和企业需求,从创新需求、创新方案和创新主体3个维度构建知识网络模型,采用本体对创新社区中的用户生成内容进行挖掘及可视化,并以华为产品定义社区为例进行实证研究。研究表明,基于本体构建的知识网络模型能够实现开放式创新社区用户知识的多维发现,帮助企业识别关键用户、创新用户需求和关键技术问题的解决方案,从而有效缓解开放式创新社区中知识发现复杂性的难题,为企业开展开放式创新提供知识发现的新思路。     

知识库存对SNS企业知识社区中E-Learning知识获取的影响

SNS (social network service, SNS)企业知识社区的认知、应用以及研究都处于起步阶段. 本文研究目的是通过构建E-Learning知识获取过程计算模型, 结合实验仿真, 研究知识库存对SNS企业知识社区中E-Learning知识获取关键因素的影响. 首先, 识别SNS企业知识社区中E-Learning知识获取的关键因素,包括知识获取目标、知识获取基础和知识获取绩效; 接着, 基于知识获取关键因素, 应用多主体建模思想, 建立E-Learning知识获取的计算模型; 第三, 进行实验仿真, 以知识需求为驱动, 研究微观层面上的个体E-Learning知识获取行为经过知识交互后涌现出来的宏观特点. 研究结果有助于企业关注知识库存对SNS企业知识社区中E-Learning知识获取的影响, 采取适当策略实现企业E-Learning目标.     

基于知识网络的专家领域知识发现及表示方法

从知识网络的角度，对专家领域知识的发现及表示方法进行了研究。在分析知识内在关联的基础上，对专家领域知识进行网络建模，包括知识点建模及其关联关系建模。通过对模型进行网络分析，发现其中的群组（Clique）和子群组（Sub—Clique）。对群组和子群组中的知识点进行知识聚合，可获得知识核和知识子核，从而实现专家领域知识的准确获取和表示。该方法描述的专家领域知识可用专家领域知识网络结构图、知识表等形式表示出来，具有客观、准确等特点。文章最后给出了一个验证实例。     

开源软件社区知识创造沟通网络演变研究

基于codeplex开源社区中的C#小社区沟通关系数据,利用复杂网络及其零模型方法对开源软件社区知识创造沟通网络演变特性进行研究。分析发现,网络规模前期逐渐增大后期趋于稳定,各阶段无权网络度呈广延指数分布,小世界性比较显著,社团结构显著,存在明显的富人俱乐部现象,没有明显的等级特征,是典型的异配网络;而加权网络权呈幂律分布,没有明显的社团结构特征等。结果表明知识分享、知识流动存在异质性、小世界性,项目协调人之间以及协调人与一般用户交互较多。     

基于知识的仿真模型验证方法的研究

针对仿真模型验证过程中缺少参考数据的情况,提出一种基于知识的仿真模型验证方法.首先将仿真系统的行为分割成各种基本行为模式,然后提取出行为特征,最后将已提取出的仿真系统行为特征与知识库中的专家知识进行比较,实现仿真模型的验证.实验表明,该方法能够较好的解决仿真模型验证中缺少参考数据的问题.     

主动设计知识服务系统中的用户建模研究

主动设计知识服务系统的设计目标渡江是主动为设计者提供准确及时的设计知识服务，从而提高设计效率，用户模型的性能直接影响到整个服务系统的适应性，响应速度和服务的正确率，为了充分利用设计用户行为的纵向和横向关联，本文将模板和机器学习相结合的方法用于设计用户建模，提出了基于模板的用户建模过程模型，对基于机器学习的模型动态更新方法中关键技术以及用户模型的校验和反馈进行了讨论。     

基于层级成长单元结构算法的虚拟实践社区知识地图的构建

为了提高虚拟实践社区用户浏览和搜索知识对象的效率,促进社区内的知识共享,提出了一种虚拟实践社区知识地图构建方法.该方法首先改进了成长单元结构算法,利用层级成长单元结构算法对社区内的知识对象进行聚类,然后基于标签自组织映射算法自动确定出每一类所代表的主题,构造出层级知识地图.实验结果表明,所提出方法的聚类效果要优于凝聚层次聚类和增长层级自组织映射算法,能够在虚拟实践社区中构造出合理、有效的知识地图.     

基于加权超网络模型的知识网络鲁棒性分析及应用

对知识网络的鲁棒性分析方法进行了研究.与一般的复杂网络相比,知识网络涉及两种不同类型的节点:知识和知识主体.在进行鲁棒性研究时,必须对二者进行综合考虑.为此提出基于加权超网络模型的知识网络鲁棒性分析方法,该模型可根据组织中知识与知识主体之间的映射关系将二者集成在一起.在此基础上,提出了一种关联节点删除的方法来研究知识网络的鲁棒性,并提出了度量知识网络鲁棒性的专有知识率、专有知识加权比率、知识网络抗毁性、核心领域知识网络抗毁性等指标及其分析方法,解决了知识网络的鲁棒性分析及度量的问题,并可应用于组织知识资源的安全性评估、发现易流失知识以及评价组织成员的知识重要性等方面.     

基于本体论的团队虚拟知识流抽取模型研究

集成本体论与过程视图理论改进现有的模型,以iPhone的研发过程为依据定义了标记知识流与虚拟知识流,论证了两者的关系.根据iPhone研发过程中不同团队的实际任务,选取标记知识节点抽取虚拟知识流,建立了团队虚拟知识流抽取模型,阐述了模型的运行规则和步骤并以规划团队为例进行实证分析.研究结果表明:选取合理的标记知识节点形成虚拟知识流是组织满足不同任务团队知识需求的有效途径;借助虚拟知识流的抽取模型,组织可以直观地为不同职能的团队提供知识支持,说明不同团队的知识需求及工作相关知识信息的查阅顺序,使团队更具针对性地完成自身任务,以此提高组织的内部沟通效率和决策质量.研究为知识流动的过程分析提供了新的视角,也为相关领域的深入探索提供了有利的理论支持.     

Method to Analyze Robustness of Knowledge Network based on Weighted Supernetwork Model and Its Application

The method of analyzing the robustness of a knowledge network is discussed in this article. As against a general complex network, there are two different types of nodes in a knowledge network: knowledge and knowledge owners such as persons, enterprises, and so on. To analyze the robustness of a knowledge network, both types of nodes should be taken into account. To meet the requirement, a method based on the weighted supernetwork model is proposed in which the two types of nodes are integrated together according to the relation mappings between them. On the basis of the supernetwork model, a combined node removal method is proposed. To measure the robustness of a knowledge network, some signals, such as, the unique knowledge proportion, the weighted proportion of unique knowledge, the resilience of the knowledge network, and the resilience of the core field knowledge network, are proposed and analyzed. The method proposed in this article can successfully analyze and measure the robustness of a knowledge network, and can also be applied to assess the security of a knowledge resource in an organization, to discover the knowledge points that are easily lost, and to evaluate the importance of each member in the organizational knowledge.     

社会系统学的系统仿真研究

社会系统的仿真研究涉及研究对象所处的现实空间、形成理论认知的意识空间与模型表述的虚拟空间.社会系统的仿真研究,应从本体论(研究对象)、方法论(研究方法)和认识论(知识管理)以及所获得理论知识的应用研究(信息系统模型)等方面进行.社会系统的知识管理包括:知识的学习;知识的选择、加工与组织;知识的运用.不同的社会系统会在知识管理的不同方面有所侧重.形成的组织知识结构应包括:业务知识、组织管理知识与系统文化知识.     

基于MAS构件技术的复杂知识复用动态演化模型研究

为快速恰当地复用企业现有知识和软件, 提出了将企业的知识管理的业务逻辑与知识处理事务分开, 建立基于多智能体和构件知识服务的知识复用模型, 给出了知识复用系统的定义. 深入研究了知识管理业务逻辑的规则模型和智能体的活动行为模型, 建立了基于多智能体的规则协调模式, 实现对知识服务的敏捷调用, 从而有效地支持知识的动态复用和知识使用过程的动态重组, 增强知识管理系统的分布式处理能力和规模可扩展能力.分布式构件库系统中, 智能体可通过协作联合完成用户的检索要求. 智能体拥有自己的知识库, 并且具备学习能力, 能更新其知识库以保持检索结果的有效性. 最后, 通过一个实例进一步说明了所给模型的应用.     

BBS虚拟社区的演化规律探索及仿真

结合复杂网络理论对BBS中虚拟社区网络的演化规律进行了研究.首先,通过BBS版块的数据信息构建有向虚拟社区网络,研究了网络拓扑结构特性的演化,包括新增结点数和边数、度分布的幂指数、网络结构熵等随时间变化的规律,发现网络从"有序"到"无序"再到"稳定有序"的变化过程,并且在此类社区网络中存在富人俱乐部现象.然后,基于BBS版块虚拟社区的演化规律,提出了一种虚拟社区网络构造模型.该模型方法的仿真结果与真实虚拟社区网络演化特性相符,在一定程度上能解释虚拟社区的演化规律,具有很强的实际意义.