论文基于知识关联网络企业知识需求识别方法是关于本文可作为相关专业关联论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文关联qq号都能看到什么论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：新常态下,作为我国产业创新发展主要支撑条件的公共知识服务体系建设发挥着越来越关键的作用.其中,如何精确把握产业（特别是企业）发展过程中的知识需求问题是建设科学有效的公共知识服务体系面临着主要挑战.本文提出基于知识关联网络的企业知识需求识别方法,以期进一步提升公共知识服务的针对性和精准度,助力我国公共知识服务体系建设工作.
关键词：知识关联网络；企业知识需求；识别方法
中图分类号：F27；TPl82 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）001-0000-02
引言
知识经济时代,知识资源已成为促进社会经济发展的核心要素,对其的有效获取及利用能力已成为企业提高竞争力和创新力的关键.[1]从产业发展演化角度而言,正确把握产业空间中知识资源分布演化的内在逻辑和动力机制是提供有效产业知识服务的基本前提[2]；而其中的首要问题是如何有效识别经济主体（企业乃至产业）的知识需求.因此,本文提出基于知识关联网络的相关理论和技术来识别企业的知识需求,力图从伴随产业经济客观发展实际的知识表征角度来理解相关问题,以期更好地推动我国知识服务体系的建设.
一、知识关联网络
1.知识关联.知识关联（knowledge association）指的是广泛且客观存在于不同知识单元（knowledge unit）之间的各种联系的总和.[3]由于知识并不能离开其依存的物质载体而独立存在,因此在实际研究过程中,一般使用知识载体来指代知识单元,并将知识载体之间的关系作为替代来表征知识关联.其内涵可作如下表示：定义UI等于{U1,U2,U3,等,Ui}为同一类型知识载体Ui的集合,定义UJ等于{U1,U2,U3,等,Uj}为另一类型知识载体Uj的集合,其中,UI∩UJ为空；由此,可以将知识关联KA表示为UI的子集UIsubset和UJ的子集UJsubset之间的共现关系（co-occurrence relation）,其一般性表示如表1所示.从具体的关联规则上来讲,知识关联是一个异常复杂的集合,几乎难以对其进行分类.学界目前所采用的方法,主要是回避对具体关联类型的细分而集中去进行更具普遍性的关联规则挖掘之上,这方面的代表性研究可以参考Hipp[4]、Vaidya[5]以及 Qian[6]等人的研究,限于篇幅这里不再赘述.
根据事物普遍联系的客观原则,知识关联既可以用来揭示知识单元之间的一般性联系,也可以帮助人们通过这些联系来发现知识单元及知识主体之间所具有的特殊关系,并将其应用到知识管理和服务的实践中去.由于独立的知识关联本身并不能够提供多少有用的信息,实践中还需要将不同的知识关联进行叠加,已建构出更具语义知识揭示能力的知识关联网络（knowledge association network）.
2.知识关联网络.广义的知识关联网络是指由不同知识节点（若为知识单元则成为狭义知识关联网络）以及不同知识关联所共同构成的复杂语义网络,根据构成网络中知识节点是否属于同一类型,可以将知识关联网络分为异质性知识关联网络（表2）以及同质性知识关联网络（表3）两种类型.表2中,横、竖分别为不同类型的知识节点集合,而表3则是由相同类型知识节点所构成.对于同质性知识关联网络的研究目前已经非常成熟,其中最为著名的就是文献计量学中的共现研究,而针对内涵更丰富的异质性知识关联网络则相对较少,已有的研究多集中在耦合分析领域,由于其结构的特殊性,在分析方法上还有待完善.
实际上,同质性知识关联网络本质上可以看成是异质性知识关联网络在受约束条件下的特例.[7]以表3为例,可以看成是表2在约束条件,即{Ti}和{Ej}之间存在相关性.这一结果对于解决企业知识服务的针对性和前瞻性具有重要的价值和意义.
二、企业知识需求的表征
关于什么是知识需求（knowledge demand）,目前学界尚未有清晰、统一的界定,但我们可以将其看成是“一个受到内、外部环境的共同影响、动态演化的随机过程”[8],对其进行定量描述是非常困难的.本文认为,可以间接以一种替代形式来表征和描述知识需求,其基本的思路如下：任何一个知识主体（包含企业）的活动必然会外化为某種可以观测、记录和获取的物质形式（语言、文字、数字或图表）,这些形式可以将其归类为不同的知识单元,进而构成相应的知识关联网络；那么,对于企业知识需求的研究就可以简化为对和企业相关的知识关联网络及其结构的研究.例如,以表2为例,{Ej}表示企业的集合,{Ti}表示知识单元的集合,那么aji就表示和企业Ej和知识单元Ti的相关系数,系数越大说明其相关性也就越紧密.
这样的表示虽简单,但其仅能够提供当前某个企业可能的知识需求,因而并未解决更加重要的需求趋势预测问题.这时候就需要综合尽可能多的相似企业知识需求信息,以期找到某些规律和结构特征,具体的做法是：在表2的基础上建立表3,并对其进行聚类分析,然后根据相关知识单元所在聚类反推以确定特定企业可能的知识需求及其变化.如图1所示,Ei表示不同的企业,ti为不同企业所对应的知识单元,C为对同质性知识关联的聚类.以E1为例,t1为其直接知识需求,而{t2,等,ti}则为其潜在的知识需求；同时,从结构上看,潜在知识需求中的不同知识单元和E1之间的关联程度是不同的,以此就可以表征出语义更加丰富企业知识需求内容和结构.
三、基于语义关联网络的企业知识需求识别方法
基于语义关联网络的企业知识需求识别方法主要涉及到主题词表的编制、关联信息的搜集和提取、共现关系网络的生成、聚类和关联规则对应等步骤.具体包括：
1.主题词表的编制.用来指代细粒度的知识单元,主要在确立样本企业后,通过多方面、多渠道的搜集来编制,并经过不断的学习和优化来提高主题词表的代表性和科学性；
总结:本论文可用于关联论文范文参考下载，关联相关论文写作参考研究。
参考文献：
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