企業隱性知識地圖構建中專家匹配與推薦的方法

隱性知識是企業的寶貴財富。構建隱性知識地圖是有效利用隱性知識的重要途徑。該文即著眼于隱性知識地圖構建中如何進行專家的匹配與推薦的問題,利用了向量空間模型(VSM)以及其它一些數學分析方法來解決這一問題。

隱性知識地圖;專家匹配;專家推薦

【基金項目】國家自然科學基金項目(71071114);教育部博士點基金(200802470009);上海市重點學科建設項目(B310);國家支撐計劃項目(2011BAC10B08)

【作者簡介】金閃(1988—)女,安徽人,同濟大學經濟與管理學院研究生,研究方向:知識管理、管理信息系統。

1.引言

21世紀是知識經濟的時代。如今關于對知識經濟的研究和實踐逐漸從宏觀層次轉向了微觀領域,學術界已經非常關注知識經濟的微觀基礎——企業的知識管理問題。企業的知識總體上可以分為兩類:顯性知識和隱性知識,這最早出現在野中郁次郎先生的著作《創造知識的企業》中。顯性知識通常指那些易于識別易于編碼的知識,例如書本、文檔等;相反隱性知識是難以被編碼并且存在于人們腦海中的知識,不易被察覺。一般來講,隱性知識比顯性知識更完善、更能創造價值,隱性知識的挖掘和利用能力將成為組織成功的關鍵。想要對隱性知識進行良好的管理必然要用到相關的工具,按照用途不同大致分為三類,如圖1所示。

本文即是選取了知識地圖這一工具對企業中的隱性知識進行管理,并且將關注的焦點集中在構建知識地圖的實施過程中如何有效的對大量專家進行匹配與推薦,從而得出最優的一位專家。……