知识集成研究综述

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科学知识图谱研究综述

科学知识图谱研究综述科学知识图谱研究综述引言：随着科技的快速发展，人们对科学知识的需求也越来越高。

为了更好地组织、管理和利用科学知识，科学知识图谱作为一种新兴的知识表示和存储方式，正在受到广泛关注和研究。

本文将综述科学知识图谱的研究进展，包括其定义、构建方法以及应用领域，旨在为读者提供对该领域的全面认识。

一、科学知识图谱的定义科学知识图谱是一种以图形和语义为基础的知识表示方法，用于描述科学领域的知识体系和关系。

它将科学领域的知识以图谱的形式展现出来，使得人们可以直观地了解知识间的关联和层次。

科学知识图谱的构建需要深入挖掘科学文献、专利数据库等资源，并建立类似于图数据库的知识表示模型。

二、科学知识图谱的构建方法1. 知识抽取与清洗：科学知识图谱的构建首先需要从科学文献、专利数据库等海量数据中抽取知识，并进行清洗和整理。

这一过程包括文本的分词、命名实体识别、关系抽取等技术手段的应用。

2. 知识表示与建模：科学知识图谱需要将抽取出的知识进行合理的表示和建模，以便于后续的存储和查询。

在这一过程中，需要利用本体学、图论等方法，构建科学知识的语义网络，并为每个节点和关系进行准确的语义标注。

3. 知识关联与链接：科学知识图谱的关键在于建立节点之间的关联和链接。

通过挖掘知识中的共现关系、上下位关系等，可以识别出知识间的相似性和相关性，并建立节点之间的链接。

这一过程可以借助机器学习和自然语言处理等技术手段实现。

三、科学知识图谱的应用领域1. 科学研究：科学知识图谱可用于科研人员的文献检索与阅读，提供更高效的科研工具和资源。

科学家可以借助科学知识图谱查找相关研究领域的权威资源，并从中获取研究灵感和联系。

2. 知识管理：科学知识图谱可以帮助组织机构或企业对内部知识进行分类、管理和共享。

通过搭建企业内部的科学知识图谱，可以减少重复研究、促进知识流转，提高组织的创新能力和竞争力。

3. 人工智能应用：科学知识图谱为人工智能系统提供了丰富的背景知识和语义信息。

集成学习综述

集成学习综述梁英毅摘要机器学习方法在生产、科研和生活中有着广泛应用，而集成学习则是机器学习的首要热门方向[1]。

集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。

本文对集成学习的概念以及一些主要的集成学习方法进行简介，以便于进行进一步的研究。

一、引言机器学习是计算机科学中研究怎么让机器具有学习能力的分支，[2]把机器学习的目标归纳为“给出关于如何进行学习的严格的、计算上具体的、合理的说明”。

[3]指出四类问题的解决对于人类来说是困难的甚至不可能的，从而说明机器学习的必要性。

目前，机器学习方法已经在科学研究、语音识别、人脸识别、手写识别、数据挖掘、医疗诊断、游戏等等领域之中得到应用[1, 4]。

随着机器学习方法的普及，机器学习方面的研究也越来越热门，目前来说机器学习的研究主要分为四个大方向[1]： a) 通过集成学习方法提高学习精度；b) 扩大学习规模；c) 强化学习；d) 学习复杂的随机模型；有关Machine Learning 的进一步介绍请参考[5, 1,3, 4, 6]。

本文的目的是对集成学习的各种方法进行综述，以了解当前集成学习方面的进展和问题。

本文以下内容组织如下：第二节首先介绍集成学习；第三节对一些常见的集成学习方法进行简单介绍；第四节给出一些关于集成学习的分析方法和分析结果。

二、集成学习简介1、分类问题分类问题属于概念学习的范畴。

分类问题是集成学习的基本研究问题，简单来说就是把一系列实例根据某种规则进行分类，这实际上是要寻找某个函数)(x f y =，使得对于一个给定的实例x ，找出正确的分类。

机器学习中的解决思路是通过某种学习方法在假设空间中找出一个足够好的函数来近似，这个近似函数就叫做分类器[7]。

y h f h2、什么是集成学习传统的机器学习方法是在一个由各种可能的函数构成的空间（称为“假设空间”）中寻找一个最接近实际分类函数的分类器h [6]。

知识创新研究综述与评析

的特征、方式等有待深化和完善；需要进一步拓展揭示知识创新机理的新方法；有针对性的知识创新机制需要持续
探索与应用。关键词知识创新知识创新机理研究综述
中图分类号
Ｇ３０２
文献标识码
Ａ
文章编号
１００２ — １９６５（２０１３）０２ — ００８８ — ０５
０引言
随着全球化、区域一体化的不断发展和知识经济的兴起，知识创新已成为知识经济发展的生命线，是提升国家和地区竞争力的有效途径。在知识经济时代，
国家的创新能力是决定一个国家在国际竞争和世界格局中的地位的重要因素，企业的创新能力是关系到企
ｅｑｒｕｉｅｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ．ａｎｄｈｅｔｐｅｒｔｉｎｅｎｔｍｅｃｈｎｉａｓｍｓｆｏｎｏｋｗｌｄｇｅｅｉｎｎｏｖａｉｔｏｎｎｅｅｄｔ０ｅｂｃｏｎｉｔｎｕｏｕｓｌｙｅｘｐｌｏｒｅｄｎｄａａｐｐｌｉｅｄ．ＫｅｙｗｏｒｄｓｋｎｏｗｌｅｄｇｅｉｎｎｏｖａｉｏｔｎｍｅｃｈｎｉａｓｍｏｆｎｏｋｗｌｄｇｅｅｉｎｎｏｖａｉｔｏｎＲｅｖｉｅｗ
第３２卷第２期２０１３年２月
情
报
杂
志
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ￣

大数据背景下知识融合研究综述

大数据背景下知识融合研究综述作者：高国伟梁力琛李永先郭琪来源：《电子商务》2019年第06期摘要：网络大数据中包含着海量的知识资源，这些资源在知识服务的过程中发挥着极其重要的作用。

如何从多源异构的海量数据中准确地提取知识并加以有效利用成为当前知识服务的热点问题。

本文以当前大数据背景下知识融合研究现状为出发点，对当前知识融合领域内的相关文献资料进行分析，从传统的知识融合的理论结构、关键技术、学科或领域间的交互运用入手，归纳并总结知识融合的理论方法与框架模型，从而探讨大数据环境背景下的知识融合研究的新进展以及对未来做出展望，同时在此基础上进行评述，以期为该领域更为深入的发展提供参考。

关键词：大数据;知识融合;知识服务伴随着互联网技术的不断普及和创新，大数据时代逐渐走进我们的视野。

大数据不仅是一种实用性很强的分析工具，而且也是一种重要的思维方式。

但大数据为我们带来许多积极影响的同时也面临着众多亟待解决的问题。

在大数据背景下，知识库的容量不断被丰富，如何让所得知识得到最大化利用就成为了现阶段知识学科需要面对的头等问题。

为了突破这个难点，相关知识领域的专家学者提出了“知识融合”这一概念并对其进行了深度研究。

不断地促进和发展相关理论与技术，从而达到解决问题的目标。

知识融合是一门交叉学科，它通过对多元异构的分布式知识进行组织提取，以知识需求作为最终目的对知识进行转化融合等过程，从而获取高效、高价值的新知识。

自20世纪90年代以后知识融合概念进入学术界以来，国内外的众多学者对知识融合问题开展了多方面的研究，综合现阶段的知识融合领域相关文献，可以发现当前的研究重点主要在融合算法和体系建设两方面。

知识融合的相关文献在不断的增长，但还未有一个相对全面的的研究综述和系统归纳。

本文通过对当前知识融合领域的相关文献期刊进行分析，并分别从知识融合的理论结构、融合算法、学科或领域间的交互应用等方面进行归纳总结，并对知识融合的未来发展提出了展望，以期为知识服务的相关研究提供一些借鉴和参考。

信息集成研究综述

（ｍｐｔｒＣｅｔｒＳｈｏｆＣｍｐｕｅ，ｕａｉｅｓｔＷｕｎ４０７Ｃｏｕｅｎｅ，ｃｏｌｏｏｔｒＷｈｎＵｎｖｒｉｙ，ｈａ３０２）（ｔｔｙＬａｒｔｒｆＳｆｗａｅＥｎｉｅｒｎＷｕａｉｅｓｔＷｕａ３０２）ＳａｅＫｅｂｏａｏｙｏｏｔｒｇｎｅｉｇ，ｈｎＵｎｖｒｉｙ，ｈｎ４０７
ｉｅａｔｏｎｔｇｒｉｎ．
ＫｅｗｏｄＩｆｒｔｎｉｔｇａｉｎＨｅｅｏｅｅｕ，ＡＶ，ｙｔｓｎｏｍａｉｎｅｒｔ，ｔｒｇｎｏｏｏｓＬＧＡＶ，ｅ — ｔｃｕｅａａＳｍｉｒｔｒｄｔｓｕｄ
维普资讯
计算机科学２０Ｖ１３ № ．０６ｏ．３７
信息集成研究综述＊）
杨先娣彭智勇刘君强李旭辉
Hale Waihona Puke （汉大学计算机学院武汉大学计算中心武汉４０７）武３０２（汉大学软件工程国家重点实验室武汉４０７）武３０２
的研究做了综述，包括信息集成的方法、逻辑框架、查询处理，以及Ｗｅｂ上半结构化数据的集成。最后，对将来的研究
主题进行了展望。
关键词
信息集成，构，ＡＶ，ＡＶ，结构化数据异ＬＧ半
ＡｎＯｖｒｉｗｆＩｏｍａｔｏｎｔｇａｉｅｖｅｏｎｆｒｉｎＩｅｒｔｏｎＹＡＮＧａ－ＰＥＸｉｎＤｉＮＧｈ— ｎ２ＬＩＪｎＱｉｎｚＬ — ｉＺｉＹｏｇＵｕ－ａｇＩＸｕＨｕ。

知识网络研究进展及评述

知识网络研究进展及评述摘要：本文综述了近年来知识网络研究的主要进展，讨论了不同技术如机器学习、图神经网络、自然语言处理等如何构建和开发知识网络. 文章总结了知识网络的优势，以及在认知与预测应用方面的突出优势。

最后，文章给出了一些展望，如自动补全、可视化和无监督学习等方面如何改进知识网络。

关键词：知识网络，机器学习，图神经网络，自然语言处理，无监督学习正文：近年来，随着人工智能技术的飞速发展，研究者们着眼于知识网络的研究，将不同的技术融合在一起，以便构建出复杂的和形象化的知识网络。

知识网络是机器学习的一个重要的子领域，研究者们希望通过有效的方法将知识整合到一个集成的模型中，以最大限度地提升认知和决策性能。

目前，机器学习和图神经网络已经成为构建和开发知识网络的首选技术。

机器学习技术可以用来从大量的数据中自动提取特征以及模式，使得知识网络的构建和开发变得更加容易。

而图神经网络则提供了将一系列特征包装到一个集成的模型中的功能，有助于精确地模拟各种复杂的实际问题。

此外，自然语言处理也被广泛用于知识网络的构建和开发，以充分利用文本中的信息，从而帮助知识网络有效地模拟和预测各种复杂的现实问题。

知识网络具有多重优势，既可以处理模糊性，有助于解决复杂的现实问题，而且还能够有效地抽取文本和图像中的有用信息。

知识网络还在认知和预测应用中具有突出的优势。

例如，知识网络可以帮助机器阅读，构建复杂的句子理解模型，从而改善搜索引擎的结果。

此外，由于知识网络拥有大量的数据，它可以帮助机器学习模型更准确地预测复杂的问题，如股市预测、天气预报等。

尽管知识网络的研究取得了巨大的成功，但仍有一些挑战和机遇可以探索。

譬如，知识网络仍然需要改进，特别是在自动补全、可视化和无监督学习等领域，以便更好地支持知识网络的发展。

所以，研究者们可以以此为基础，继续探索更多的知识网络技术，以开发更为实用的知识网络模型。

另外，未来知识网络的发展也会受到越来越复杂的应用领域的挑战。

科学知识图谱研究综述

科学知识图谱研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，科学知识图谱作为一种新型的知识表示和组织方式，受到了广泛的关注和研究。

本文旨在对科学知识图谱的研究进行全面的综述，梳理其发展历程、基本原理、构建方法以及应用领域等方面的研究成果。

通过对现有文献的梳理和分析，本文旨在为相关领域的研究者提供一个清晰、系统的科学知识图谱研究视角，为未来的研究提供借鉴和参考。

本文将对科学知识图谱的基本概念进行界定，明确其研究范畴和核心要素。

接着，将回顾科学知识图谱的发展历程，分析其在不同阶段的特点和发展趋势。

在此基础上，本文将重点介绍科学知识图谱的构建方法和技术，包括知识抽取、知识融合、知识表示和推理等方面的研究进展。

还将探讨科学知识图谱在各个领域的应用实践，如智能问答、语义搜索、推荐系统等。

本文将对科学知识图谱研究面临的挑战和未来发展方向进行深入分析，以期为相关领域的研究者提供有益的启示和思考。

通过本文的综述，相信读者能够全面了解科学知识图谱的研究现状和发展趋势，为进一步推动科学知识图谱的研究和应用提供有力支持。

二、科学知识图谱的基本概念科学知识图谱，又称科学知识域可视化图谱，是一种基于图论和网络科学的知识表示方法。

它以科学知识为研究对象，通过数据挖掘、信息抽取、知识计量和图形绘制等一系列技术手段，将科学知识以图形化的方式展示，揭示出科学知识的结构、演化、关联和交叉等深层次信息。

科学知识图谱的构建基础是大量的科学文献数据，包括学术论文、专利、科研项目等。

通过对这些数据进行清洗、预处理和语义标注，可以提取出科学实体（如科学家、研究机构、关键词等）以及它们之间的关系（如合作关系、引用关系等）。

这些实体和关系被抽象为图谱中的节点和边，进而形成一张复杂的网络结构。

科学知识图谱具有多种功能和应用。

它可以作为科学计量学的研究工具，用于分析科学领域的发展趋势、研究热点和学科交叉等。

它可以作为科研人员的辅助工具，帮助他们了解研究领域的前沿动态、寻找合作伙伴和潜在的研究方向。

高校知识共享研究综述

ＲｅｖｉｅｗｏｆＫｎｏｗＩｅｄｇｅＳｈａｒｉｎｇｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ／／ＷｕＢｉｎ，ＳｏｎｇＹｅ
ＡｂｓｔｒａｃｔＡｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｒｅｓｔｒｉｃｔｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｉｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅｓｈａｒｉｎｇ．Ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ，ｉｎｔｅｒｎａｌ
ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｉＳｎｏｔｐｅｒｆｅｃｔ，ｌｏｗｌｅｖｅｌｏｆＫｎｏｗｌｅｄｇｅｓｈａｒｉｎｇ，ｔｈｅｒａｎｇｅｏｆＫｎｏｗ１ｅｄｇｅｓｈａｒｉｎｇｉＳｓｍａｌ１，ｔｈｅｆｏｒｍｏｆＫｎｏｗｌｅｄｇｅｉＳｔＯ０Ｓｉｍｐｌｅ．Ａｆｔｅｒｂｒｏｗｓｉｎｇｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇ１ｉｔｅｒａｔｕｒｅ．ＴｈｉＳａｒｔｉＯ１ｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄｃｏｍｂｅｄｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｔｅａｍ，
ａｎｄｏｎｔｈｉＳｂａｓｉｓｉｔｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｓｏｍｅｏｐｉｎｉｏｎｓａｎｄｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｏｆｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｋｎｏｗｌｅｄｇｅｓｈａｒｉｎｇ．

知识共享研究视角综述

知识共享研究视角综述本文从知识转移、市场交易、知识创造、组织学习等视角对知识共享文献进行了综述，对该领域研究的发展脉络进行了梳理，探讨了知识共享研究的未来发展趋势。

关键词：知识共享研究视角发展趋势综述知识经济时代，“知识已成为一个企业的首要资源”。

知识共享作为企业知识管理的重要基础和关键环节，现已引起了国内外学者的关注和研究兴趣。

所谓知识共享（knowledge sharing），就是指组织的员工或团队通过各种渠道进行知识交换和讨论，扩大知识的使用价值，创造出新知识，从而构造企业的知识优势。

但是，由于知识背景与研究问题的出发点不同，国内外学者从各自不同的视角对知识共享进行研究，他们研究的侧重点和结果也不一样。

本文对目前国内外知识共享的已有理论研究成果进行梳理式回顾，探讨了知识共享研究的未来发展趋势。

知识共享的研究视角（一）知识转移的观点Davenport&Prusak(1998)认为，知识共享是两个过程的有机统一，这两个过程分别是知识转移过程和知识吸收过程，并据此提出了一个知识共享的公式，即：知识共享=知识转移+知识吸收。

Dixon N.(2000)指出，外部知识并不总能为组织赢得竞争优势，真正能为组织赢得持续竞争优势的是哪些基于经验的独特知识，如技术诀窍等。

C.S.Galbraith（1990）提出，知识转移与共享可以通过一系列机制发生，其中包括：培训、交流、观察、技术转移、与供应商及客户的交互作用等。

（二）市场交易的观点Ensign（1997）认为，知识共享是指不同知识拥有者之间交易的过程。

持这种观点的学者将知识视为如同普通经济资源，知识的有用性和稀缺性使其拥有者也可以用来交易。

Davenport&Prusak(1998)认为，在企业内部也存在一个“知识市场”，企业内部的知识市场是知识转移的重要途径，他们将知识共享过程看作是企业内部的知识参与市场的过程，与其它商品与服务一样，知识市场也有买方、卖方，市场的参与者都可以从中获得好处。

集成学习方法研究综述

集成学习方法研究综述关键词：集成学习，机器学习，，学习方法引言随着人工智能和机器学习领域的快速发展，集成学习方法逐渐成为了研究热点。

集成学习通过将多个独立的机器学习算法组合在一起，以获得更好的预测性能和泛化能力。

本文旨在全面总结和评价近年来集成学习方法的研究进展，涉及的主要概念、方法、优缺点以及未来研究趋势。

主体部分1、集成学习方法分类集成学习方法可以根据不同的分类标准分为不同的类型。

根据所用基本学习器的类型，集成学习方法可以分为同构集成和异构集成；根据基本学习器之间的关系，集成学习方法可以分为Bagging、Boosting 和Stacking；根据集成学习的目标，集成学习方法可以分为预测型集成和分类型集成。

2、研究现状近年来，集成学习方法在各个领域都得到了广泛的应用。

在机器视觉方面，集成学习方法可以用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务；在自然语言处理方面，集成学习方法可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务；在医疗领域，集成学习方法可以用于疾病预测、药物发现和基因识别等任务。

3、研究方法集成学习方法的主要研究方法包括：样本选择、模型选择、并行计算和可视化技术等。

样本选择是通过对输入样本进行重抽样，以获得更准确的模型估计；模型选择是通过对多个基本学习器进行选择和调整，以获得更好的预测性能；并行计算是通过并行处理技术，以提高集成学习的效率；可视化技术是通过将集成学习的结果进行可视化展示，以帮助理解模型性能。

4、研究成果和不足集成学习方法的研究成果主要体现在提高了预测性能和泛化能力，同时降低了过拟合现象的发生。

但是，集成学习方法也存在一些不足，如参数调整复杂、计算成本高、可能存在过拟合等问题。

结论本文对集成学习方法进行了全面的综述，总结了近年来该领域的研究进展、主要方法和技术以及取得的成果和不足。

在此基础上，我们提出了一些未来的研究方向。

首先，需要深入研究集成学习方法的理论性质，如收敛速度、误差分析和鲁棒性等。

中文综述入门知识点总结

中文综述入门知识点总结一、综述的定义及作用综述是指对某一领域或某一问题进行总结和归纳，以系统地阐明其发展历程、现状、趋势及特点。

综述具有概括性、批判性和前瞻性的特点，能够对领域内的研究进展做出客观的评价和预测，并为相关研究提供重要的参考和依据。

综述的主要作用包括：1. 梳理知识结构。

通过对文献和资料的查阅和总结，可以系统地呈现某一领域或问题的知识结构，清晰地展示各个研究领域之间的联系和发展轨迹。

2. 评价研究进展。

综述能够对某一研究领域内的研究进展进行客观的评价和总结，揭示其存在的问题和不足之处，并提出进一步研究的方向和建议。

3. 反映研究前沿。

通过对文献的深入挖掘和总结，综述能够及时反映某一研究领域的最新动态和前沿研究进展，为相关研究者提供重要的参考和指导。

4. 激发新思路。

综述能够在总结和评价过去研究的基础上，提出新的理论观点和方法论，激发研究者对相关问题的新思路和新理念，推动学科的发展和进步。

二、综述的类型根据研究内容和目的的不同，综述可以分为不同的类型。

常见的综述类型包括：1. 文献综述。

文献综述主要是对某一研究领域或问题的相关文献进行全面系统地总结和归纳，以揭示其发展历程、现状和趋势。

文献综述主要包括定量综述和定性综述两种形式。

2. 系统综述。

系统综述是指通过系统地收集和分析文献和数据，对某一具体问题进行全面的、系统的综合评价和总结，以揭示研究的真相和规律。

系统综述一般包括三个方面的内容：问题的提出和界定、文献和数据的收集和筛选、综合分析和总结。

3. 发展动态综述。

发展动态综述主要是对某一研究领域或问题的发展历程、现状和趋势进行全面深入的总结和分析，以反映研究的最新动态和前沿成果，为相关研究者提供重要的参考和依据。

4. 全面总结对比综述。

全面总结对比综述主要是对某一研究领域或问题的相关文献和成果进行全面的总结和对比，以揭示研究的现状和对比结果，为相关研究者提供决策支持和理论指导。

5. 实证研究综述。

企业集成创新理论研究综述_韩晓东

ＰＩＯＮＥＥＲＩＮＧＷＩＴＨＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＭＯＮＴＨＬＹＮＯ．６２００７收稿日期：２００７－０４－０３当代科学技术的迅猛发展提高了社会生产力水平的同时也加剧了企业之间的竞争。

进入２１世纪后，企业的经营环境愈加变幻莫测，越来越多的企业发现，仅有良好的生产效率、足够高的质量、较好的灵活性已不足以保持市场竞争优势。

对于原始性技术创新与重大发明专利都较稀缺的我国及我国企业来说，集成创新显得尤为重要，集成创新有可能成为技术跨越的突破口，集成创新已经成为新经济时代对企业发展提出的客观要求。

１集成的涵义“集成”在《现代汉语词典》中解释为集大成，意思是指将某类事物中各个好的、精华的部分集中、组合在一起，达到整体最优的效果。

英文单词为Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ，其意为融合、综合、成为整体、一体化之意。

我国学者张正义、吴林海认为，集成不是简单的连入、堆积、混合、叠加、汇聚、捆绑和包装，而是将各种创新要素通过创造性的融合，使各项创新要素之间互补匹配，从而使创新系统的整体功能发生质的跃变，形成独特的创新能力和竞争优势。

集成从管理学的角度来说是指一种创造性的融合过程，即在各要素的结合过程中注入创造性思维。

也就是说，要素仅仅是一般性地结合在一起并不能称为集成，只有当要素经过主动的优化、选择搭配，相互之间以最合理的结构形式结合在一起，形成一个由适宜要素组成的、相互优势互补、匹配的有机体时，这样的过程才称之为集成。

海峰等则从系统的观点提出“集成从一般意义上可以理解为两个或者两个以上的要素（单元、子系统）集合成为一个有机系统，这种集合不是要素之间的简单相加，而是要素之间的有机结合，即按照某种集成规则进行的组合和构造，其目的在于提高有机系统的整体功能。

”２集成创新文献综述集成创新（ＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ）的思想可以追溯到１９１２年ＪｏｓｅｐｈＳｃｈｕｍｐｅｔｅｒ首次提出的创新理论。

他认为创新是“建立一种新的生产函数”即实现生产要素和生产条件的一种新组合，这种新组合包括以下五种形式：引进新产品、引入新技术、开辟新市场、控制原料新的供应来源、实现工业的新组织。

知识治理研究回顾：成因、现象、表现维度、机理及作用综述

《软科学）２０１３年１１月．第２７卷・第ｌｌ期（总第１６７期）
知识治理研究回顾成因、现象、表现维度、机理及作用综述
姚伟
（南开大学滨海学院信息管理系，天津３００２７０）
摘要：从知识管理障碍、知识与组织的间隙及知识组织结构三方面分析了知识治理的成因。对知识治理现象进行了探讨，归纳了知识治理的表现维度，并且揭示了知识治理的机理及其在战略层面、战术层面及运作层面的作用。研究发现：知识治理研究聚焦于六个维度：结构与机制、治理过程、组织安排与设计、效益产出、资本与战略、跨学科与交叉性。通过设计与完善正式与非正式机制可以提高知识的创造、共享与使用的效果。关键词：知识治理；知识资本；治理结构；机理作用
ｋｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｏｖｅｎａｒｎｃｅｏｆｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｏｖｅｎａｒｎｃｅａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ，ｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｏｖｅｎａｒｎｃｅａｎｄｆｕｎｃｉｔｏｎｓｏｆｔｈｅｋｎｏｗｌ・ｅｄｇｅｇｏｖｅｒｎｎｃａｅｉｎｓｔｒａｔｅｇｉｃｌｅｖｅｌ，ｔａｃｔｉｃａｌｌｅｖｅｌａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｌｅｖｅｌａｒｅｒｅｖｅｌｅａｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｏｖｅｎａｒｎｃｅｆｏｃｕｓＯｉｌｔｈｅｓｉｘｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ：ｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｇｏｖｅｎａｒｎｃｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｏｒｇｎｉａｚａｔｉｏｎａｒｒｎｇａｅ・ｍｅｎｔａｎｄｄｅｓｉｇｎ，ｂｅｎｅｉｆｃｉｌａｏｕｔｐｕｔ，ｃａｐｉｔｌａａｎｄｓｔｒａｔｅｇｙ，ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙｎｄａｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｒｏｕｇｈｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｆｏｒｍａｌａｎｄｉｎｆｏｍａｒｌｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｃｒｅａｔｉｏｎ，ｓｈａｒｉｎｇ，ａｎｄｕｓｅｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｏｖｅｎａｒｎｃｅ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｃａｐｉｔａｌ；ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄｅｆｅｃｔ

知识管理研究综述

知识管理研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展和全球知识经济的崛起，知识管理作为一种新型的管理模式和战略工具，已经引起了广泛关注。

知识管理不仅关乎企业内部的运营效率，也直接影响到企业的竞争力和创新能力。

本文旨在通过综述知识管理领域的研究现状和发展趋势，为读者提供一个全面、深入的知识管理研究视角。

文章首先界定了知识管理的核心概念，明确其在组织发展中的重要地位。

随后，文章回顾了知识管理理论的发展历程，从最初的信息管理阶段到现代的知识创新与应用阶段，展示了知识管理理论的不断完善与实践的深化。

接着，文章重点梳理了知识管理研究的多个关键领域，包括知识获取与整合、知识共享与转移、知识创新与应用等。

通过对这些领域的研究文献进行归纳和分析，文章揭示了知识管理研究的主要成果和不足之处，为未来的研究提供了方向和建议。

文章展望了知识管理研究的发展前景，探讨了新技术、新方法对知识管理实践的影响，并指出了未来研究的热点和趋势。

通过本文的综述，读者不仅能够全面了解知识管理研究的现状，还能够深入把握知识管理的未来发展方向，为组织的知识管理实践提供理论支持和实践指导。

二、知识管理的理论基础知识管理作为一种重要的管理理论和方法，其理论基础源自多个学科领域，包括信息科学、管理学、认知科学、组织行为学等。

这些学科的理论和知识为知识管理提供了深厚的理论支撑和实践指导。

信息科学为知识管理提供了信息处理和管理的技术基础。

信息科学关注信息的获取、存储、处理和传播，这些环节在知识管理中同样占据重要地位。

通过信息科学技术，知识管理可以实现知识的数字化、网络化和智能化，提高知识的可访问性和可利用性。

管理学为知识管理提供了组织和管理知识的理论框架。

管理学关注组织的运作和管理，而知识管理作为组织管理的重要组成部分，需要借鉴管理学的理论和方法。

例如，管理学中的组织结构、决策过程、领导力等理论，可以为知识管理的实施提供指导，帮助组织构建高效的知识管理体系。

近五年国内智慧图书馆研究综述

近五年国内智慧图书馆研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，智慧图书馆已成为图书馆学研究的新热点。

近五年，国内对智慧图书馆的研究呈现出蓬勃发展的态势，不仅涉及理论探讨，也涵盖了技术应用和实践创新。

本文旨在综述近五年国内智慧图书馆研究的主要成果、发展趋势和存在的问题，以期为智慧图书馆的建设和发展提供参考和借鉴。

本文首先对智慧图书馆的定义、特点和发展背景进行阐述，然后分别从理论研究、技术应用和实践案例三个方面对近五年国内智慧图书馆研究进行综述，最后总结研究成果，分析存在问题，并展望智慧图书馆未来的发展方向。

在理论研究方面，本文重点梳理了近五年国内学者对智慧图书馆基础理论、服务模式、评价体系等方面的研究成果，旨在揭示智慧图书馆的理论体系和发展规律。

在技术应用方面，本文关注了智慧图书馆在信息技术、物联网、大数据、人工智能等领域的应用实践，以及这些技术如何推动智慧图书馆的创新发展。

在实践案例方面，本文选取了几个具有代表性的智慧图书馆建设项目，通过对其建设过程、技术应用、服务效果等方面的分析，总结了智慧图书馆建设的经验教训和成功案例。

通过对近五年国内智慧图书馆研究的综述，本文旨在全面展示智慧图书馆的研究现状和发展趋势，为图书馆界和相关领域的研究者提供有益的参考和启示。

同时，本文也指出了当前智慧图书馆研究中存在的问题和不足，以期引起更多学者和实践者的关注和思考，共同推动智慧图书馆事业的繁荣和发展。

二、智慧图书馆的发展历程智慧图书馆的概念早在2003年就被提出，芬兰学者Aittola在其论文《智慧图书馆：基于位置感知的移动图书馆服务》中首次提到智慧图书馆是一个能够随时随地提供图书资料的移动知识服务平台。

智慧图书馆的真正发展始于IBM对“智慧”理念的提出。

图书馆的发展历程主要经历了三个阶段：传统图书馆、数字图书馆和智慧图书馆。

传统图书馆主要在既定的空间内存储实体资料，用户服务仅限于馆内阅读和离馆借阅。

技术整合文献综述

技术整合文献综述Abstract：技术整合作为一种，能把新、旧知识或技术从基础科学到企业的每一个技术细节都联系起来。

技术整合的有力实施，不仅能促进高新产业的发展，形成技术扩散和创新集群的效益，同时更有利于推动企业创新能力的提高和核心竞争力的发展，在市场竞争日趋激烈的今天,企业是否重视技术整合,将影响到企业的生产能力、创新绩效、竞争成败。

一、技术整合相关理论概述20世纪八九十年代，美国、日本、韩国等迅速实现了创新产品的批量化产销，出现了“美、日——美、韩”半导体工业交相辉映的局面，在美国半导体行业甚至出现了“投资的边际效益递减的临界点后移”的现象，初期的经济学家误以为该现象的出现是因为“投资的边际效益递减”的经济学原理在高新技术行业失灵，而以美国Macro Iansiti为代表的学者研究后发现，是因为高新技术企业的技术整合推动了“投资节约型”的技术进步。

1993年，美国哈佛商学院的Macro Iansiti在《哈佛商业评论》上发表了“Real-world R&D：Jumping the Product Generation Gap”的文章，首次提出来技术整合（Technology Integration）的概念，由此开始了各国学者对技术整合的研究浪潮[1]。

2003年，我国学者清华大学的傅家骥、雷家骕教授针对我们在技术创新发展中出现的由技术成果到工业产品的薄弱环节，提出了适合当时我国国情的技术整合概念，得到了国内学者的广泛关注。

目前，国内外学者对技术整合存在两种界定和理解，一是面向产品的技术整合，另一种是面向工业生产的技术整合，两种技术整合存在一定的差异[2]。

1.面向产品的技术整合Iansiti将面向产品的技术整合界定为对新产品及其工艺所采用的一系列的技术评价、选择和提炼的方法，目的是在进行技术选择和决策时，将各种知识与企业自身特有的环境匹配起来，成功完成产品和工艺的开发。

Iansiti特别强调技术整合是公司内部的研究与开发过程的一体化，而非用于新产品的不同的技术的融合[1]。

近十年国内外知识组织研究综述

维普资讯
第２卷第３期７
西藏民族学院学报（学社会科学版）哲
ｏｍａｉｅａｉｎｌｉｓＩｓｉｔ（ｈｌｓｐｙａｄＳｃａｃｅｃｓｕｌＯｆＴｂｔＮｔａｉｅｎｔｕｅＰｉｏｈｎｏｉｌＳｉｎｅｏｔｔｏ
２００６牟５月
Ｍａ＿０６ｖ２ｏ
近十年国内外知识组织研究综述
张淼
（西藏民族学院图书馆陕西成ｉ１０２ｚ７２８）ａ
摘要：息技术的发展使信息对象的概念发生了变化，们对信息的需求已经从文献单元深入信人到了知识单元，识组织研究日益受到相关领域的重视。知目前国内外的知识组织研究虽然取得了一定成
一
、
［稿日期】０５０ — ５】张淼（９１）女，１７一，重庆市人，现为西藏民族学院图书馆馆员、河北大学图书馆学专业在读研究生，主要研究方向为图书馆学。
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１００－
维普资讯
张森：十年国内外知识组织研究综述近
接受的是从事信息组织与控制研究的知名学者王念。王知津指出“ 知识不能靠自己组织和表示，除非知津的描述，他认为 “ 识组织是对知识进行整序用知识单元及许多词语和句子的可能组合来表知和提供，既处理大量的现有知识，又能相对降低存示。 “ ” 知识空间是知识组织的概念基础。王琼玲则 ” 提出 “ 知识组织的推展需凭借咨询科技的工具，咨贮知识的物理载体文献的盲目增长，以免知识过于分散化。所以提供文献、价科学文献和系统表述询科技的产生，使得知识组织的应用领域更广泛，评知识组织可将复杂的资料加以组织化，便于利用。 ” 以产生新的便于利用和获取的有序化知识单元的在处理系统即是知识组织 ” 。此外，永福认为 “ 蒋知识 “ 咨询科技的平台上建构组织，可利用咨询科技组织是指为促进或实现主观知识客观化和客观知导向组织达成专业化，使得知识富于创新、弹性及识主观化而对知识客体所进行的诸如整理、加工、动态。” 揭示、控制等一系列组织化过程及其方法”其他还。关于知识组织的原则，由于目的知识组织研前有“ 知识组织是对知识单元的有序存储，也是对知究还缺乏系统性的理论研究，因此可见的论文中还识单元的有序表达，是行为过程与目标的统一 ” 没有对知识组织原则的较全面论述，，有关这方面的 “ 知识组织是对知识的本质以及知识之间的关系进论述大都是关于网络资源的知识组织。李秀云指出行有序的揭示，即知识的序化 ” 。等在网络环境下知识组织必须坚持标准化原则，系统虽然，目前为止关于知识组织的定义还没有性原则，到特色性原则和安全性原则。盛小平认为在达成共识，但现有的表述都暗含有同一含义，即知数字图书馆的知识组织中应遵循科学性原则，系统识组织的实质是对知识的表达与序化。因此，定义性原则，标准化原则，共享性原则，效益性原则，特色性原则以及安全性原则。的不统一并不影响对知识组织的研究。

知识的有效掌握研究综述

现代认知心理学家认为用于组织策略的具体技术最常见的有列课文结构提纲和画网络图，并建议采用如下步骤训练学生列结构提纲：先，首给学生提供较完整的结构提纲，中留出一其些下位的细目空位，求学生通过阅读或听讲填补这些空位；要其次，提纲中只有一些大标题，所有小标题要求由学生完成，或提纲中只有小标题，求学生写出大标题。要（）三程序性知识的教学策略现代认知心理学家将程序性知识的获得划分为三个阶段：
二、识类型的掌握原则和策略知
学习内容都遗忘殆尽之时才开始复习。２细加工策略．精精细加工意指对要记忆的材料补充细节、出例子、出推举作论，或使之与其他观念形成联想，以达到长期保持的目的。精细
摘要：识的有效掌握历来是教学心理学研究的重要课题．知尤其是近年来，受到学者们的普遍关注。本文在知识掌握心理
探索．鸣争
复述策略是指在工作记忆中为了保持信息而对信息进行反复重复的过程。对于这一策略，习者都非常熟悉，学不过多偏于狭义地理解为 “ 一次又一次地反复” 之意。实际上，在教学心理学中复述策略有其特殊的含义，它包括与复述内容紧密联系的具体方法与措施，在具体运用过程中必须灵活机动地选择与组合。
运用复述策略必须注意以下几方面： ① 排除干扰。造成遗忘的原因之一是短时记忆容量的有限

大数据背景下知识融合研究综述

大数据背景下知识融合研究综述随着大数据时代的来临，海量的数据给人们的工作和生活带来了便利，但与此同时也面临着信息过载的问题。

为了解决这一问题，知识融合的研究应运而生。

知识融合是指通过整合、分析和利用多源异构知识，以生成新的知识或改善现有知识的过程。

本文将综述大数据背景下知识融合的研究现状及其应用。

在大数据背景下，知识融合的研究面临着多源异构知识的整合问题。

多源异构知识包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

结构化数据是指以表格或数据库形式存在的数据，如关系数据库中的表格数据；半结构化数据是指存在一定的结构和标记，但不符合传统数据库模式的数据，如XML文档；非结构化数据是指没有明确结构的数据，如文本、图像、音频等。

知识融合的目标就是将这些多源异构知识有效地整合起来，以生成新的知识或改善现有知识。

知识融合的研究方法主要包括数据预处理、特征提取、知识表示和知识推理等。

数据预处理是指对原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以确保数据的质量和可用性；特征提取是指从多源异构知识中提取出有用的特征，以减少数据的维度和冗余；知识表示是指将提取到的特征表示为计算机可以处理的形式，如向量或矩阵；知识推理是指基于知识表示对问题进行推理和解决，以生成新的知识或改善现有知识。

知识融合在众多领域中得到了广泛应用。

在医疗领域，通过整合多源医疗数据，可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病；在金融领域，通过整合多源金融数据，可以帮助投资者更准确地预测市场走势；在自然语言处理领域，通过整合多源文本数据，可以帮助机器更好地理解和生成自然语言；在智能交通领域，通过整合多源交通数据，可以帮助交通管理部门更好地规划道路和调度交通。

总之，大数据背景下的知识融合研究正逐渐成为热门领域。

通过整合、分析和利用多源异构知识，可以生成新的知识或改善现有知识，以解决信息过载和提高决策的准确性。

未来的研究方向包括如何处理更大规模的数据、如何提高知识融合的效率和准确性等。

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研究与发展管理
[ 8]
第 22 卷
显性知识和隐性知识经过集成形成新的知识体系. 刘兴城
认为知识集成是指通过对不同层次的知识与
知识、知识与人、知识与过程的整合, 实现知识创新 , 最终提升组织核心竞争力的动态过程 . 学者们从不同角度给出知识集成的概念, 但是迄今为止 , 知识集成仍然没有统一的定义. 从概念的演变过程可以看出 , 知识集成越来越被赋予了更为深刻的内涵 . 早期的定义主要局限在知识集成的重要性、过程和目标的表述, 近期则强调了知识集成方法、本质等要素对知识集成的重要性. 综合分析上述定义 , 主要包含以下几个要点: 知识集成的对象包括组织内部各类人员、各协作单位以及不同组织之间的各知识集成活动包括识别、获取、共享、综合组织内外部知识 , 并种显性和隐性知识, 这里包含了两个维度 , 一个是显性知识与隐性知识间的集成, 另一个是个人知识、群体知识、组织知识和组织间知识的集成; 形成新的知识体系; 知识集成的本质是知识创新的动态过程, 知识集成不是最终目的, 而只是自主创新中的一个重要步骤; 不能为了集成而集成 , 必须充分利用知识的集成成果来推动自主创新活动, 并创造一定的经济、社会效益以促进新一轮知识集成过程个复杂的组织、技术、人力资源管理过程; 终目的是构建组织核心竞争力 .
第 22 卷
第 6期
研究与发展管理 R & D M ANAGEM ENT
V o. l 22 N o . 6 D ec . 2010
2010 年 12 月文章编号 : 1004 8308( 2010) 06 0015 08
ห้องสมุดไป่ตู้
知识集成研究综述
蔡猷花, 陈国宏
( 福州大学管理学院 , 福州摘 350002) 要 : 知识集成是知识创新的基础 , 是各类组织拥有持久竞争优势的重要条件 . 立足于详实的文献资料 , 对
[ 5]
在文献 [ 3] 的研究基础上指出知识集成是信息
系统集成的最终目标 , 因为系统之间交换的数据和信息都是知识的载体 , 因而知识集成也最具潜力和最 [ 6] 难于实现. 陈力和鲁若愚认为知识集成 ( 整合 ) 是企业对其内部知识重新整理 , 摒弃无用的知识, 并将企业中员工和组织的知识有机地融合起来 , 使之具有较强的柔性、条理性和系统性, 必要时需对原有知识体系进行重构, 并以此形成企业的新的核心知识体系. 王娟茹等强调知识集成是运用科学的方法对不同来源、不同层次、不同结构、不同内容的知识进行综合 , 实施再建构 , 使单一知识、零散知识、新旧知识、
随着知识经济时代的到来 , 知识已经逐渐成为社会经济发展以及企业成长的关键性资源 , 创造、运用知识的能力成为企业取得优势的重要源泉 . 知识集成则为企业发展知识资源并创造适应于市场变化的新产品提供了途径. 一些先进技术及系统集成方法的使用和发展的关键都是以知识集成为核心. 在技术创新过程中 , 各种知识要素的集成是保障技术创新成效的重要条件; 知识集成的目标是实现有效的知识利用, 提高科技创新能力. 近年来, 随着知识集成实践广泛而深入的发展 , 知识集成理论研究因其对实践的重要意义而日益成为研究的热点. 对知识集成开展系统研究 , 对提高我国企业的创新能力和实施跨越式发展同样具有重要意义 . 近年来 , 国内外学者对于知识集成开展了大量的研究, 研究文献呈现逐年递增趋势, 这些文献频繁出现在经济和管理类的各类期刊 . 纵观这些研究文献可以发现 , 对知识集成的研究大致经历了这样一个过程 : 知识集成是作为产品开发创新的策略、克服组织系统管理界面障碍的重要方式、提升用户服务价值的重要手段而进行研究的 ; 知识集成被提升到了构建和发展组织能力的战略高度而进行研究 . 但是, 目前关于知识集成的研究内容和成果还是较为零星、没有形成系统. 为能比较全面地反映国内外学者们的研究成果, 本文对知识集成的研究文献进行归纳梳理, 总结当前知识集成研究的热点 , 指出当前研究存在的问题和研究趋势, 这对进一步深化理论研究具有更好的针对性和借鉴意义, 对于丰富和完善知识管理理论和集成理论起到重要的基础性作用.
[ 19]
具有共享效应 , 在知识资源整合的基础上, 将整合后的知识充分共享 , 在机构内外
进行交流, 达到知识推广的目的 ;
识的协调发展, 促进系统有序程度的提高 , 有助于创新目标的实现 ;
各类知识融合在一起 , 可以形成优势互补 , 从而产生 1+ 1> 2 的规模效应
.
2 2 . 2 知识集成模式知识集成模式主要用来描述知识与知识之间、知识与人之间、知识与过程之间的关系, 是对如何进行知识集成的指导 . 研究者从不同角度出发, 得到五种知识集成模式: 基于知识内容的 SEC I( socialization , ex ternalization, com b in ation , team, organ izat io n , inter o rgan ization)模式模式式
[ 8]
组织中丰富的积累性学识 , 资源学派认为集成知识是不可模仿和不可替代的资源 , 但是 , 两者都强调了知识集成在构建组织竞争优势中的重要作用 . 著名科学家钱学森在 1994年提出了定性和定量综合集成的思想, 其核心是专家群体、数据和各种信
第 6期
蔡猷花等 : 知识集成研究综述
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息与计算机仿真有机地结合起来, 把有关学科的科学理论和人的经验与知识集成起来, 发挥综合系统的整体优势, 解决诸如大型项目的综合论证、评估、决策、进度和风险的综合分析等复杂巨系统问题 . 陈力和鲁若愚
[ 15]
系结构 . 胡沙和李建军
针对模具企业的特点及其知识共享与重用的需求, 研究了基于本体的知识表
达、规则推理和异构环境知识获取与重用等关键技术, 实现了知识集成系统原型 . 以上这些研究涉及不同的行业、不同的组织形式 , 包括单个组织内部、组织与组织之间的知识集成 . 随着信息技术的进步 , 供应链企业之间、产业集群内各企业之间的知识集成逐渐成为主要研究对象. 对于这些对象的知识集成主要应用本体论、多 Agen 、 t 小世界网络、资源描述框架模式、可扩展标记语言 ( ex ten sib le m arkup fra m ework , XML ) 和语义网等技术. 2 2 管理领域对知识集成的研究目前管理领域对知识集成的研究大多集中在单个组织的知识管理层面 , 研究内容包括知识集成的重要性、知识集成模式、知识集成与创新、知识集成能力与评价、知识集成应用等方面. 2 2 1 知识集成的重要性各个学派对于知识集成的重要性表述各不相同, 能力学派认为集成知识是
国内外主要的知识集成研究进行了较为全面的梳理 . 介绍了知识集成的含义 , 分析了计算机科学领域和管理领域对知识集成的研究情况 , 在此基础上 , 指出当前知识集成的研究热点、现有研究存在的问题以及今后的研究方向 . 这对进一步深化理论研究具有更好的针对性和借鉴意义 , 对于丰富和完善知识管理理论和集成理论具有重要的基础性作用 . 关键词 : 知识集成 ; 知识管理 ; 综述中图分类号 : F 062. 5 文献标识码 : A
; 基于认识论、本体论和知识范围的知识集成三维模式
[ 8]
. 另外, 刘兴城和安小米
认为知识集成模式应该是一个多维度和多层次的集成模式体系 , 而不仅
仅是对知识这单一角度划分而得出的集成模式 . 知识集成模式还可以从知识管理、知识集成手段、知识集成效果等角度总结出知识集成的不同模式. 20 世纪 90 年代以来 , 创新模式逐渐升级为基于模块化设计的网络化创新模式, 这种网络化创新模式一般是在一个集群环境, 通过对企业间知识的有效集成来提高 [ 22] 集群的创新潜能 . 骆品亮和刘明宇研究了模块化创新的网络化知识集成模式 . 从严格意义上来讲, SEC I模式属于知识创造模式 , 但对于知识集成来说, 该模式仍具有重要的指导意义; I TO I模式考虑个体、团队、组织和组织间知识在同一层面和不同层面的集成, 在组织中, 这种层次性是与生俱来的, 因此, I TO I模式更具有实际意义; 知识集成三维模式是在认识论、本体论和知识范围这三种理论基础上进行设计的 . 与 SEC I 、I TO I对比 , 三维模式增加了知识的范围 . 三维模式一个重要环节是知识共享 , 鼓励组织内部无偿地知识共享, 这样才能克服知识的本位主义和利己主义 , 因此, 知识集成三维模式较实用 , 也比较成熟; SECI 、 ITO I 、 M SS I和知识集成三维模式属于传统意义上的模式, 基于知识生命周期的知识集成模式是知识集成模式的发展趋势. 传统的知识集成模式只考虑了知识转换这一环节 , 而忽视了知识生命周期的其他环节, 基于知识生命周期的知识集成模式则考虑了对知识的全生命周期的支持
[ 10]
知识集成平台 , 能利用多媒体技术、中间件等, 通过各种表 .
[ 11]
达方式进行知识交流 . In tranet的迅速发展为知识集成的实施提供了较理想的条件近年来 , 运用知识集成工具开展应用研究的文章逐渐增加. 徐琪等解决方案. 杨瑾
[ 12]
运用领域本体论、多 Agent 、资
[ 6]
认为知识集成的任务伴随企业的整个生命周期 , 企业为了拥有持久的竞争优势, 必须持续吸收
[ 16]
和创造新的知识 , 因而需要不断地对知识进行集成. 李军晓和黄文馨
认为集群企业在网络中互动学认为 , 企业将知识转化为产品
[ 18]
习 , 对知识进行有效集成将对企业的长远发展起到关键性作用. 魏江等
[ 1]
1 知识集成的概念
知识集成是 Grant在 1996 年正式提出的, 他认为, 企业的第一角色 , 以及企业能力的本质, 就是知 [ 2] [ 3] 识的集成 . T eese 和 Gary 从组织能力的角度认为知识集成是组织的基本职能和组织能力的本质. 顾新建和祁国宁