【摘要】：為解決由傳統(tǒng)方法識別的關(guān)鍵知識主體在領(lǐng)域知識與決策問題需求知識匹配性上存在的問題,首先從質(zhì)上匹配、量上合理兩個方面對目標(biāo)導(dǎo)向原理進(jìn)行說明,并利用知識點權(quán)重和需求程度對其予以描述,然后結(jié)合知識超網(wǎng)絡(luò)中要素關(guān)系以及知識點數(shù)量和載體權(quán)重之間的可替代程度,給出主體與知識點的關(guān)系矩陣。在此基礎(chǔ)上,基于0-1整數(shù)規(guī)劃構(gòu)建了目標(biāo)導(dǎo)向下關(guān)鍵知識主體的識別模型和方法步驟,應(yīng)用案例對比分析驗證了方法的科學(xué)性與有效性。特色之處在于,以目標(biāo)為導(dǎo)向權(quán)變對關(guān)鍵知識主體進(jìn)行識別,既能滿足決策問題對知識點的需求結(jié)構(gòu),又能最大限度地降低決策成本。
[Abstract]:In order to solve the problem of the matching between domain knowledge and decision problem demand knowledge, the principle of goal orientation is explained from two aspects: qualitative matching and quantitative rationality. It is described by the weight of knowledge points and the degree of demand, and then the relation matrix between the main body and the knowledge points is given according to the relation of the elements in the knowledge supernetwork and the substitutability between the number of knowledge points and the weight of the carrier. On this basis, based on 0-1 integer programming, the identification model and method steps of the key knowledge agents under the goal orientation are constructed, and the scientific and effective methods are verified by the comparative analysis of cases. The feature lies in the fact that the identification of the key knowledge subject by the objective-oriented contingency can not only meet the demand structure of the knowledge point of the decision problem, but also reduce the decision cost to the maximum extent.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71261011,71462022) 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃項目(2013FB030) 云南省哲學(xué)社會科學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊建設(shè)項目(2014cx05)
【分類號】：G302

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前2條

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1 譚婷婷;網(wǎng)絡(luò)微內(nèi)容推薦方法及支持系統(tǒng)研究[D];華中科技大學(xué);2011年

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10 馬慧;面向虛擬交易社區(qū)競爭的多渠道協(xié)調(diào)研究[D];大連理工大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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2 郭鋒;群體成員知識傳播復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究[D];重慶大學(xué);2011年

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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10 郝忠孝;郭景峰;;一種基于超圖的最小覆蓋集求法[J];計算機(jī)研究與發(fā)展;1990年10期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 宣照國;文本挖掘算法及其在知識管理中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

2 于洋;組織知識管理中的知識超網(wǎng)絡(luò)研究[D];大連理工大學(xué);2009年

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本文編號：2199606