组织知识管理中的知识超网络研究

大连理工大学博士学位论文组织知识管理中的知识超网络研究姓名：于洋申请学位级别：博士专业：知识管理指导教师：党延忠20090601组织知识管理中的知识超网络研究作者：于洋学位授予单位：大连理工大学相似文献(2条)1.期刊论文席运江.党延忠.廖开际.XIYun-jiang.DANGYan-zhong.LIAOKai-ji组织知识系统的知识超网络模型及应用-管理科学学报2009,12(3)利用网络模型研究知识系统,是当前知识管理研究者感兴趣的热点问题之一.现有的单一要素模式的知识网络不能反映组织知识系统的复杂构成和整体结构.采用超网络的思想和方法对这一问题进行了研究,提出了组织知识系统的知识超网络模型.该模型由三种节点、六种边构成,可用于表示组织知识系统中的知识、人、存储载体等三类要素及其之间的复杂关系,因而可反映组织知识系统的复杂构成及结构形态.文中对模型的应用做了初步探讨,包括:知识组织、知识表示、知识结构分析、知识定位搜索、分析组织知识管理活动等.该模型为组织知识管理提供了一种新的工具和思路.2.学位论文席运江组织知识的网络表示模型及分析方法2006本文在对组织知识的构成进行分析的基础上，结合复杂网络研究的若干方法和技术，对组织知识的结构建模和存量建模等问题进行了研究，并针对组织知识管理中的若干问题，对模型的应用进行了探讨。主要研究内容及成果如下：1、组织知识结构的网络表示模型及建模方法。在对组织知识构成进行分析的基础上，并结合组织知识的存储情况，提出了组织知识的K-K网络模型和KSN(知识超网络)模型。其中，K-K网络模型可以描述组织知识的结构和构成，也可以用于表示组织的领域知识、组织成员的个人知识等；KSN模型将组织知识及其存储载体集成在一起，在描述组织知识结构的同时，可同时反映组织知识的存储分布情况。利用K-K网络模型和KSN模型，可较全面的反映组织知识的结构、构成及分布情况，并可用图形等形式表示出来，因而具有直观、简便等特点。在论文中，还对K-K网络和KSN网络的建模方法进行了探讨。为解决大批量文档的K-K网络建模问题，文中提出了基于词形关联网络的文本知识网络建模方法，该方法可以通过计算机辅助建立K-K网络模型。2、组织知识存量的加权网络表示模型在K-K网络模型及KSN模型基础上，提出了组织知识存量表示的WKN(加权知识网络)模型及WKSN(加权知识超网络)模型。其中，WKN模型既可以表示个人知识存量，也可以表示组织知识存量。在个人WKN模型中，节点权重反映了个人对知识点的掌握程度，用以表示个人知识存量；在组织WKN模型中，知识节点的权重分为两类：生命载体存量权重值和物质载体存量权重值，分别用以表示组织知识在人脑中和各类物质载体中的存量；在WKSN模型中，除了知识节点具有权重以表示组织知识存量外，在知识节点与各存储载体节点之间的边也具有权重，用以表示组织知识点在各存储载体中的存量。利用WKN和WKSN模型，可表示组织知识的存量构成及分布情况，为组织知识的定量分析和管理奠定基础。3、基于WKN模型的个人及群体知识结构分析方法在WKN模型基础上，对个人及群体知识结构的分析方法进行了研究。主要内容包括：个人及群体领域知识表示方法；个人及群体领域知识的广度、深度分析方法；交叉领域知识分析方法。上述方法，可初步实现个人及群体知识结构的定量化表示和分析。4、基于WKSN模型的组织人才流失问题分析及评价方法在WKSN模型基础上，对由于人才流失而导致的组织知识安全问题进行了研究。基本思路是，首先将组织成员知识表示为一个WKSN模型，然后通过分析WKSN网络的鲁棒性来分析由于人才流失导致的组织知识安全问题。在进行WKSN网络鲁棒性分析时，综合考虑了知识和知识主体两种类型的节点及其之间的相互关系。在节点移除时，提出了一种关联节点移除的方法来研究WKSN网络的鲁棒性，并在此基础上，提出了评价人才流失问题的若干指标，如专有知识率、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。根据这些指标可以对组织的人才流失问题进行分析和评价，例如可应用于组织知识资源的抗毁性评估、发现易流失知识以及评价组织成员的知识重要性等方面。5、基于WKSN模型的组织知识定位方法在WKSN模型基础上，对组织知识的定位方法进行了研究。在方法中，首先将待查找知识点的存量及结构表示为组织WKN网络的一个子网，然后在WKSN网络中搜索与待检索知识点相关的人及物质载体，同时将搜索结果表示为组织WKSN的一个子网，最后根据子网中的知识点存量分布情况对检索结果进行排序，使与待检索知识点相关程度最高的人或物质载体排在前面，从而实现快速准确的知识定位，为组织知识使用提供便利。本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：04a6fc98-560c-4a3b-b009-9e1b0093312b下载时间：2010年10月26日