基于任務模塊的組織核心知識鏈抽取模型研究

趙健宇， 王鐵男

(1.哈爾濱工業大學 管理學院，黑龍江 哈爾濱，150001； 2.哈爾濱工程大學 經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱，150001)

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基于任務模塊的組織核心知識鏈抽取模型研究

趙健宇1,2， 王鐵男1

(1.哈爾濱工業大學 管理學院，黑龍江 哈爾濱，150001； 2.哈爾濱工程大學 經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱，150001)

為提高組織的知識流動效率，加快任務模塊協同進程，提升管理者的戰略決策質量，集成本體論與過程視圖理論，定義了任務模塊運營模式下，過程知識鏈和核心知識鏈的知識流動標準并對兩者關系予以論證。在此基礎上，從過程知識鏈中抽取核心知識節點，建立核心知識鏈抽取模型，闡述了模型的操作規則、運行步驟并加以討論。研究結果表明：核心知識鏈是組織高效滿足知識主體需求的有效途徑；通過對不同任務模塊知識主體的知識需求及知識流動次序的顯性化表征，知識主體能夠更具針對性、更富有成效地完成自身任務。

任務模塊；知識流動；核心知識鏈；本體論；過程知識鏈

知識經濟時代，任務分解的模塊化運營模式成為組織應對不可預測環境變化的重要戰略措施[1]。而基于任務模塊的知識流動作為滿足知識主體知識需求，低成本獲取知識技能縮小主體間知識差距，提高知識創造效率的重要途徑[2]，已成為當前新興的知識管理議題。

基于任務模塊的知識流動相關研究經歷了“模塊規劃—任務聯結—語義轉換—信息抽取”的不同階段。Fensel提出，模塊規劃是組織生產加工和知識分配的途徑[3]。隨后，知識挖掘、知識地圖等相關研究的興起，也為基于任務模塊化的知識流動研究提供了新的思路。Liu等認為圍繞模塊規劃提取的任務聯結是知識流動的渠道[4]。Rubin強調，由于業務聯結劃分形成的不同任務模塊是知識流動的多個知識節點，多個節點的次序性聯結即為知識流動提供了條件的空間，每個節點內蘊含的語義信息是關聯不同知識節點知識信息內容的關鍵，并運用本體論提出了一個團隊知識流動的虛擬構想[5]。Lai等根據組織成員對任務模塊節點查閱次數的記錄動態時抓取了不同流程的語義次序和信息內容，運用Petri網絡理論提出了任務模塊化的知識流動網絡模型[6]。Edgar等結合過程視圖(process view)理論，采用知識關聯度方法論證了基于知識流動語義次序進行信息的抽取[7]。Chauhan等選擇語義轉換的結構特征為切入點，根據本體轉移特性建立了知識信息抽取和流動的概念模型，用以分析語義訪問者對于某種特定知識的興趣和數據渠道[8]。

綜合以上發現雖然現有研究多采用知識獲取、知識語義次序等理論分析任務模塊的知識流動問題，但存在兩個不足：1)現有模型缺少一個整體串聯知識信息內容的結構，對不同模塊間信息如何協同的分析有避重就輕之嫌；2)若基于Patil[9]等學者的知識鏈視角來理解任務模塊化背景下的知識流動現象，那么在不同任務模塊共同構成的多重信息本體知識鏈中，如何根據知識需求、知識重要程度以及知識關聯度抽取組織發展所需的核心知識仍存在疑問[10-12]。鑒于此，本文以本體論為理論核心，以不同任務模塊構成的組織知識鏈為對象，通過對不同知識流動形成的分析完善現有模型，更透徹地認識和解釋知識流動在模塊網絡運營模式中的作用原理，在完整保留知識鏈原始序列的基礎上，識別影響知識鏈產出的核心知識內容。

1 定義與模型

1.1 過程知識鏈的知識流動標準

任務模塊的劃分使得知識的流動成為主導組織資源的重要依托，每個任務模塊所蘊含的知識內容亦成為知識主體完成相關工作所需的知識編碼序列[13]。過程視圖理論認為，組織在分解任務關系時，通過整合不同層級關系的知識內容和功能組件形成業務流程環節，由此產生由多個任務模塊構成，且具有指向次序邏輯的組織過程知識鏈[14]，而多個任務模塊的次序性聯結也為過程知識鏈的知識流動提供了渠道和平臺，從事不同任務的知識主體一方面可將自身的高價值知識貢獻于相關的生產實踐活動中，另一方面也能夠參考或借鑒知識鏈中有利于任務進程的相關知識。根據上述分析，建立任務模塊化知識流動的過程知識鏈結構模型，如圖1所示。

圖1 基于任務模塊化的過程知識鏈結構Fig.1 Structure of process knowledge chain based on task-modularization

過程知識鏈的形成代表組織不同任務模塊間各類相關知識在隱性環境中的聯結性傳遞[15]。由于過程知識鏈的知識內容具有層級性、關聯性等特質，加之任務模塊的劃分目的是帶動組織內部非一體化下的分工整合[16]，故每個任務模塊蘊含的知識內容一定由多種存在相互關聯的知識概念集合共同構成[17]。抽取每個任務模塊知識內容的意義在于，通過對知識鏈核心知識內容的挖掘與整合，組織可隨時根據環境所需激活相關任務模塊節點的知識沉淀，維護并及時更新組織核心競爭力的優勢來源[18]。由此，為達到從過程知識鏈中抽取核心知識，構建核心知識鏈的目的，首先提出相關概念：

定義3 規定p和q是領域本體K中存在的兩個獨立知識集合，若p存在于q的上層，或p是過程知識鏈中論證q的前提，則將p和q稱為過程知識鏈中的關系知識集。其中，p為q的初代知識，q為p的迭代知識。根據Huang知識進化論的觀點[19]，p和q是存在層級關系的兩個知識集合，結合Liu的知識挖掘論模型[20]，p和q也可分別理解為知識螺旋中的表層知識(surface-levelknowledge)和深層知識(deep-levelknowledge)，記做

定義4 知識節點Mn代表不同從屬關系且具有異質性的知識集合。對于一個知識節點M*包含的知識內容記做KC(M*)={C1,C2,…,Cm}，C*由過程知識鏈中的本體信息決定；

定義5 如果任意兩個節點Ma與Mb存在從屬性質的依賴關系，則兩個節點的交互記做RO(Ma,Mb)。進一步地，若過程知識鏈中任意兩個節點的關系隸屬于knowledge Collection=RO(Ma,Mb)，則判斷Ma與Mb在過程知識鏈中為從屬臨近關系。

定義6 過程知識鏈本體內，流動的知識是由知識節點集合KnowledgeCollection=K(M*)、依賴關系集合RelationshipCollection=RO(Ma,Mb)和知識需求集合DemandCollection=De(M*) 構成的三元組，記做KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉。其中，RelationshipCollection=RO(Ma,Mb)的子集在知識節點集合K(M*)中客觀存在，是具有從屬臨近關系的方向性節點。

定義7 過程知識鏈本體內，知識流動KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉的路徑起始點為知識流動的初端M1，中間知識節點為M2,M3，…，Mn-1，終止節點為知識鏈的終端Mn。如果從屬依賴關系RO(Ma,Ma+1)∈RO(Ma,Mb)(a,b均為常數)，且Ma和Ma+1中任意一個節點能提供的知識內容均滿足De(M*)，則知識流動路徑記做Path=M1→Mn。Path=M1→Mn的流通性由過程知識鏈本體內的語義內容決定，每一個知識節點M*的知識關聯性用R/NR進行判斷。

定義8 過程知識鏈本體內，存在KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉和隨機知識節點Mx、My，均有(Mx,My)∈K(M*)。規定知識流動路徑Path=Mx→My，認為Mx相較于My具有優先等級，記做Level(x>y)。Level的優先程度是在模塊化分解的過程知識鏈中判斷知識節點勢差和知識流動方向的先決條件，每一級Level對迭代知識的影響由過程知識鏈本體內的信息集合決定。

定義9 過程知識鏈本體內，規定可以串聯異質性知識、整合分散知識并供給詳細專業化解釋的知識節點稱為社會化知識節點(socializationknowledgenodes，SKN)，對于為保持任務模塊初始次序所添加的知識概念稱為次序知識節點(orderknowledgenodes，OKN)，所有次序知識節點集合中具有臨近關系的方向性節點稱為臨近知識節點(neighboringknowledgenodes，NKN)。其中，OKN?SKN，如果NKN中任意知識節點的指向性次序不滿足任務模塊化劃分的初始次序，則將NKN中違規的知識節點并入OKN。

1.2 核心知識鏈的知識流動標準

核心知識鏈由默會知識構成，是決定組織競爭能力和優勢的關鍵知識集合，貫穿于組織基于任務模塊化的生產、銷售與售后服務過程中。由于默會知識具有高情境特性，且無法以文本化形式編撰[21]。故為了整合任務模塊內容，需從過程知識鏈中對核心知識進行提取，完整塑造組織的核心價值鏈。由此，借鑒Zhuge隱性知識挖掘的研究結論[22]，界定核心知識鏈的知識流動標準：

定義10 核心知識鏈由知識需求者demander、過程知識鏈的所有知識節點M*及和基于任務的KeyWords共同決定。根據知識的異質性特征，KeyWords選取特定的知識屬性Ω表征。核心知識鏈的用CoreKnowledgeChain=[demander,M*,Ω]表示，其中Ω對于demander的反饋R/W決定核心知識鏈的適用性；

定義11 核心知識鏈的知識節點用CM=〈Collection(KM),CC〉表示，其中Collection(KM)代表核心知識鏈的節點集合，(CM,KM)∈Collection(KM)，CC代表核心知識的本體知識概念集合，子集為過程知識鏈本體定義的知識節點內容。將核心知識鏈的知識節點CM的知識內容記做CC(M)={K1,K2,…,Kn}，Kn由核心知識鏈中本體定義的知識內容決定。

定義12 過程知識鏈本體內，對于知識流動KF=〈C(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉中存在的兩個核心知識節點CMa與CMb，如果兩個節點存在相互影響或從屬性質的依賴關系，記做CRO(CMa,CMb)。同時，嚴格限定充要條件RO(Ma,Mb)∈KF存在時，CMa∈Ma；CMb∈Mb。

定義13 過程知識鏈本體內，核心知識流動(coreknowledgeflows)是形成的核心知識鏈(coreknowledgechain，也稱為關鍵詞知識鏈，keywordschain)的動態要素性條件。核心知識流動是由核心知識節點集合coreknowledgecollection=CC(M*)、核心知識節點間的從屬依賴關系corerelationshipcollection=CRO(Ma,Mb)，以及核心知識需求集合coredemandcollection=CDe(M*)構成的三元組，記做CKF=〈CC(M*),CRO(Ma,Mb),CDe(M*)〉。

定義14 過程知識鏈本體內，核心知識流動CKF=〈CC(M*),CRO(Ma,Mb),CDe(M*)〉的路徑起始點為CM1，中間核心知識節點為CM2,CM3，…，CMn-1，終止節點為核心知識鏈的終端CMn。嚴格限定充要條件核心知識節點CM*∈CC(M*)的順序指向，得到CRO(Mi-1,Mi)∈CRO(CMa,CMb)，i=1,2,…，n，則核心知識流動路徑表示為CPath=CM1→CMn。CPath=CM1→CMn的流通性由核心知識鏈本體內的內容決定，每一個核心知識節點CM*的知識關聯性用R/N進行判斷。

定義15 過程知識鏈本體內，存在核心知識流動CKF=〈CC(M*),CRO(Ma,Mb),CDe(M*)〉和兩個隨機核心知識節點CMx、CMy，有(CMx,CMy)∈CC(M*)。規定核心知識流動路徑CPath=CMx→CMy，認為CMx相較于CMy具有優先等級，記做CLevel(x>y)。CLevel的優先程度決定核心知識鏈中核心知識節點的勢差。

過程知識鏈流動標準的形成可以有效地從任務模塊化或知識供給的角度為知識主體界定知識流動規則，融合不同任務模塊彼此傳遞的知識概念，合理調整組織在任務執行過程中可能面臨的知識沖突。然而，由于知識鏈中知識節點包含的概念可能較為寬泛，這對于具有專業知識的知識主體進行輔助決策時并不適用，加之傳統單一的過程知識鏈知識流動對于組織核心知識的整合和轉化效率偏低，故對于不同的任務模塊而言，知識流動應更加明確地概括其包含的知識語義，區分交叉的知識層級，將核心的重要知識予以凸顯。由此，將以任務模塊化為情境的核心知識鏈抽取原理概括為組織根據知識所需和模塊信息的權限訪問原則，用以精煉并為知識主體提供關鍵任務信息，更為準確進行產品決策的知識管理思想和方法。根據上述理論，將模塊化任務流程所形成的過程知識鏈予以拆分和精確，建立基于任務模塊化的核心知識鏈抽取原理模型(如圖3所示)。

圖3 基于任務模塊化的核心知識鏈抽取原理模型Fig.3 Core-knowledge chain extracted principle model based on task-modularization

2 模型的操作原理及算例

2.1 操作規則及過程

操作規則1 過程知識鏈知識節點的訪問需要相應的職能權限，即知識節點需要驗證訪問人員是否擁有讀取該節點知識的資格，用Y/N予以結果反饋。

操作規則2 知識節點的指向具有順序屬性，對應知識流動的方向。每個知識節點包含的知識內容嚴格限定知識供給對象，對于適用的知識需求者，每個知識節點的知識內容可以多次讀取。

操作規則3 核心知識節點是過程知識鏈知識流動路徑中一個或多個高價值知識概念的集合單位。核心知識節點的激活條件是直接關聯的任務團隊對核心知識概念的訪問，當且僅當所有核心知識節點被激活后，核心知識鏈形成。

操作規則4 核心知識的抽取必須以任務模塊的實際要求為導向，且任意兩個核心知識節點間的隱含次序必須遵守過程知識鏈知識流動的原始次序。

操作規則5 核心知識鏈中，如果兩個核心知識節點CMx和CMy存在CLevel(CMx>CMy)的等級關系，則CMx中的核心知識內容讀取順序先于CMy。當且僅當CMx的核心知識訪問完成后，CMy的核心知識訪問權限才能被開放。

操作規則6 核心知識鏈中所有核心知識節點的內容可以反復被讀取，當且僅當所有任務模塊均被知識主體完成后，核心知識節點完成相關的知識供給。

為滿足從事不同任務模塊工作知識主體獲取高價值知識的精神需求，提高知識供給和任務模塊間的協同度，應將常規知識鏈中知識節點內蘊含的知識概念進行精簡，完成對核心知識的最小化擴展，將其定義為最小次序知識節點集合(minimum order knowledge nodes collection，MOK)，該集合包括社會化知識節點及次序知識節點，以使所有核心知識節點的隱含順序滿足過程知識鏈，即任務模塊化執行順序的初始次序。

借鑒Eshuis[23]以本體論為視角的仿流動線性假說，核心知識鏈知識流動模型的運行原理遵循最小次序知識節點集合探尋→核心知識節點依賴關系識別→核心知識節點知識內容提取→核心知識鏈串聯4個核心流程。

2.1.1 最小次序知識節點集合

規定任務模塊化本體產生的過程知識鏈知識流動KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉存在社會化知識節點(SKN)和若干次序知識節點(OKN)。從事不同模塊任務知識主體的個性化知識需求是任意模塊的知識供給內容，將過程知識鏈知識流動、知識需求和社會化知識節點作為模型輸入端，運用核心知識節點集合CC(M)={K1,K2,…,Kn}求解最小次序知識節點集合。其中，SKN是得到MOK重要的先決條件，任意節點與其他知識節點自身概念的順序關系必須符合任務模塊化的初始順序。通過本體信息循環的方法挖掘范圍次序的NKN，直至出現該節點和OKN中其他知識概念的關系滿足任務模塊化順序后停止循環。通過SKN從核心知識節點中得到MOK，借助MOK獲得核心知識鏈中的核心知識節點CC(M*)，具體操作步驟如下：

輸入端(Input Side)：

KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉；SKN；De(M*)

輸出端(outputside)：MOK1)：

1)建立以知識需求為前提的最小次序知識節點集合判斷標準〈De(M*),M*,Y/N〉，并基于IF/THEN語句進行判斷。IF知識主體擁有該模塊的訪問和執行權限，對應判斷結果為Y，THEN該知識節點可劃入此類知識主體的核心OKN。反之，IF判斷結果為N，代表該知識主體未經授權或無法訪問該知識節點的知識概念，THEN從知識流動KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉中剔除該節點并返回過程知識鏈起點進行重新搜索；

2)假設過程知識鏈本體內，存在SKN=OKN。知識節點滿足知識主體的知識需求，對應知識節點M=OKN；

4)規定NKN≠Φ，在NKN中隨機挑選一個步驟1)中不屬于知識主體知識需求的知識節點Mω并從NKN中將其移除；

2.1.2 核心知識節點依賴關系識別

對于以任務模塊化劃分為合作方式的知識流動KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉， 1)～6)可以完成基于初始邏輯關系的核心知識鏈最小次序知識節點集合歸納。以最小次序核心知識節點集合為依據，同樣引入IF/THEN語句進行可知核心知識鏈知識節點間的依賴關系識別：

2.1.3 核心知識節點知識內容提取

社會化知識節點(SKN)的存在使得蘊含于不同任務模塊間的知識一定具有相關性。基于這種知識的虛擬相關性，將過程知識鏈本體的知識流動KF=〈K(M*),RO(Ma,Mb),De(M*)〉中，需要進行核心知識提取的知識集合用NE表示，每一個獨立的知識內容用E表示。

在完成對MOK的獲取及核心知識節點間依賴關系的識別后，考慮MOK包含的子集內容對NE進行精細化提煉。將知識主體的知識需求，最小次序知識節點及社會化知識節點作為輸入端，采用核心知識節點CC(M)={K1,K2,…,Kn}和IF/THEN語句對核心知識節點知識內容進行提取。

輸入端(InputSide)：De(M*)，MOK，SKN

輸出端(OutputSide)：CC(E)

10)規定過程知識鏈本體中，NE=?，CRO(Cλ)=?且CRO(Ma,Mb)=?；

16)檢驗精細化NE，IF存在NE∈De(M*)，THEN整理并返回CRO(Cλ)。IFDe(M*)NE?De(M*)，THEN重新執行12)～15)，直至提取完整的核心知識節點知識內容CKE。

初始條件中，CRO(Cλ)實際上源于知識主體對NE知識內容的迭代。隨后，CRO(Cλ)納入了MOK的知識內容。若CRO(Cλ)中隱含的部分知識內容直屬于NE或由NE的核心概念衍生，為實現核心知識鏈對關鍵知識的隱匿和權限保護，將其從CRO(Cλ)中剔除。最后，從CRO(Cλ)中淘汰已經包含或無價值的概念化知識內容，得到核心知識節點的知識內容。

2.1.4 核心知識鏈串聯

在完成1)～16)后，重新進入知識鏈初始端，以De(M*) 為驗證條件對所得的核心知識節點知識內容CKE進行最終的模塊化知識檢驗。若所有CKE和非精細化的知識內容均滿足任務模塊化的實際要求，則將所得核心知識內容按照過程知識鏈的初始順序予以串聯，得到核心知識鏈并反饋于本體領域內。

2.2 算例檢驗

選用圖1進行算例分析，驗證模型和正確性和科學性。根據圖1，知識節點M2是后續任務模塊開展的前提，需要對其概念進行精細化篩選，故建立該知識節點的知識適用性判斷標準三元組[demander,M2,Ω]用以滿足該任務分配主體的知識需求，知識節點M2在映射核心知識鏈時應當被確認為社會化知識節點(SKN)。同時，假設知識節點M5是決定任務完成的核心任務模塊，故知識節點M5包含的知識子集對其他任務模塊的知識內容應當具有更完善的解釋力，建立該知識節點的知識適用性判斷標準三元組[demander,M5,Ω]，將知識節點M5添加至社會化知識節點SKN中。至此圖1的任務模塊化知識節點就由SKN={M2,M5}構成。

在確立社會化知識節點SKN后，借助1)～6)可求得知識鏈的核心知識節點及最小次序知識節點集合。圖1中在排除概念化知識節點后，得到臨近的次序知識節點OKN={M1,M3,M6,M10}，SKN=OKN={M2,M5}。由于Level(M1>M2)且Level(M1>M5)，故知識節點M1不能添加至OKN中，由于Level(M2>M3)且Level(M5M6)且Level(M5>M6)，故知識節點M6無法添加至OKN中，知識節點M10同理。進行循環后，考慮到OKN中包含的知識子集必須滿足任務模塊劃分的初始次序，故知識節點M1，M6，M10仍無法添加至OKN中，停止循環，得到MOK={M2,M3,M5}及核心知識節點CM1。在基礎上，通過7)～16)得到核心知識節點的知識概念，假定在添加知識節點M3后SKN={M2,M3,M5}由每層2項的3層知識子集內容構成，加之知識節點M3滿足12)，此時核心知識節點CM1中存在重復及相互包含的知識子集內容，故根據13)和14)對其進行最小次序知識節點的子集內容整合。例如，若分解后的子任務模塊內容及本體知識信息結構(如圖2)中存在不同層級知識間的相互迭代關系，如

Dee(M21,M22)∈CRO(M221)，(M21,M22)∈NE；

Dee(M31,M32)∈CRO(M311)，(M31,M32)∈NE；

Dee(M51,M52)∈CRO(M523)，Dee(M51,M52)∈NE

故將核心知識節點的知識內容CM1={M221,M311,M523}。將不同核心知識節點的知識內容予以串聯，得到組織的核心知識鏈。

3 結論

1)核心知識鏈的知識節點可能由一個或多個過程知識鏈中的知識節點抽取產生。核心知識鏈的知識流動次序嚴格遵循模塊任務查閱及執行次序；

2)核心知識鏈能夠為知識主體提供任務執行時的高價值知識需求，也是組織針對性進行知識創造等活動的重要依據；

3)核心知識鏈是對基于任務模塊化過程知識鏈知識流動的深入挖掘、凝練、細分與最小化，可應用于組織內部的知識交流，提高組織的創新效率和知識支持效率。

研究明確了過程知識鏈與核心知識鏈的關系，解決了繁復任務模塊環節背景下，組織如何為知識主體提供知識支持，改善知識流動效率等決策問題。

研究仍存在許多值得繼續探索的方向：一是選擇實際的組織機構對提出的理論模型加以驗證；二是根據從事不同任務模塊工作的職能團隊特性對原理模型進行個性化的改進和調整。

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本文引用格式：

趙健宇， 王鐵男. 基于任務模塊的組織核心知識鏈抽取模型研究[J]. 哈爾濱工程大學學報， 2017， 38(6)： 982-988.

ZHAO Jianyu, WANG Tienan. The model of core knowledge chain′s extraction of task-modularization[J]. Journal of Harbin Engineering University， 2017， 38(6)： 982-988.

The model of core knowledge chain′s extraction of task-modularization

ZHAO Jianyu1,2, WANG Tienan1

(1.School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China; 2.School of Economics and Management, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

We aim to improve the efficiency of knowledge flow in an organization, thereby hastening cooperation over task modules and ultimately improving the quality of strategic decision making at management level. Integrating theories related to ontology and process view, we define knowledge flow as the norm of the process and core knowledge chains under the operational mode of a task module, and we demonstrate the relationship between the two. Based on this approach, we extract core knowledge nodes from the process knowledge chain, set up the core-knowledge-chain extraction model, and state and discuss the operating rules and procedures of the model. The results show that the core knowledge chain is an effective way for organizations to satisfy the need of knowledge entities. With explicit representations of knowledge need and the order of the flow of knowledge entities under different task modules, knowledge entities will complete their tasks much more purposefully and effectively.

task-modularization; knowledge flow; core knowledge chain; ontology; process knowledge chains

2016-06-12. 網絡出版日期：2017-03-30.

國家自然科學基金項目(71602041,71602042);國家社科基金重點項目(14AGL004)；中國博士后一等資助項目(2015M570299)；黑龍江省博士后一等資助項目(LBH-15075)；中央高校基本科研費專項基金(HEUCF150901).

趙健宇(1986-)，男，講師, 博士后.

趙健宇，E-mail:jianyu64@sina.com.

10.11990/jheu.201606067

http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20170330.1000.016.html

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1006-7043(2017)06-0982-07