基于加权知识网络分析的企业社区创新用户专家知识发现方法

企业社区中的用户专家对企业产品创新和改进具有重要作用,了解用户专家个人知识对于企业更好地利用用户创新具有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络分析的企业虚拟社区用户专家个人创新知识发现方法,以用户社区帖子为对象进行Web文本挖掘,以加权知识网络模型(WKN)对挖掘的碎片知识进行整合和建模,进而综合利用WKN模型中的点、边、权重,以及社会网络分析方法,识别出基于派系的基本型创新知识模式、基于非派系的成长型创新知识模式以及核心创新知识模式.从模型及实例可看出,该方法识别出的知识模式,包含了知识点之间的关系结构,因而比零散的知识点更系统、深入,更易理解和应用.     

一个可视化知识流建模与管理系统

组织知识流管理是在组织业务活动中使知识在最恰当的时候传递给最恰当的人和将业务活动中产生的知识及时地存储到组织的知识库。KMCase是一个知识流建模与管理工具,为组织提供可视化的知识流定义和管理功能,是组织进行知识管理的重要工具。     

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。     

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.