-企业知识地图的构建方法
知识地图设计及应用
知识地图设计及应用1、思维导图多与少繁与简自我评价 学习设计确定学习目了解学科知识学习方法 分析与综合应用与创新根据个人特点调整学习方法 检验学习效果获得知识提高能力自然科学社会科学记忆量实践性知识点基本掌握熟练运用深入理解整理总结 提高效率 课前预习 课后复习认真听课 调整状态发挥潜力2、能力知识地图表达人与知识之间的关系，也叫职称型地图。
协助企业寻找合适的人员来组成项目团队、线上社群或进行远程教学。
3、面向服装设计业务过程的知识地图系主任：张一副主任：王二信息化管理 网络教育应用数字图书管信息技术教育 李四 宋三杨武 肖明CSC 研究数据研究教育社会技术理论教育信息化资源建设远程教育数据库技4、知识地图对个人职业生涯发展或者组织业务开展的作用知识地图是一种知识（既包括显性的、可编码的知识、也包括隐性知识）导航系统，并显示不同的知识存储之间重要的动态联系。
它是知识管理系统得输出模块，输出的内容包括知识的来源，整合后的知识内容，知识流和知识的汇聚。
它的作用是协助组织机构发掘其智力资产的价值，所有权、位置和使用方法。
使组织机构内各种专家技能转化为显性知识并进而内化为组织的知识资源，鉴定并排除对知识流的限制因素，发挥机构现有的知识资产的杠杆作用。
（1）面向业务过程知识地图知识地图将关于某个流程的知识或知识源图形化表示。
这里的业务流程涵盖了一个企业或一个组织机构的任何业务操作流程。
面向程序的知识地图的主要作用是规划知识管理方案并推动知识管理的实践。
（2）面向能力的知识地图这种知识地图将一个组织结构的各种技能，职位甚至个人的职业生涯视为一种资源并进行记录，从而勾画出了一张该机构的智力分布图。
它的功能类似于黄页电话薄，可以使员工很方便地找到他们所需要的专项知识（各种技能、技术或职责描述）。
（3）知识地图是知识管理实现的重要手段。
知识地图的作用是：●有助于知识的重复利用，有效地防止知识的重复生产，节约检索和获取时间；●发现“知识孤岛”并在它们之间建立联系，以促进知识共享；●发现企业内部能有效促进学习的非正式社团；●为知识项目评估提供基础；●协助员工快速获取所需知识；●通过提供知识的检索，来协助企业决策及业务问题的解决；●提供更多的学习、利用知识的机会;●有助于知识资产的创造和评价;●有助于建立合适的组织知识管理基础设施.。
构建企业知识图谱的方法与实践
构建企业知识图谱的方法与实践随着互联网时代的到来，人们对于知识的获取和传播成为了最为关注的话题之一。
在企业当中，知识的积累和利用也是至关重要的。
因此，如何构建一张完整的企业知识图谱已经成为了当今企业发展的一项必要工作。
一、企业知识图谱的定义和意义在现代企业管理中，企业知识图谱被视为一种新型的知识管理工具，它可以将企业内部和外部各种知识进行结构化、分析和挖掘，从而实现知识的重组和利用，并为企业的战略决策和经营管理提供决策支持。
同时，企业知识图谱是传统知识管理模式下的革新，代表着一种新文化和管理模式的转型。
二、构建企业知识图谱的方法企业知识图谱作为企业管理的新型工具，其构建和实现并非易事。
以下是构建企业知识图谱的方法：1、设立专门部门企业应当在公司内部设立专门的知识管理部门，该部门应当由专业人士来负责。
这些专业人士可以根据企业的具体情况，科学地定义企业的知识年龄。
并通过数据分析和实践经验，建立出一套科学的知识管理流程。
2、重视数据的采集和整理在构建企业知识图谱时，数据采集和整理是至关重要的。
企业要建立健全的知识管控体系，加强知识的采集和整理，构建可视化的知识体系。
这些数据可以来源于公开渠道，也可以采集到公司内部的数据，例如企业文档、会议记录等。
数据采集可以借助人工智能技术和大数据分析技术，这样不仅可以减少人工错误，还可以大幅度提高数据采集和整合的效率。
3、利用数据挖掘技术企业知识图谱的建立离不开数据挖掘技术。
挖掘出有价值的知识和信息，并对这些信息进行分析和整理，就成为了企业知识图谱建立中的重要过程。
数据挖掘技术应该用于对数据进行分类、聚类、关联分析等操作，建立出完整、可视的企业知识图谱。
4、利用人工智能技术人工智能技术可以帮助企业完成复杂的知识处理和推理，帮助企业快速准确地了解市场动态和应对未来风险，并通过人机协同的方式与人类进行高效的交流。
人工智能技术可以构建企业知识管理流程中的预测模型，帮助企业更好地预测市场走向和竞争对手的动态。
企业学习地图
如何设计一张学习地图（它的最终表现形式可以是图，也可以是表，也可以是图表文字结合，形式，请大家不要拘泥，学习地图就一定要画一张图？只要说清楚了，任何形式都有效）第一步：建立胜任力模型，定义关键岗位、关键人物、关键责任、关键贡献、关键能力。
说起来一句话，做起来恐怕要点功夫的，提问者加油。
第二步：明确培训的目标，为了达到这些目标，应该设计那些课程，这些课程各自难度几颗星，采取什么形式授课，频次几何？
示例：
第三步：制作学习地图
以上仅一个岗位的一个关键任务制作做鸟瞰图，你还可以根据鸟瞰图，制定出执行细节图，示例：
根据上面两个表，又可以画出一年的培训任务甘特图。
第四步，开发课程，包括案例收集、培训工具、实践项目设计等等。
第五步，胜任能力确认、评定，学员学过了，有什么好处呢？等级随能力提高要提升呀，这样才有动力持续学习，企业的培训就呈现良性循环中:设定达到企业关键绩效的关键能力，培养关键人的关键能力，能力转化为绩效实现，绩效实现后再次循环。
企业品牌知识图谱构建与应用分析
企业品牌知识图谱构建与应用分析随着市场的不断发展和企业竞争的日益激烈，企业品牌的建设也愈发重要。
越来越多的企业开始意识到品牌的重要性，并将之作为战略规划的重要组成部分。
而企业品牌知识图谱的构建和应用则成为了企业品牌建设的新趋势。
一、企业品牌知识图谱企业品牌知识图谱是指将企业品牌相关的知识信息进行分类、整理、归纳和描述，形成一张可视化的知识图谱。
它可以帮助企业更好地认识自身品牌和竞争对手品牌的发展状况和趋势，为企业制定科学合理的品牌战略提供依据。
知识图谱的核心是实体和关系。
实体是指一切可以被标识的事物，例如企业名称、品牌名称、产品名称、营销活动、品牌形象等。
关系则是实体之间的联系，例如品牌与产品的关系、品牌与市场的关系、品牌形象与消费者印象的关系等。
企业品牌知识图谱的构建需要借助大数据技术和人工智能技术。
通过自然语言处理和语义分析，将品牌相关的信息抽取出来并进行关联，生成知识图谱。
企业可以通过大数据获取品牌相关的信息，然后通过知识图谱的结构和分析功能，更好地理解品牌的内涵及其与外界的关系。
二、企业品牌知识图谱的应用1.品牌定位和调整企业可以通过知识图谱了解自身品牌的内涵和市场竞争对手品牌的特点和定位，然后调整自己的品牌定位，提高品牌的差异性和独特性。
2.品牌传播和营销企业可以通过知识图谱了解消费者对品牌的认知和态度，根据不同消费者群体的特点和需求，制定针对性的品牌传播和营销策略。
3.品牌扩张和创新企业可以通过知识图谱了解市场竞争对手的品牌布局和市场格局，然后根据自身发展情况，选择适合的品牌扩张和创新策略。
三、企业品牌知识图谱构建的挑战和未来1.数据采集和处理的难度虽然大数据技术可以方便地获取海量数据，但是数据采集和处理的难度仍然存在。
需要针对不同的领域和问题，选择合适的数据源和采集技术，并对数据进行加工和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
2.知识图谱的结构和精度知识图谱的结构和精度对于应用的效果至关重要。
企业隐性知识地图构建中专家匹配与推荐的方法
【 基金项 目 】国家 自 然科学基金 项 目 （１７１４； ７０ １１） 教育部博士点基金 （ ００４ ００） 上海 市重点学科建设项 目 （３ ０；国 ２ ８２７０９； ０ Ｂ １）
家 支撑 计 划 项 目 （ ０ １ ＡＣ１Ｂ ８ ２ １Ｂ ００）【 作者简 介 】 金
闪 （９８ ） ，安徽人 ，同济大学经济与管理学院研 究生，研 究方 向：知识管理 、管理信 息 系统。 １８一 女
三 层结 构 ，如 图 ２所 示 。 １ ．引言 ２ 世纪是知识经济的时代。如今关于对知识经济的研究和 实 １ 本文并不详细讨论这样 一个信息系统要如何 分析、设计 以及 践逐 渐 从 宏 观层 次转 向了微 观 领 域 ，学 术 界 已经 非 常 关注 知 识 经 实现 ，而是将焦点集 中在其 中的一个小部分——专家 匹配与推荐 济 的微 观 基 础— — 企 业 的知 识 管 理 问题 。 企业 的知 识 总体 上 可 以 的方法上 ，这是本文要 阐述清楚的问题。 分为两类 ：显性知识和隐性知识 ，这最早出现在野中郁 次郎先生 数据库 的设计 。隐性知识地 图的数据库中的数据很简单 ，有 的著作 《 创造知识 的企业 》中。显性知识通常指那些易于识别易 两大类 ，分别为专家信息和文档信息。首先专家的信息包括 ： 于编码的知识 ，例如书本、文档 ●专 家的基本信息 ：包括账号 、密码 、等级 、姓 名、邮箱 等 ：相反隐性知识是难 以被编码 地址和 联系 电话 。这些信 息一 是为专家 自己的身份 验证 储存 必 ｆ１ ０ ｆ１ ３￣ 并且存在于 人们 脑海 中的知识 ， 要 的 信 息 ，二 是 当 求 助 者 找 到 最 合 适 的专 家 时 可 是 与 他 ＇ １ ｆ 蛳棚 ｌｌ 抽鞘晴 ｌＩ 赫嘲 螺 不易被察觉。一般来讲 ，隐性知 取 得联 系 。 识 比显性 知 识 更完 善 、 更能 创 造 ●专家的 自我描述信息 ：包括专业领 域有哪些、都有些什么 价值 ，隐性知识的挖掘和利用能 工作经历等等 ，越详细越好。 力 将成 为组 织 成功 的关键 。想 要 ●专家的 Ｔ ｇ ａ ：其他用户可 以为专家贴上标签 ，表明自己对 对隐性知识进行 良好 的管理 必然 专家的评价和认识，但是标签必须记录下源标签用户。 图 １ 知 识 管 理 工 具 要 用 到相 关 的工具 ，按 照 用途 不 ●专家的文档 ：这里包括专家所撰写的论 文、书籍、报告等 文 字性 的成 果。 如 果 涉及 到 保 密 的 问题 ，用户 必 须 经过 专 家 的 同 同大致分为三类，如图 １ 所示。 本 文 即是选 取 了知识 地 图 这 一工 具 对 企业 中的 隐性 知 识进 行 意取得相应的权限才可以阅读。 管理 ，并且将关注的焦点集中在构建知识地 图的实施过程中如何 ●专家的权威程度 ：专家的权威程度 由专家每次解答 问题后 有效的对大量专 家进行匹配与推荐 ， 从而得 出最优 的一位专家。 在 的得分以及打分的用户的等级来决定 的。它表 明了专家在其专业 这一过程 中将会用到 向量空间模型 以及其 它数学分析方法。 领域内的可信程度，权威度越高就表示越值得信 赖。 中选出的最能代表文档 内容 的特征子集 ，它们都是对相似度计算 ２ 隐 性知 识 地 图构 建 ． 隐性 知识 地 图 总体 架 构 。 有真正贡献的项 ，特征值 以及权重的选择 已经有很多成熟 的方法 隐 性 知 识 地 图 在 本 质 上 依 然 ｉ ＿ ！ ！ 酾 ． 可 以具体操作 ，在这里不再赘述。我们要做的就是 ：首先，将关 一 Ｊ 竺 是 一 个 管理 信 息 系统 ， 因此 它 键语句和文档表示为向量的形式 ，分别为 ： 图 ２ 知 识 地 图 整体 架构 的整 体 架 构 依 然 采 用 经 典 的 － Ｚ … … ） １ ，… … （－ 户 ，２ （） １ ●专家的人际关系状况 ： 这其中具体分为：亲密朋友、朋友、 （ … … ） １ ，… … 。 卢 ，２ （ ２） 有一起合作过 的同事、普通同事这 四种 ，不同的人际关系表 示不 两 个文 本 之 间 的相似 度 用 两 个文 本 向量 （ ） （ １ 和 ２）之间 的 同的亲密程度 ，也反映了专家共享信息的意愿程度。 余弦大小来决定 ，余弦值越 大，则相似度越大 ，余弦值越 小，则 ●专家的状态：这个是由专家自己进行填 写，用来表 明在近期 相 似度 越 小 ，余 弦 公式 内是比较忙碌还是 比较空闲， 这也是作为专家推荐 的一个考虑因素。 Ｓｍ（， ）（ ｉ Ｔ， ＝ ∑ （ ３） 其 次 文档 的信 息包 括 ： 最 后从 相似 度 由大 个 结果 ， 是 匹配 的 就 ●文档 的基本信 息 包括标题、创建时间、作者。 专家。专家名字搜索是最直接的方法，如果专家存在 ，直接得 出 ●文档的 Ｔｇ：由用户为文档贴上标签 ，表明 自己对该文档 ａ 最终结果 ，匹配的专家也就是推荐 的专家 ， 不需要下面的步骤了 ； 的认识 ，标签必须记录下该标签的源标签用户。 ●文档 的描述信息 ： 用比较简短的文字介绍文档 的重要内容 ， 如果专 家不存在 ，操作到此结束。 专家推荐。专家推荐指标的确定 ：经过前～阶段的匹配之后 ， 类似于摘要性质 的文字，其中要涵盖文档中所有关键性的部分。 般来说会 出现符合条件的好几个专家，专家地 图接下来的工作 专 家 匹配 。用 户 登 陆进 入 隐性 知 识 地 图需 求帮助 ， 方式 是采 就 是 要在 匹配成 功 以后 从得 到 的 几 个专 家 中找 出一 个 或 有 限 的几 取常见的查询方式。 一般来说 ， 查询框内接受三种形式的搜索条件 ： 个 合适 的推 荐 给 用 户。 ●关键 宇搜索 ：这是最普遍的方法 ，一般 网站进行搜索都是 第一个推荐指标 ：专家的权威程度。权威程度是由专 家每次 关键 字进 行 匹配然 后 得 出符 合 条件 的 结果 。 为用户提供帮助后用户的打分 以及该用户的等级共同决定 的，可 ●关键语句搜索 ． 在搜索框 内输入一句或几句关键性的语句 ， 以此 与 文档 进 行 比较 ，找 出最 相 似 的 文档 ，再 由此找 出编 写这 些 将打分的分值看成权值 ，而用户等级看成权重 ，用两者的乘积作 为 求权 威 程 度得 分的 一 个基 础 。 用户 打 分 最低 为一 分 ，最 高 为 五 文档的专家。 用户等级分为一到十级 ， 每个社区都有其用户升级的办法 ， 本 ●专 家名 字 搜 索 ：这 个 最直 接 ，输 入专 家 名 字 ，查 看专 家 的 分 ， 文在这里不做具体 的说明。设用户打分为 ｓ ，用户等级为 Ｌ，则 信 息 以及 专 家文 档 的～ 部 分信 息 。 专 家权 威程 度 。 关键字搜索时，一是直接根据专家的 Ｔ ｇ与关键 字进行匹配 ａ Ａｔ ｒ 壹 ｕ ｏ ｈｉ （） ４ 得出结果 二是将文档的 Ｔｇ与关键字进行匹配 ，得出文档名称 ａ ：ｉ － ｎ Ｌ １ Ｉ － １ Ｊ 然后再获得文档撰写者—— 专家的名字。两种方法都是相对不太 其中 、 ×Ｊ ｆ ，… ．是 Ｓ 的 ／Ｌ Ｌ ＝ ２ ． 将 与Ｌ 乘积标隹 将 上 １ 三 ；化， 复杂的 Ｓ ＱＬ语 句 的查询 ，这 里 不做 过 多 的说 明 。 关键 语 句 搜 索 时 ，耍 将输 入 的语 句 与 文档 内容 以及 专 家 的 自 它平 方是为了避免出现负数 ，影响计算的正确性 ，最终 Ａｕｈ ｒｙ ｔｏｉ ｔ 我 描述 信 息 进行 比较 ， 里 不再 是 简单 的 Ｓ Ｌ语 句 就可 以得 出结 的值 将 会 是 介于 零 到 一 之 间 的某 个数 。 权威 程 度 越 大 ，该 专 家 被 这 Ｑ
企业知识图谱的构建和应用
企业知识图谱的构建和应用随着信息技术和互联网的快速发展，数据爆炸式增长已成为当今的一大现象。
在这种情况下，如何更好地利用大数据成为企业发展的重要课题。
知识图谱作为一种能够完善数据结构和提高信息利用效率的学习方法，正日益受到企业的关注。
那么，企业知识图谱的构建和应用有哪些具体措施呢？本文将从以下几个方面进行探讨。
一、企业知识图谱构建的基础构建一个有效的企业知识图谱应遵循以下原则：1. 数据企业知识图谱的构建离不开数据，可以从公司内部的数据仓库、外部数据源和文献资料库对数据进行采集，数据的来源可涵盖面比较广泛，像市场调研、行业分析、规章制度或者公司内部流程等等。
然后根据相应的业务领域进行数据清洗和加工，去除冗余、噪声和脏数据。
2. 归纳对数据的归纳是企业知识图谱构建的关键环节。
将数据按照业务领域的特点进行整理，归类，建立相应的知识库，同时也需要考虑数据之间的依赖关系，统一数据标准和语言。
3. 组织归纳好数据后，全面建立良好的数据组织结构非常关键。
数据组织结构的好坏直接决定了对知识图谱的支持效果，通常我们可以利用图形学和树形结构文件等方法进行数据组织。
同时，还可以利用Ontology本体论技术对数据体系进行分层管理和组织。
二、企业知识图谱应用的场景企业知识图谱应用场景的多种类型也是企业重视知识图谱的一个原因。
以下几种场景可以看做知识图谱的良好应用：1. 聊天机器人微软 Cortana、苹果 Siri、谷歌 Assistant等聊天机器人日益普及，而企业来时也可以利用聊天机器人来提高企业在客户服务、产品推广以及组织协调等方面的效率，同时也可以打造一种企业良好形象。
2. 智能客户管理企业的客户数量大多数情况下是庞大且多样性的，因此需要一个高效的客户管理系统，而知识图谱可以帮助企业更好地梳理和管理客户数据。
对于企业来说，应该涵盖每一个客户在不同方面的信息，这样可以更好地解决从客户服务、销售和营销等多个方面的问题。
企业知识管理的知识地图构建
汇报人：
CONTENTS
添加目录标题
知识地图概述
企业知识管理 的重要性
知识地图的构 建流程
知识地图的应 用场景
知识地图的维 护与更新
PART ONE
PART TWO
知识地图的定义：知识地图是一种可视化工具，用于描述组织内部的知识资源分布和 关系
知识共享：通过知识地图，企业员工可以方便地获取和分享知识，提高工作效率和创新能力
知识传承：知识地图可以有效地传承企业的核心知识和经验，避免因为人员流动而造成知识流失
跨部门协作：知识地图可以促进不同部门之间的协作和交流，打破信息孤岛，提高整体运营效率
业务拓展与决策支持：知识地图可以为企业提供全面的业务分析和决策支持，帮助企业更好地把握市场机遇和应 对挑战
PART FIVE
知识地图作为员工培训的教材，提供系统化的知识和技能培训 帮助员工快速定位所需知识点，提高学习效率 促进企业内部知识共享，降低培训成本 提升员工对企业的认同感和归属感，增强企业竞争力
知识地图提供全面、准确的数据支持 帮助企业快速定位所需知识资源 提高业务决策效率和准确性 促进企业内部知识共享和交流
智能化技术应 用：利用人工 智能、大数据 等技术提升知
识管理效率
知识共享与协 作：促进企业 内部知识共享， 提升团队协作
能力
个性化定制服 务：根据员工 需求提供个性 化知识服务， 提高员工满意
度
跨界融合与创 新：与其他领 域融合，推动 企业知识管理
的创新发展
汇报人：
PART SIX
定期评估知识地图的适用性和有效性 根据评估结果进行调整和优化 更新知识地图中的内容，保持其时效性和准确性 定期培训员工，提高其对知识地图的认知和使用能力
知识地图的创建
三、 知识的加工与编码
• 第二步：流程图分析（Process map analysis）
三、 知识的加工与编码
• 第四步：知识归档（Knowledge profiling）
• 根据访谈结果将知识匹配到流程图中，并 和专家一起对所描述的知识进行检验。在 对未经确认和重复的知识进行处理后，最 终产生知识文档。知识文档由一些属性， 如题目、创建日期、作者、专家、地点和 简介组成。下图就是一个知识文档的例子。
知识地图的创建
三、 知识的加工与编码
• 知识地图的创建过程（韩国浦项钢铁公司 的知识地图创建为例）：
– 1）组织知识定义； – 2）流程图分析； – 3）知识提取； – 4）知识归档； – 5）知识关联； – 6）知识地图确认。
三、 知识的加工与码
• 第一步：组织知识定义（Defining organizational knowledge）
• 分析企业流程，并制作基于任务流的流程 图。下图展示了热轧加工直至到达客户的 流程。
三、 知识的加工与编码
• 第三步：知识提取（Knowledge extraction）
• 基于在流程图中定义的每一个流程进行知 识提取。知识是根据操作手册进行组织的。 在知识提取流程中所采用的方法是对拥有 20年经验的专家进行采访和问卷调查。要 求专家们至少描述五项自己的知识，还要 描述知识的特征并进行知识评价。下图是 粗轧流程的知识提取。
三、 知识的加工与编码
• 基于这六步方法制作出来的知识地图不仅 能够显性化表示组织的知识，还有了一个 简要的知识文档，对于企业所需要知识进 行了简要描述。而知识关联步骤在显性化 表示知识之间关系的同时，也展现了组织 中的知识流（知识链）。因此采用这种方 法创建出来的知识地图具有立体的特征 （ontology、企业流程图、知识文档、知识 链）。
数据库管理在企业知识管理中的知识图谱构建与知识推荐
数据库管理在企业知识管理中的知识图谱构建与知识推荐概述：随着信息技术的不断发展与进步，知识管理在企业中的重要性日益凸显。
数据库管理作为一种关键的技术手段，对企业知识管理起着至关重要的作用。
本文将重点探讨数据库管理在企业知识管理中的两个关键方面，即知识图谱构建和知识推荐。
一、知识图谱构建：知识图谱是通过对知识进行关联、链接和组织，形成用于表示和推理知识的图谱结构。
在企业知识管理中，知识图谱的构建可以帮助企业更好地理解和利用各类知识资源。
数据库管理在知识图谱构建中发挥着关键作用，以下是几个关键步骤：1. 数据源整合和清洗：企业中的知识数据往往分散在各个部门和系统中，需要通过数据库管理将这些分散的数据源进行整合。
同时，对于数据中的噪声、冗余和不一致之处，数据库管理可以帮助进行清洗、规范化和标准化，以确保构建出准确可靠的知识图谱。
2. 知识表示和建模：数据库管理系统可以根据具体的知识模型和需求，对知识数据进行结构化建模。
通过数据库的数据表、关系、索引等功能，可以实现对知识的有效组织和访问。
此外，数据库的数据查询和更新功能可以支持对知识的快速操作和维护，从而为知识图谱的构建提供支持。
3. 关系抽取和链接：知识图谱的核心是将各种知识资源进行关联和链接，以形成知识的语义网络。
数据库管理可以利用知识抽取、推理和链接技术，帮助识别知识之间的关系并进行语义关联。
这样可以从不同角度和维度对知识进行探索和分析，为企业的决策和创新提供支持。
二、知识推荐：知识推荐是通过分析用户的兴趣、行为和需求，向其推荐相关的知识资源。
在企业知识管理中，知识推荐可以帮助提高员工的工作效率和决策能力。
数据库管理可以在知识推荐中发挥以下关键作用：1. 用户建模与个性化推荐：数据库管理可以对用户的数据进行收集和分析，构建用户的兴趣模型。
基于数据库的查询和数据分析，可以从用户的历史行为和数据分析中挖掘用户的兴趣和需求，实现个性化的知识推荐。
例如，在数据库中使用推荐算法可以预测用户的需求，并向其推荐相关的知识资源。
知识地图认知及构建方法浅析
知识地图认知及构建方法浅析文｜薛白石 贾晓霞 冉青云一、研究现状知识地图最早是由英国情报学家布鲁克斯（B.C.Brooks）于1980年在《情报学基础》中正式提出，他提出“知识地图”是指人类的客观知识，并认为人类的知识结构可以绘制成以各个知识单元概念为结点的学科认识地图。
目前，知识地图还没有统一的定义，学术界对其表述不尽相同，包括“知识指南与目录说”、“知识管理工具说”、“知识导航系统说”、“知识分布图说”等不同说法，而在企业界，大多会采用国家标准中对知识地图的定义，即知识地图是一种知识导航系统，并显示不同的知识存储之间重要的动态联系，协助用户快速找到所需知识。
关于知识地图的构成主要分为两类观点，一类为两层结构包括资源层及图表层，由知识资源、知识链接、知识节点、知识地图构成；另一类为三层结构包括资源层、描述层及图表层，由知识资源、知识链接、知识描述、知识关联、知识节点构成。
关于知识地图的分类，业界提出的划分依据主要包括按知识形态、对象、功能、需求、呈现形式、知识属性和范围、功能和应用等多个维度，在实际应用中，更多的是依据需求选择合适的划分依据，基于互补互斥的原则定义知识地图的类型。
关于知识地图构建模式，研究者们提出了三步构建法、四步构建法、五步构建法、六步构建法、七步构建法，纷繁多样的构建模式或是以特定的知识管理目标为导向，以此分析知识地图在某一方面的功能发挥，并单独研究其构建过程，或是着重强调构建过程中采用的技术手段，对知识地图本身功能的理解存在一定的偏差。
从现有研究成果来看，学者们对知识地图的理解仍旧有待加强，需要更加成熟的、完善的理论作为研究的依据；针对知识地图的构建和应用目前的研究还不够完善和深入，缺乏全面的、系统的概括与总结，且缺乏与新兴技术的结合研究。
二、知识地图特征与分类本文认为知识地图是按照某个主题对知识进行聚合展现的导航工具。
通过构建知识地图，将知识资源以图形化、表格化等直观方式进行展现，方便用户精准快速地定位、查找、学习、使用所需要的知识，达到按图索骥的效果。
企业级的知识图谱建设
企业级的知识图谱建设：探索智能化时代的新型数据管理方式在数字化、智能化的时代，数据是企业最重要的财富之一。
根据IDC的预测，到2025年全球数据存储需求将会达到175ZB(1 ZB=10的21次方字节)。
如何有效地管理和利用企业中海量的数据已成为企业数据管理的重大挑战。
这时一个新型的数据管理方式——知识图谱，应运而生。
知识图谱是一种基于语义关系的数据表示和查询方法，可以为企业解决实际业务问题提供更深入、更智能的洞察。
一、什么是知识图谱？知识图谱是一种用来表示实体、概念及它们之间的关系的大规模图形模型，主要基于RDF数据和本体学原理，数据可以来源于各种结构化、非结构化、半结构化甚至是人工标注的数据。
通俗而言，可以理解为一个超级数据库，包含了所有知识的连接、关联和语义信息。
它可以连接各种领域的信息，包括人、地点、物品、时间等知识元素。
如下图所示，图谱上的节点具有不同的类型和属性，节点之间的边描述了它们之间的语义关系。
例如，防疫科普知识图谱中，“新冠病毒”是一种“病原体”，“疫苗”是“防疫措施”的一种，“居民小区”和“工地”都是“重点场所”。
知识图谱的建设增强了数据之间的文本关联，并且通过在挖掘层次、内涵上的联系，加强了不同数据之间的集成和利用，成为了智能化时代下新型数据管理方式的重要方式。
二、为什么企业需要构建知识图谱？1. 数据的应用难度大各类企业都具备相应的大数据平台，但是数据能力的开发利用却仍然具备一定困难。
随着企业数据的增加，数据的复杂性和分散度也大大提高。
传统数据处理技术主要基于关系型数据库，并以SQL为核心，但是，这类技术对数据结构和数据之间的连接处理能力相对较差，无法对数据的语义信息进行深入挖掘和扩展应用。
而知识图谱可以将分散、异构且非结构化的数据综合并存，通过深层挖掘转化为有价值的知识。
2. 知识精准匹配的需求随着智能化时代的到来，精准数据匹配和查询成为了一种基本需求。
传统的数据查询系统依靠的是关键词匹配，而知识图谱基于语义关系提供了更加准确和高效的查询方式。
规划知识地图 知识地图
规划知识地图知识地图作为知识管理内容的一个重要组成部分，知识地图是动态的，企业必须指派专人来负责知识地图的维护与更新，才能发挥知识地图的最大效益。
举例而言，某位员工离职后，公司很可能会失去部分知识资产，或是当某位员工接受了某个课程的教育训练后，公司的知识资产会增加，这些情况都会使得知识地图其间的连结与关系发生变化。
另外，企业应保留过去不同时期的知识地图，以观察企业知识资产与知识需求的变化。
构建四部曲企业在制定自己的知识地图时，关键在于识别组织知识，然后从主题和分类两个途径对知识加以。
具体步骤如下:第一步,可以尝试建立分类的知识地图，这相对容易，但不足之处在于无法充分揭示知识之间的内在联系，充其量是全文检索，而基于关键词的知识不能充分反映其本质，最好是从语义联系的角度即主题来组织知识地图;第二步，以人力和客户需求以及客户资本为基础建立知识地图，实现方法是将职位知识分级、客户知识分级、创造性知识分级,然后将每个人的知识分级;第三步，建立各类知识与人之间，人与人之间、知识与知识之间的联系;第四步，要有可视化的技术把知识地图展现出来，既可以选择传统的目录等级层次，也可采用树形结构或更好的网状结构。
Gartner Group提出了四个建置知识地图的主要活动（如图1所示）。
知识审查主要在审查企业内部的知识资产及其，并确定企业的关键知识。
透过知识审查，除了可以了解企业内所缺乏的知识之外，也能知道一些经常使用、充斥在企业内的知识是什么。
这些记录包括专业术语的使用、某个关键工作的相关知识、某项知识的使用频率、哪些知识难以获得、以及哪些使用者需要专家。
知识制图通常根据社会及业务背景来进行知识资产的分类，配合企业的专业术语，将知识分门别类地归类在不同范畴内，并标示其间的关系。
此阶段，知识地图的雏型已完成，它能明确地指出企业现存了那些信息与知识。
其中，人力因素与工作环境的整合是知识制图很重要的需求。
知识轮廓与个人化主要描述使用者与其它事物的关系，包括了其它员工、信息资产、社群、媒介、或自动化流程等，并据此提供相关的信息给予使用者。
(整理)企业知识地图的编制方法.
核心知识地图编制报告一、编制方法共词分析法是广泛应用的知识地图编制方法，原理为分析核心词汇的相似性，共词是指如果两个关键词汇同时被同一个单位（例如总部的一个业务部门）引用，说明这两个关键词具有紧密的关系。
通过整个企业知识库的内容，共词分析法挖掘其中有代表性的知识，以总部部门及其包含的二级团队共同使用的频数为对象1，利用多元统计分析，实现核心知识的可视化操作。
以下为编制步骤：二、核心知识地图（一）确定核心知识词汇根据《各条线知识结构及分布表》，我们统计相关度在3 以上的1统计词汇频数的基础为：各条线知识结构及分布表词汇数量，得出各业务部门的词汇使用频数。
用系统法和分类汇总法，分别得出高频词汇，汇总两项结果，得出70个核心知识词汇。
（二）建立共词矩阵对确定的70个高频关键词进行两两检索，统计它们在11个条线部门共同出现的频率，形成70×70的共词矩阵。
（三）数据处理及结果1. 因子分析以共词矩阵为基础，通过SPSS19.0统计软件对70个核心知识词汇进行因子分析。
效仿储节旺、闫士涛等选择主成分法和最大平均值旋转方法进行处理，共获取4个因子，累计贡献率达97.5%。
即是说，可以解释整个企业知识管理体系97.5%的核心知识信息。
因子分析法将矩阵的因子数减少为4个，因子1为公司信贷与交易性业务；因子2 为客户服务营销与金融市场；因子3为银行财务会计、运营管理、操作风险管理和市场风险管理、合规管理；因子4为信用风险管理与内控。
结合知识点的共性，归纳为4类：I公司银行、II零售银行、III风险量化评估及内控、VI中后台业务支撑。
2. 聚类分析层次聚类法首先两两比较、合并相似度最高的变量，再在新产生的类别上，将相似程度最高的类别进行合并，如此重复，直至将所有变量合并归为一类。
由此得出树状图1。
（请见附件）聚类分析法将核心知识词汇分为6个类别，分别为：第㈠类：公司信贷与交易性业务;第㈡类:企业金融;第㈢类:金融市场;第㈣类:信用风险管理及客户营销服务;第㈤类: 操作风险、市场风险管理及业务运营合规;第㈥类:财务会计和银行系统。
应用主题词绘制企业知识地图
应用主题词绘制企业知识地图企业信息化发展经历了从数据管理阶段到信息资源管理阶段，再到知识管理阶段。
知识地图的建设一直是知识管理的重点，也是难点。
本文对主题词进行了研究，探索了应用主题词绘制企业知识地图的方法，并结合实际案例进行分析论证。
一、应用主题词是企业实现知识管理的重要途径1主题词的定义主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇。
主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。
主题词法依选词方法分，则有标题法、元词法、关键词法和叙词法。
2企业信息化进入知识管理阶段企业信息化是指在企业业务流程与生产经营活动重组和优化的基础上,利用计算机技术、网络技术和数据库技术对企业进行集成化管理,实现企业内部、外部信息共享和信息资源的有效利用,以提高企业的经济效益和市场竞争能力。
这里的企业信息资源包括人力资源、生产资料、财政资源等一切企业生产过程中涉及到的客观存在，是广义上的概念。
企业的本性是对高利润的追求，生产效率的提高和管理的高效化是其实现的途径。
企业信息化是企业在信息时代追求高利润的手段。
企业信息化的本质是实现对企业信息资源的有效控制和合理分配，实现企业的知识管理。
从信息管理阶段进入知识管理阶段，强调知识的积累、共享、交流、重用。
而目前面临的难题是企业信息资源的梳理和控制。
企业的生产过程和业务流程是一个动态的过程，伴随物资流和资金流的流动过程，企业的信息资源产生一种动态的变化过程，增加了企业实时有效控制信息资源的难度。
3主题词的应用在企业信息化中的作用为什么要在企业信息化中引进主题词的概念？在企业信息化中引进主题词法：知识管理是企业信息化的一个重要目标，主题词的应用是实现知识管理的一条重要途径。
企业知识管理的前提是标准化，企业信息（大信息的概念：人、财、物）的标准化是有限理性的。
应用主题词，实现企业知识管理中服务目录和资源目录的对接。
企业知识地图构建
什么是企业知识地图“知识地图”这一概念，最早是由布鲁克斯提出的,它所提出的“知识地图”主要是指人类的客观知识，他认为人类的知识结构可以绘制成以各个知识单元概念为结点的学科认识地图。
企业知识地图就是企业知识资源的总分布图，具体包括两部分内容：一是企业知识资源的总目录及各知识点间的关联；二是人员专家网络，即对企业员工的知识技能及相关领域专家的描述。
一幅好的企业知识地图不仅需要清楚揭示企业内部、外部相关知识资源的分布及知识节点间的相互关联，还要建立知识与人、人与人之间的联系。
更完善的知识地图还要能揭示企业的组织结构、业务流程等内容。
[编辑]企业知识地图的特点企业的知识地图涵盖的范围更为广泛，导航方式更为灵活。
它也不同于一般的“网站地图”，因为它不仅是知识的索引目录，还揭示了知识节点间的关系，如相关、相邻、包含等，更重要的是揭示了知识与人之间的联系。
[编辑]企业知识地图的功能1.指示企业中的知识资源的位置这是知识地图最根本的功能，它能告诉人们到哪里去找需要的知识，并通过各种方式引导人们找到所需的知识和信息。
实际上是反映企业内外部知识资源状况的导航图。
2.揭示企业中的隐性知识由于隐性知识存在于人脑中，很难显性表述，或者转化成本太高，或在提炼过程中会失去很多特性，而这些特性可能比共性的东西更有价值，因此，找到拥有知识的人，也就找到了需要的知识。
简单地说，就是公司里面有哪些人员，这些人员具体从事过哪些项目，有些什么知识背景和经验。
例如，软件工程师甲曾经开发过人事管理软件，能用VB、Oracle编程。
乙是人力资源部人员，曾在其他公司参与过人力资源系统的采购和实施。
两者通过“人力资源”这一知识节点联系在一起。
如果公司有一个客户，需要采购一个基于Oracle系统的人力资源系统，通过知识地图，就可以很快找到甲和乙及其他相关人员，随着知识地图的不断完善，可以集中企业所有的资源，为客户提供最好的产品和服务。
此外，知识地图不仅能对企业内部员工的隐性知识进行揭示，而且还能揭示外部专家的知识，从而将外部的专家资源纳入资源网络中，使内部人员可以方便地获得外部的支持。
面向软件企业员工知识共享的知识地图构建
面向软件企业员工知识共享的知识地图构建刘向, 俞竹超, 尤天慧( 东北大学工商管理学院, 沈阳 110004)摘要: 本文分析了软件企业员工的知识共享概念与内容，基于软件企业员工的知识体系提出了一个面向软件企业员工知识共享的知识地图模型，提出了知识地图的构建方法，最后讨论了知识地图在软件企业员工知识共享平台中的应用。
关键词: 知识地图; 知识共享; 软件企业; 员工培训0 引言在知识经济时代，企业竞争力不再是依靠所拥有的物质资源及资本，而是更多的依靠知识资源[1]。
知识型人才是企业的支柱。
在这个以创新求发展的社会，企业的新员工作为新鲜血液，对企业的创新和发展起着举足轻重的作用。
然而，大多数新员工在进入企业初期往往表现得难以适从。
因而，如何使新员工以最明显的效果、最短的时间融入到企业中来成为企业面临的严峻问题。
在现实中，一些企业已经采取了一定的措施，例如：海尔的员工培训四部曲[2]、老员工带新员工、经验交流会等。
然而，传统的入职培训都是通过短期的课堂讲授，将公司文化、组织结构、管理制度等繁琐信息灌输给新员工。
实践证明，这种不少公司通用的培训方法，效果并不理想。
由于近一半新员工的工作年限在两年以下，对本职工作和公司本身仍然比较陌生。
因此，入职培训中太过集中信息量往往让新员工难以适从，而且大量信息在他们的初期工作中并不需要。
于是，这短期的培训内容将很快被员工遗忘，在以后要用的时候却发现知识还不够。
在知识经济时代，软件企业作为一种知识密集型企业，员工的流动性较大，专业人才总是向着最能发挥自己作用和实现自己价值的企业靠拢，不少软件企业因为低落的员工忠诚度而付出了重大的代价。
他们不得不经常雇用新员工，并花大力气来培训他们以适应本企业的工作。
尽管知识共享可以较好地促使新老员工之间的知识交流，但由于缺乏有效的知识交流方式，导致知识共享的实际效果常常不尽如人意。
知识地图 (Knowledge Map)的出现使得解决上述问题成为可能[3]。
知识地图的构建
知识地图的构建知识地图的构建2006-12-25:随着知识经济时代的到来，知识管理的巨大推动作用逐渐在不同类型的企业中益发显现。
如何有效地收集和运用知识已成为先进企业持续发展的重要课题.构建企业的知识地图是其中最为重要的进行知识存储和加工转化的有效手段.知识地图的构建牵涉到2个重要方面.知识地图的分类规划和知识地图的分享.知识地图的分类规划首先需清晰企业知识的核心内容.界定知识的范围,必须符合企业的价值观,战略意图和成员的文化共识其次必须建立企业知识的主要分类.知识分类就象盲人的大象,不同的侧面可以有不同的见解,每个人均可以从不同的角度找到资料,而且可以通过多种维度的交叉筛选,获得更为符合需求的资料.初期可以是设定3-5种标准分类,再辅助以关键词和内容联想,以吸引成员的眼球.进行知识的快速扩充构建.再次引入知识管理的信息系统,组件信息数据库,开发多种搜索工具和知识交流社区,持续改进以确保操作界面更具人性化设计,允许客户个性定制和使用便捷.这是吸引眼球后仍能保持成员持久兴趣的重要保障最后量化知识地图的关键评估维度,将关键知识定义为某种类型资产价值,通过内部专家的评级推荐,更多地和业务运营实际相挂钩.知识地图的分享企业倡导进行更多成员对知识地图的使用,通过个体和团队的交流在知识库中发掘和加工原始知识,获得更多知识的理解,增值和经验分享,逐步形成企业知识管理的有效氛围,这将更强地引起更大范围的成员注意力和良性知识管理循环.以下是一些值得尝试的手段:·鼓励企业成员公开时间和分享计划:塑造共同成长的文化氛围和工作习惯·将知识的构建作为企业的价值观和战略体现的重要手段:通过企业成员对战略设计的讨论和分享,从思想上深刻认知知识地图的作用和经济价值,并在定期的战略阶段中评估·设立专门的知识管理团队:有效地集成内部知识和维护分类收索系统;组织定期的知识资料介绍,并支持其他企业成员的知识构建·设计适当的知识开发项目,如客户服务满意度模型,产品线研发模型和经理技能模型等通过这些项目的实施,与日常操作紧密相结合,提升专业知识深度和凝聚企业成员关注度·推崇个人分享:将个人的愿景和知识分享,最好是将个人特长能力转化为系统工具或模型·改善组织能力:利用知识地图中的系统和工具模型来改善个人和组织能力总之,知识地图构建不能追求完美,开始建立一个可供成员分享的平台,让更多的成员自愿花更多时间在这个网络的社区,从而推动更好地自我成就和价值分享,才能最终有效地转化为企业战略的持续推进和创新动力.。
面向过程的工业设计知识地图构建
面向过程的工业设计知识地图构建摘要：通过知识地图的构建的方法，可以有效地推动工业产品的创新。
如果要想实现知识地图的合理应用必须要从工业设计的知识概念入手，全面剖析设计过程应该注意的原则和问题，才能把知识地图构建起来，实现它的应用。
关键词：工程设计；设计过程；知识地图；构建工程设计是一种知识密集型创新行业，在增强企业竞争力方面有着举足轻重的作用。
工业设计行业为传统的产品的再一次重生创造了机会，这其中得益于知识管理在跨专业共享设计知识、辅助设计决策、创新设计方案以及转换个体、组织经验等各方面领悟的大力支持。
[1]本文在了解工程设计概念的基础上，利用了不同的设计过程模型建立了知识地图的体系，实现了只是创新的目的。
1.工业设计的知识概念工程设计的知识概念要从两方面入手。
第一，从产品设计来说，工程师设计师们通过工程设计知识来达到发展产品的目的，而一般这些工程设计知识是由以往的设计教育经验出来的，它横跨了艺术学、美术学、心理学以及机械学等众多学科。
第二，设计意识不仅具有抽象的概念，更以具体的物像形式存在着，简单地说它能不能通过显性的形式表现出来。
因此，用一句话概括来说，就是工业设计是以具体案例存储下来的，这些案例被看做是知识获取的良好途径。
2.过程模型的设计有了工业设计知识的支撑就可以进行工业设计过程模型的开发，但是这一模型开发过程也是有科学性的。
2.1模型的构建原則（1）通用性原则。
过程模型的设置可以是抽象的，但是要做到能反映各种不同类型产品、设计项目的开发过程。
（2）动态性原则。
所谓动态性，就是要求过程模型能够随着产品开发现状能够不断地实现随意地调整和改变。
（3）交叉性原则。
这也是与工程设计的知识概念相吻合的，过程模型的建立要能够支持各个领悟的开发人员开发与合作，从而反映出各个领域的知识。
2.2设计过程模型的构建这一模型的构建要在充分尊重以上所提到的三种构建原则的基础上进行，具体可以操作以下步骤。
第一，可以通过案例调查、个体走访和问卷等的形式收集各类有关设计过程的信息；第二，通过调研有关设计过程领域的形成理论文献作为参考；第三，采用分类和不同层次抽象归纳的方法建立，这种抽象粒度的框架模型可以分为5个抽象层面，分别是时期、层面、阶段、任务和活动，是一个实现从抽象到具体的设计过程。