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基于网络方法的专家知识推荐

许云红  
【摘要】: 专家知识管理在组织中发挥着比较重要的作用。专家知识管理致力于通过对专家知识的有效的利用来提高组织的绩效。信息过载和专家知识的隐性特征使得用户寻找具有特定知识的专家非常困难。专家知识推荐作为专家知识管理的一个子领域可以减轻信息过载问题,并且为用户提供满足他们需求的专家。 以前对专家知识推荐的研究可以分为两个学派。其一是通过专家之间的社会联系进行专家推荐。另外一个学派是侧重于研究专家知识的内容。然而,这两个专家知识推荐的维度很少在现有的研究中有效地结合。此外,以前的研究主要用精确匹配的方法寻找专家,对专家知识的语义分析是缺失的。 为了弥补以前研究的不足,在本文中,我们提出了一个集结了社会网络分析和语义分析的网络方法在学术背景下对专家知识进行推荐。社会网络分析用于研究研究者之间的交流和合作关系,语义分析用于挖掘研究者专家知识的深层次的内容。 在提出的专家知识推荐的方法的基础上,本论文通过案例分析探讨了该方法在研究社区推荐研究者和在同行评议背景下推荐评审专家中的应用。 总之,本文从理论和应用研究上讲,都具有比较大的贡献。从理论上来说,它属于典型的设计科学研究,通过设计新的方法和模型来解决专家知识管理中遇到的具体问题:如何在研究社区中为用户提供个性化的研究者推荐服务以及如何在同行评议背景下寻找合适的评审专家。从实际贡献角度来说,本文提出的方法和模型有比较大的潜能运用在实际中去提高现有的专家知识管理的效用。此外,本文提出的方法和模型也可以运用到其他的现实背景中。


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