Indexed by:期刊论文
Date of Publication:2010-01-01
Journal:情报学报
Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD、CSSCI
Volume:29
Issue:1
Page Number:72-77
ISSN No.:1000-0135
Key Words:组织知识;超网络;知识分类;知识流失度
Abstract:按知识流失度可将知识分类成易流失知识和常识性知识.这对组织具有重要意义,也是知识管理的一个重要研究内容.本文从定量的角度出发,提出用超网络模型计算知识流失度,再根据这个客观指标对组织知识进行分类.先按照不同类型的数据,分别建立人员网络、物质载体网络和知识网络,再根据各个网络间的关系构建超网络模型.在超网络中,首先依据知识网络与人员网络之间的关系计算出知识流失度,然后依据知识流失度对组织知识进行分类.在此基础上,又将组织知识的领域划分成易流失领域和常识性领域.最后给出一个实例对构建的模型和方法进行了验证.
Professor
Supervisor of Doctorate Candidates
Supervisor of Master's Candidates
Gender:Male
Alma Mater:大连理工大学
Degree:Doctoral Degree
School/Department:系统工程研究所
Discipline:Management Science and Engineering. Systems Engineering
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