基于案例的隐性知识挖掘研究_张喜征
合集下载
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
由于隐性知识对组织的 重要性, 组织 需要利 用各种 措施 和手段挖掘隐 性知 识主 体的 隐性 知识。在 对隐 性知 识 管理 中, 如何将隐性知识显 性化是 知识管 理的研 究内容 之一。当 前许多企业运用建立案例库的形式来表达和保留在处理事件 中所运用到 的隐性知识, 利用人 工智能 中的案 例推理 来处理 新案例并取得了很好的成效[ 1] 。
tion, 2000; 19( 4)
( 责编: 京梅)
9
良好的显性知识结构。从知识库 的应用角度看, 即知识学习,
用户可以采用三种方 式进行 知识的获 取学习: 按 目录的 知识
项从前往后逐条顺序学 习, 可称之为 前向知识学习法 ; 可以
依据想要了 解的 目标 关键 字, 从目 标开 始出 发学 习, 称之 为
后项知识学习法 ; 还可以输入想要了解的问题, 系统给出解
1, 1
1, 2
1, j
1, m
2, 1
2, 2
2, j
i,2
i, j
i, m
图 1 基于案例的隐性知识挖掘的概念模型
2. 2. 2 映射算子 f 及知识的组织。行为序列( a1 , a2, , an ) 与元知识 序列( T 1, T 2 , , T n ) 具有对应关系。这里称 T i 为知识项, 为了对知识项 T i 进行描 述, 可以定 义知识 项特征 向量。
摘 要 将隐性知识显性化是知识管理的重要研究内容。提出 了通过跟 踪案例求解 者的思路, 建立专 家求解到 知识 领域的映射关系, 并形成相应的知识结构 图来进行隐性知识挖掘, 探索建立了使隐性知识显性 化的基本框架。 关键词 案例 隐性知识 知识管理 知识挖掘
1 问题的提出
隐性知识是指那些不能 清楚地 表达出 来的知识 , 这 类知 识存在于人们的头脑中, 只能 通过行 动来表 示[ 1] 。由 于隐性 知识的内隐性, 使得它难以被模仿和窃取。因此, 它是形成组 织( 企业) 知识资产及其竞争优势的源动力。隐性知识分布在 组织内部员 工个体、项 目团队、职能 部门、组织层 次等不 同层 面的知识载 体中。其 中, 员工个 体隐性知 识是其 它层面 隐性 知识的知识来源和知识 归宿。因此, 对员 工个体 隐性知 识挖 掘的研究是组织知识管理和增强组织知识创新能力的重要内 容。
但在常规的案例推理中, 只关 注案例 库中的 案例与 新案 例的相似性, 如结构 相似性、语义 相似性 等等。另外 , 在 常规 的案例推理 中大多只注重 推理的结 果, 即问题 案例的 解决方 案, 而对企业来 说, 进行 案例 推理 不只 是要 得到 一个 解 决方 案, 更关心源案例中 解决问题 时所使 用的隐 性知识[ 2] 。实际 上, 案例往往只是问题 的描述, 它本 身并不 包含隐 性知识, 隐 性知识主要存在于求解 案例的 专家头 脑之中。基 于此, 本文 提出了跟踪 案例解决者的 思路, 建立专 家求解 到知识 领域的 映射关系, 并形成相应的知识结构图, 通过这样的途径进行隐 性知识挖掘, 从而使隐性知识显性化, 并形成企业可用的知识 库。
基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 编号: 70372039) 。 作者简介: 张喜征, 男, 1968 年生, 博士, 副教授, 研究方向为项目管理、知识管理。
8
Journal of Informat ion No. 7, 2006
情报杂志 2006 年第 7 期
因此, 对于所有的知识模块间有如下反对称矩阵, 成立:
严重影响。在这种情况下, 2003 年公司建立 了 e- CRM 客户
管理系统, 公司把工作中的疑难问题制作成案例, 并让公司中
经验丰富的员工求解, 而系 统中的 知识库 系统主 要按上 述基
于案例的知识挖掘机 制而不 断积累形 成, 并在各 连锁店 得到
应用, 结果极大地改善了其知识共享状况。
3总结
( 5)
6 NOHJB, LE EKC, K IMJK, etal. A C ase- based Reaso ning Appro ach to Co gn-i
tive Map- driven Tacit Know ledge M anagement. E xpert Sy stems w ith Applica-
定义 2: 知识模块间的前提后续关系。
知识模块间的前提后续关系可用下式表示:
1 Di 是 D j 的前提
i,j = 0
其他关系
- 1 Di 是 D j 的后续
n, 1
n, 2
n, j
n, m
式中: i, j = - j, i 表示知识库中知识模块数量。
这样, 知识库中的知识被较好地组织起来了, 形成了结构
, T n), 因此, 可以建 立基于 案例 的隐 性知 识挖 掘的 概念 模 型如图 1 所示:
行为序列( a1, a2 , , an ) 经过映射算子 f 得到的产 出为 显性知识, 保存到 企业知识 库。对于企业来 说, 随着一个 个问 题的解决, 企业的案例库与知识库将会不断丰富起来, 员工的 隐性知识也不断为企业 所获取, 员工知识逐渐成为组织知识。
对员工个体及其他 知识主体所拥有的隐性知识进行挖掘 研究是组织知识管理 和增强 组织知 识创新 能力的重 要内容。 本文针对企业知识管 理中的 隐性知识 管理问 题, 提出了 基于 案例的知识挖掘模型及知识描述 应用机制。此框架具有一定 的应用潜力, 值得今后进一步进行理论和应用研究。
参 考文 献
1 毛静华, 刘红丽. 基于回溯法的案例推理方法研究. 情报杂志, 2005; ( 5)
2 王秀红, 卓德保. 主体隐性知识转移的博弈模型. 情报杂志, 2005; ( 4) 3 黄梯云. 智能决策支持系统. 北京: 电子工业出版社, 2001 4 吴顺祥. 含元知识的专家系统的研究与设计. 计算机工程与应用, 2003; ( 9)
5 王 勋, 张 磊, 鲍虎军. ILS 中 知识的 聚类 和表 示. 浙江 大学 学报, 2003;
般情况下难以表达或觉察, 但在遇到问题或求解案例时, 专家 就会通过特定行为运 用其隐 性知识解 决问题, 得 到问题 的解 决方案。设专家求解案例 的行为可表 示为序 列: ( a1, a2 , , an) , 这里的行 为主要可表示为从元知识库中取出元知识并作 出某种选择, 例如, 当元知 识库 被显 式地设 计为 Web 页表 示 时, 专家 在 Web 页上 点击 某些概 念、图 标或其 他工 具性知 识 的行为序列, 这 是我们 可以观 察、记 录和学 习的[ 3, 4] 。那么 实 际上行为序列( a1, a2 , , an ) 将对应着 元知识 序列( T 1 , T 2,
2 基于案例的隐性知识挖掘的架构和模型
2. 1 基本假设 假设 1: 这里把 员工个体、项目 团队、职 能部门、组织 层次
等不同层面的 知识 载体 称为 专家 , 也 就是 说, 本文 的所 谓 专家 可以是员工个体或项目团 队或职能部门或组织。他们
是隐性知识的载体, 因而也是隐性知识挖掘的对象。 假设 2: 假定这 里的 案例是 指无 法通 过现有 掌握 的显 性
定义 1: 知识项特征向量: 设 T 是知识项的集合, 对于 其中 的每一 个知 识项 T i T , 其中 T i 为特征向量:
T i = [ ( k i, 1 , w i, 1) , ( k i, 2, w i, 2) ,
, ( ki, j , w i, j ) ,
( ki, l , w i, l) ]
情报杂志 2006 年第 7 期
Journal of Informat ion No. 7, 2006
基于案例的隐性知识挖掘研究*
Study on Tactic Knowledge Mining Based on the Cases
张喜征1 陈 博2 傅 荣1
( 1 湖南大学工商管理 学院 长沙 410082; 2 上海交通大学安泰管理学院 上海 200030)
式中: ki, j 为知识项的第 j 个特征; = T i 为知识项 中特征的维数; w i, j 为第 j 个特征对应的权值, 表示 该特征值 在该知识项中的重要程度。
那么可建立如下映射模型:
图 2 行为 知识映射模型
根据上述映射 关系, 知识项 将落入一个 特定的知 识模块 D i, 这里可进一步定义知识模块间的关系[ 5, 6] 。
知识可以解决的问题, 问题的解决必须运用到某些隐性知识。 假设 3: 专家 具有运 用其 知识( 包 括显性 或隐 性知 识) 解
决特定问题( 这里以案例为 表现形 式) 的能力, 而 且在专 家库 中总能搜索到能解决特 定问题的专家。
2. 2 基本模型 2. 2. 1 思路与架构。隐性知识存在于专家头脑之中, 一
决方案来学习, 称之为 交互式问 答学习 。
2. 3 框架的应用 随着市民生活水准的提高, 家用小车市
场生意兴隆, 也给汽车维 修服务 业带来 了巨大 的商机。星 城
家佳汽修厂是家经营 多年的 小车修配 厂, 在目前 维修市 场兴
隆的情况下, 其业务范围迅速拓展, 多家维 修连锁店在全市铺
开。但高素质的知识员 工的数 量却难 以及时 得到, 业务受 到
tion, 2000; 19( 4)
( 责编: 京梅)
9
良好的显性知识结构。从知识库 的应用角度看, 即知识学习,
用户可以采用三种方 式进行 知识的获 取学习: 按 目录的 知识
项从前往后逐条顺序学 习, 可称之为 前向知识学习法 ; 可以
依据想要了 解的 目标 关键 字, 从目 标开 始出 发学 习, 称之 为
后项知识学习法 ; 还可以输入想要了解的问题, 系统给出解
1, 1
1, 2
1, j
1, m
2, 1
2, 2
2, j
i,2
i, j
i, m
图 1 基于案例的隐性知识挖掘的概念模型
2. 2. 2 映射算子 f 及知识的组织。行为序列( a1 , a2, , an ) 与元知识 序列( T 1, T 2 , , T n ) 具有对应关系。这里称 T i 为知识项, 为了对知识项 T i 进行描 述, 可以定 义知识 项特征 向量。
摘 要 将隐性知识显性化是知识管理的重要研究内容。提出 了通过跟 踪案例求解 者的思路, 建立专 家求解到 知识 领域的映射关系, 并形成相应的知识结构 图来进行隐性知识挖掘, 探索建立了使隐性知识显性 化的基本框架。 关键词 案例 隐性知识 知识管理 知识挖掘
1 问题的提出
隐性知识是指那些不能 清楚地 表达出 来的知识 , 这 类知 识存在于人们的头脑中, 只能 通过行 动来表 示[ 1] 。由 于隐性 知识的内隐性, 使得它难以被模仿和窃取。因此, 它是形成组 织( 企业) 知识资产及其竞争优势的源动力。隐性知识分布在 组织内部员 工个体、项 目团队、职能 部门、组织层 次等不 同层 面的知识载 体中。其 中, 员工个 体隐性知 识是其 它层面 隐性 知识的知识来源和知识 归宿。因此, 对员 工个体 隐性知 识挖 掘的研究是组织知识管理和增强组织知识创新能力的重要内 容。
但在常规的案例推理中, 只关 注案例 库中的 案例与 新案 例的相似性, 如结构 相似性、语义 相似性 等等。另外 , 在 常规 的案例推理 中大多只注重 推理的结 果, 即问题 案例的 解决方 案, 而对企业来 说, 进行 案例 推理 不只 是要 得到 一个 解 决方 案, 更关心源案例中 解决问题 时所使 用的隐 性知识[ 2] 。实际 上, 案例往往只是问题 的描述, 它本 身并不 包含隐 性知识, 隐 性知识主要存在于求解 案例的 专家头 脑之中。基 于此, 本文 提出了跟踪 案例解决者的 思路, 建立专 家求解 到知识 领域的 映射关系, 并形成相应的知识结构图, 通过这样的途径进行隐 性知识挖掘, 从而使隐性知识显性化, 并形成企业可用的知识 库。
基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 编号: 70372039) 。 作者简介: 张喜征, 男, 1968 年生, 博士, 副教授, 研究方向为项目管理、知识管理。
8
Journal of Informat ion No. 7, 2006
情报杂志 2006 年第 7 期
因此, 对于所有的知识模块间有如下反对称矩阵, 成立:
严重影响。在这种情况下, 2003 年公司建立 了 e- CRM 客户
管理系统, 公司把工作中的疑难问题制作成案例, 并让公司中
经验丰富的员工求解, 而系 统中的 知识库 系统主 要按上 述基
于案例的知识挖掘机 制而不 断积累形 成, 并在各 连锁店 得到
应用, 结果极大地改善了其知识共享状况。
3总结
( 5)
6 NOHJB, LE EKC, K IMJK, etal. A C ase- based Reaso ning Appro ach to Co gn-i
tive Map- driven Tacit Know ledge M anagement. E xpert Sy stems w ith Applica-
定义 2: 知识模块间的前提后续关系。
知识模块间的前提后续关系可用下式表示:
1 Di 是 D j 的前提
i,j = 0
其他关系
- 1 Di 是 D j 的后续
n, 1
n, 2
n, j
n, m
式中: i, j = - j, i 表示知识库中知识模块数量。
这样, 知识库中的知识被较好地组织起来了, 形成了结构
, T n), 因此, 可以建 立基于 案例 的隐 性知 识挖 掘的 概念 模 型如图 1 所示:
行为序列( a1, a2 , , an ) 经过映射算子 f 得到的产 出为 显性知识, 保存到 企业知识 库。对于企业来 说, 随着一个 个问 题的解决, 企业的案例库与知识库将会不断丰富起来, 员工的 隐性知识也不断为企业 所获取, 员工知识逐渐成为组织知识。
对员工个体及其他 知识主体所拥有的隐性知识进行挖掘 研究是组织知识管理 和增强 组织知 识创新 能力的重 要内容。 本文针对企业知识管 理中的 隐性知识 管理问 题, 提出了 基于 案例的知识挖掘模型及知识描述 应用机制。此框架具有一定 的应用潜力, 值得今后进一步进行理论和应用研究。
参 考文 献
1 毛静华, 刘红丽. 基于回溯法的案例推理方法研究. 情报杂志, 2005; ( 5)
2 王秀红, 卓德保. 主体隐性知识转移的博弈模型. 情报杂志, 2005; ( 4) 3 黄梯云. 智能决策支持系统. 北京: 电子工业出版社, 2001 4 吴顺祥. 含元知识的专家系统的研究与设计. 计算机工程与应用, 2003; ( 9)
5 王 勋, 张 磊, 鲍虎军. ILS 中 知识的 聚类 和表 示. 浙江 大学 学报, 2003;
般情况下难以表达或觉察, 但在遇到问题或求解案例时, 专家 就会通过特定行为运 用其隐 性知识解 决问题, 得 到问题 的解 决方案。设专家求解案例 的行为可表 示为序 列: ( a1, a2 , , an) , 这里的行 为主要可表示为从元知识库中取出元知识并作 出某种选择, 例如, 当元知 识库 被显 式地设 计为 Web 页表 示 时, 专家 在 Web 页上 点击 某些概 念、图 标或其 他工 具性知 识 的行为序列, 这 是我们 可以观 察、记 录和学 习的[ 3, 4] 。那么 实 际上行为序列( a1, a2 , , an ) 将对应着 元知识 序列( T 1 , T 2,
2 基于案例的隐性知识挖掘的架构和模型
2. 1 基本假设 假设 1: 这里把 员工个体、项目 团队、职 能部门、组织 层次
等不同层面的 知识 载体 称为 专家 , 也 就是 说, 本文 的所 谓 专家 可以是员工个体或项目团 队或职能部门或组织。他们
是隐性知识的载体, 因而也是隐性知识挖掘的对象。 假设 2: 假定这 里的 案例是 指无 法通 过现有 掌握 的显 性
定义 1: 知识项特征向量: 设 T 是知识项的集合, 对于 其中 的每一 个知 识项 T i T , 其中 T i 为特征向量:
T i = [ ( k i, 1 , w i, 1) , ( k i, 2, w i, 2) ,
, ( ki, j , w i, j ) ,
( ki, l , w i, l) ]
情报杂志 2006 年第 7 期
Journal of Informat ion No. 7, 2006
基于案例的隐性知识挖掘研究*
Study on Tactic Knowledge Mining Based on the Cases
张喜征1 陈 博2 傅 荣1
( 1 湖南大学工商管理 学院 长沙 410082; 2 上海交通大学安泰管理学院 上海 200030)
式中: ki, j 为知识项的第 j 个特征; = T i 为知识项 中特征的维数; w i, j 为第 j 个特征对应的权值, 表示 该特征值 在该知识项中的重要程度。
那么可建立如下映射模型:
图 2 行为 知识映射模型
根据上述映射 关系, 知识项 将落入一个 特定的知 识模块 D i, 这里可进一步定义知识模块间的关系[ 5, 6] 。
知识可以解决的问题, 问题的解决必须运用到某些隐性知识。 假设 3: 专家 具有运 用其 知识( 包 括显性 或隐 性知 识) 解
决特定问题( 这里以案例为 表现形 式) 的能力, 而 且在专 家库 中总能搜索到能解决特 定问题的专家。
2. 2 基本模型 2. 2. 1 思路与架构。隐性知识存在于专家头脑之中, 一
决方案来学习, 称之为 交互式问 答学习 。
2. 3 框架的应用 随着市民生活水准的提高, 家用小车市
场生意兴隆, 也给汽车维 修服务 业带来 了巨大 的商机。星 城
家佳汽修厂是家经营 多年的 小车修配 厂, 在目前 维修市 场兴
隆的情况下, 其业务范围迅速拓展, 多家维 修连锁店在全市铺
开。但高素质的知识员 工的数 量却难 以及时 得到, 业务受 到