組織知識的網路表示模型及分析方法

在組織知識管理中,面臨的首要問題是如何描述組織知識,並據此進行各種知識管理活動。這一問題包含如下內容:“組織中有哪些知識,這些知識是什麼,有多少,存儲在哪裡?”。可以看出,這些問題都是組織知識管理中的基礎性問題,只有把這些問題理清,才可以明了組織知識管理的對象和內容,並在此基礎上開展各項知識管理工作。然而,由於知識的模糊性和複雜性,至今尚無較完備的可描述組織知識的模型,尤其是缺少可滿足組織知識管理要求的、相對定量的表示模型,這也導致許多知識管理工作只能做到粗略的和簡單的管理,難以深入細緻的進行。 針對這些問題,本文在對組織知識的構成進行分析的基礎上,結合複雜網路研究的若干方法和技術,對組織知識的結構建模和存量建模等問題進行了研究,並針對組織知識管理中的若干問題,對模型的套用進行了探討。

基本信息

副題名

外文題名

The methods to represent and analyze organizational knowledge by using network model

論文作者

席運江著

導師

黨延忠指導

學科專業

管理科學與工程

學位級別

博士論文

學位授予單位

大連理工大學

學位授予時間

2006

關鍵字

企業管理 知識經濟 知識管理 複雜網路

館藏號

F270

館藏目錄

2009\F270\9

中文摘要

本文的主要研究內容及成果如下: 1、組織知識結構的網路表示模型及建模方法。 在對組織知識構成進行分析的基礎上,並結合組織知識的存儲情況,提出了組織知識的K-K網路模型和KSN(知識超網路)模型。其中,K-K網路模型可以描述組織知識的結構和構成,也可以用於表示組織的領域知識、組織成員的個人知識等;KSN模型將組織知識及其存儲載體集成在一起,在描述組織知識結構的同時,可同時反映組織知識的存儲分布情況。利用K-K網路模型和KSN模型,可較全面的反映組織知識的結構、構成及分布情況,並可用圖形等形式表示出來,因而具有直觀、簡便等特點。在論文中,還對K-K網路和KSN網路的建模方法進行了探討。為解決大批量文檔的K-K網路建模問題,文中提出了基於詞形關聯網路的文本知識網路建模方法,該方法可以通過計算機輔助建立K-K網路模型。 2、組織知識存量的加權網路表示模型 在K-K網路模型及KSN模型基礎上,提出了組織知識存量表示的WKN(加權知識網路)模型及WKSN(加權知識超網路)模型。其中,WKN模型既可以表示個人知識存量,也可以表示組織知識存量。在個人WKN模型中,節點權重反映了個人對知識點的掌握程度,用以表示個人知識存量;在組織WKN模型中,知識節點的權重分為兩類:生命載體存量權重值和物質載體存量權重值,分別用以表示組織知識在人腦中和各類物質載體中的存量;在WKSN模型中,除了知識節點具有權重以表示組織知識存量外,在知識節點與各存儲載體節點之間的邊也具有權重,用以表示組織知識點在各存儲載體中的存量。利用WKN和WKSN模型,可表示組織知識的存量構成及分布情況,為組織知識的定量分析和管理奠定基礎。 3、基於WKN模型的個人及群體知識結構分析方法 在WKN模型基礎上,對個人及群體知識結構的分析方法進行了研究。主要內容包括:個人及群體領域知識表示方法;個人及群體領域知識的廣度、深度分析方法;交叉領域知識分析方法。上述方法,可初步實現個人及群體知識結構的定量化表示和分析。 4、基於WKSN模型的組織人才流失問題分析及評價方法 在WKSN模型基礎上,對由於人才流失而導致的組織知識安全問題進行了研究。基本思路是,首先將組織成員知識表示為一個WKSN模型,然後通過分析WKSN網路的魯棒性來分析由於人才流失導致的組織知識安全問題。在進行WKSN網路魯棒性分析時,綜合考慮了知識和知識主體兩種類型的節點及其之間的相互關係。在節點移除時,提出了一種關聯節點移除的方法來研究WKSN網路的魯棒性,並在此基礎上,提出了評價人才流失問題的若干指標,如專有知識率、專有知識加權比率、知識網路抗毀性、核心領域知識網路抗毀性等指標。根據這些指標可以對組織的人才流失問題進行分析和評價,例如可套用於組織知識資源的抗毀性評估、發現易流失知識以及評價組織成員的知識重要性等方面。 5、基於WKSN模型的組織知識定位方法 在WKSN模型基礎上,對組織知識的定位方法進行了研究。在方法中,首先將待查找知識點的存量及結構表示為組織WKN網路的一個子網,然後在WKSN網路中搜尋與待檢索知識點相關的人及物質載體,同時將搜尋結果表示為組織WKSN的一個子網,最後根據子網中的知識點存量分布情況對檢索結果進行排序,使與待檢索知識點相關程度最高的人或物質載體排在前面,從而實現快速準確的知識定位,為組織知識使用提供便利。 需要說明的是,在本論文中,主要集中於對組織知識的表示及分析方法進行研究,但對具體的知識獲取方法(例如隱性知識獲取、文本知識獲取)不作深入探討。此外,在論文中,實例的作用主要是用來說明模型及方法的過程和特點,因此,在實例中採用了很多簡化的處理方法,例如未在實例中考慮隱性知識及其他非文本知識等。上述簡化處理方法,僅可滿足研究的需要。如果要在套用中發揮作用,還必需和其他的研究相結合,例如知識獲取及計量方法(尤其是隱性知識的獲取和計量方法)、文本挖掘方法、 ontology、領域知識詞典等,但限於篇幅在本論文中不進行深入討論。

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