隐性知识挖掘关键技术研究

隐性知识挖掘关键技术研究

本文通过分析隐性知识的特点，以及隐性知识在知识管理系统中的重要性，对隐性知识挖掘的关键技术进行了研究，并且对各种技术在构建知识管理系统时所体现的作用进行了对比总结。

标签：隐性知识 知识挖掘 web2.0

1 隐性知识的概念

人类的知识分为两种，一种是显性知识，如技术类知识；一种是隐性知识，如某些人对事物的理解能力、工作经验等。显性知识可以通过书本、技术文档、程序等工具记录下来，人类可以对知识进行保存供大家进行再次学习和继承，但是隐性知识一般不具有可见性，需要通过人际交流等途径显示出来。现在我们的社会正在由信息时代向知识时代进步，从以物（技术，计算机，网络，软件，资源库等）为中心走向以人为中心，而人所拥有的主要的资源就是隐性知识，隐性知识比显性知识更完善，更具有价值。对于个体和组织来讲，显性知识通过学习、培训就可以转化为能力，隐性知识不会轻易被挖掘出来，如何能更有效地挖掘出隐性知识成为各领域飞速进步的关键。

2 知识管理系统中隐性知识的重要性

学者们认为组织中显性知识只占10%，另外90%是隐性知识[1]。隐性知识的挖掘已经成为知识时代增强企业竞争力的有效途径。知识管理系统中，知识需要互相转化。显性知识可以直接作为资源供用户查询、浏览或下载，但是隐性知识需要每一个个体的参与，需要显性化表示。目前对隐性知识的显性化或者促进隐性知识共享的激励机制的研究较多，但是对于如何有效地进行隐性知识的挖掘还没有系统的理论和方法。隐性知识的挖掘涉及到个人对隐性知识的共享的意愿、隐性知识的拥有程度、以及隐性知识的转化平台等方面。本文对隐性知识进入系统，有效地表示为显性知识等过程中的一些关键技术进行研究。

3 隐性知识挖掘关键技术研究

隐性知识本来是难以捉摸的，构建隐性知识管理系统进行隐性知识的挖掘至少要包括交互开放式计算机平台，通讯网络，用于生成知识的分析工具，用于协同工作的群件工具，网络内容管理工具，及一些新型的网络技术等。马雪等给出了一个隐性知识管理系统的功能模型[2]；胡泽平给出了高校隐性知识管理系统模型的设计[3]；这些模型将隐性知识管理系统分为几个大的模块，由隐性知识获取模块、隐性知识表示模块、隐性知识转化模块组成。隐性知识获取模块主要提供基于网络的统一入口，使得用户能够访问知识管理系统，或者建立专家网络来获得隐性知识；知识表示模块体现为实时交流平台，或者知识经验库使得用户能把隐性知识记录下来；知识转化模块挖掘隐藏于海量显性知识库中的隐性知识，再将隐性知识显性化。在这个过程中，可以用以下技术进行实现。

3.1 构建知识地图 知识管理中的知识地图是一种知识库管理系统技术与Internet技术相结合的新型知识管理技术。Davenport和Prusak认为知识地图只是一种知识的指南，告诉人们知识所在的位置，显示哪些知识可以利用，可以指引人们获得需要的专业知识。但是知识地图只能标示出知识所在位置，无法直接取得知识的内容[4]。构建知识地图可以通过如图1所示的几个步骤来实现。

首先经过严格筛选选出本行的经验丰富的员工成立专门的知识调研组，它的主要职责就是关注本行业的前沿信息，关注发展动态，对行业知识进行整理归纳，形成显性文档，供员工查询。其次知识调研组要积极挖掘隐性知识的来源渠道，如通过Internet进行自由知识的查询，进行分类连接；有针对性地走访同行其他专家，了解这些专家的知识领域，和这些专家建立联系，形成专家地图；采取一些措施鼓励员工积极贡献自己的隐性知识，并给出有效的知识显性化表示的方法。发掘出各种知识源之后要绘制知识地图，形成纸质的或电子版的地图，提供给组织的员工。知识地图形成之后还要进行后期的完善和更新，这当然需要大量的人力来完成这些事情，而且需要同行的各个组织进行协调工作，进行知识共享。

3.2 web2.0技术 需要对隐性知识进行显性化表示，将显性知识进行分类表示便于从中分析挖掘出新的隐性知识。隐性知识的挖掘需要提供一个相对开放的、公共的交流平台，网络技术的飞速发展为其提供了强大的支撑环境。利用各种网络技术，特别是web2.0技术。

使用blog（博客）：BLOG是个人或者组织基于自己的兴趣或共享的愿望所记录的内容，Blog之间通过留言评论或建立链接等方式进行交流。Blog是一种自由发表的个人出版方式，也是个人知识显性表示的一个平台。

使用wiki(百科)技术：WIKI是一种社会化软件，提供了基于web形式的超级链接。Wiki是支持面向社群式写作，同时也提供了一组支持这种写作方式的辅助工具的超文本系统。用户可以通过web浏览wiki的文本，对于自己感兴趣的或者精通的领域可以编辑内容并且发布，这样某一领域的知识力量可以被汇集起来，形成汇集各类知识的百科全书。

使用sns（social networking services）：用户可以用Rss（Really simple syndication）进行订阅，过滤掉不感兴趣的内容，对于感兴趣的信息进行集中管理，还可以直接在自己的桌面浏览Rss推送来的更新的信息，不必访问网站浏览。Rss进行知识推送服务、检索、浏览、咨询和个性化，使得知识从被动等待搜索变为主动推送，增加了用户获得知识的机会。Tag（标签）是一种分类系统，不按照目录结构进行分类，各个tag是平行的同时还具有相关性，经过相关性分析，将经常一起出现的tag关联起来，产生相关分类。用户对网络上的某个信息添加tag，就可以看到所有使用相同tag的内容，可以关联更多的用户和内容。Digg译作掘客，用户不仅是新闻的阅读者，也是新闻的挖掘者，大家一起挖掘信息、传递知识、分享快乐，参与者共同创建网站，添加内容，决定内容是否淘汰。

徐涛给出了一个基于web2.0的隐性知识转化体系[5]，该体系中各成员可以

利用日Rss软件互相订阅Blog，组织建立自己的wiki，内容包含组织的培训资料，行业相关知识等，成员可以在Blog中使用RSS订阅Wiki，在阅读完Blog之后可以通过Digg对文章进行评价，组织管理可以将评价等级高的Blog中的观点想法及技能类的内容进行整理，加上Tag便于分类和查找。组织还应建立利用知识地图，联系专家充实Wiki中的一些知识观点，及时了解行业前沿的发展状况。

3.3 数据挖掘技术 数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。隐性知识的挖掘主要是从海量的显性知识里面分析，归类，总结生成新的隐性知识。

Web数据挖掘就是数据挖掘技术与web相结合的产物，是数据挖掘的一个重要分支，分为Web内容挖掘和web使用模式挖掘，内容挖掘主要指文本挖掘，确定了消息源，就采用URL递归遍历算法，利用基于正则表达式（Regular Expression）的词法分析技术对采集到的HTML代码进行语法分析，提取其中如作者、标题等有效信息，调用XML转换工具，将web页面转换成标准的XML文档，还要对信息进行检索和语义化处理，利用词表分析及语义推理进行进一步的知识挖掘；Web使用模式挖掘是对用户访问Web站点的存取方式进行挖掘。它通过挖掘相关的web日志记录，来发现用户访问页面的模式。目前流行的挖掘手段主要包括：路径分析、关联规则和序列模式的发现、聚类和分类等。这里，web使用模式挖掘主要包括以下几个步骤：数据预处理、模式挖掘、模式分析和可视化[6]。

4 结束语

本文通过分析隐性知识在知识管理系统中的重要性，对进行隐性知识挖掘的关键技术进行了研究，总之，知识地图可以挖掘出更多的隐性知识源；web2.0工具可以促使用户贡献自己的隐性知识，并且对自由知识进行有效的分类、整理、归纳、推送，达到知识主动被共享的目的；数据挖掘技术可以对不同类型的海量数据进行非人工的整理，形成新的隐性知识，并且显性化表示出来。

参考文献：

[1]苏新宁.组织的知识管理[M].北京：国防工业出版社，2004：55.

[2]马雪，吴江.构建隐性知识管理系统的探讨[J].计算机应用与软件，2009(1).

[3]胡泽平.高校隐性知识管理的系统模型设计[J].图书情报工作，2010(6).

[4]Darenport TH，Prusak L Working knowledge:How organizations manage What theykonw[M].Boston:Harvard Business SchoolPress，1998.

[5]徐涛.基于Web2_0的隐性知识转化体系研究[J].当代图书馆，2009(6).

[6]王伟军，刘艳芬等.基于Web2.0知识管理系统的设计[J].信息系统，2009(6).

基金资助：陕西省教育厅科研计划项目资助（项目编号：09JK437）、西安财经学院科研项目资助（项目编号：10XCK03）、陕西省自然科学基金计划项目资助（项目编号：SJ08ZP14、2009JM9008）、陕西省重点学科建设专项资金资助项目。