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情境知识管理技术模型构建


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中华医学图书情报杂志 2012 年 7 月 第 21 卷第 7 期

Chin J Med Libr Inf Sci, Vol. 21 No. 7

July, 2012

DOI: 10. 3969 / j. issn. 1671-3982. 2012. 07. 12

/>·信息组织与信息服务·

情境知识管理技术模型构建
刘小锋
[ 摘要] 在阐述情境和知识转移的关系的基础上, 将情境定义为国内外社会发展和相关政策的知识转移内容 、 转移率和重复利 “情境 ” , 并 引 入 动 力 学 MTM 技 术 指 标, 构 建 了 基 于 情 境 知 识 特 征、 周期以及知识推理规则的动量知识管理 用率三类 ( MTMKM) 模型, 通过拟合曲线发现知识在不同周期的特征以及捕捉热点知识, 实现知识间分享资源的优化配置 。 [ 关键词] 情境; 情境知识; 知识周期; 知识管理; MTM [ G25 中图分类号] [ A 文献标志码] [ 1671-3982 ( 2012 ) 07-0034-07 文章编号]

Establishment of scene knowledge management technology model LIU Xiao -feng ( Library of Xinxiang Medical College,Xinxiang 453003 ,Henan Province,China) [ Abstract] Scene was defined as the contents,transfer rate and available rate for knowledge transfer of the foreign and domestic social development and its related policies according to the relation between scene and knowledge transfer. A MTM knowledge model ( MTMKM) was established by introducing the MTM momentom index into the model according to the features and cycle of scene and the inference rules of knowledge. The features of knowledge at different cycles were discovered and the hot spots of knowledge were captured through the fitting curves to realize the optical allocation of resources that can be shared by different kinds of knowledge. [ Key words] Scene; Scene knowledge; Knowledge cycle; Knowledge management; MTM 随着知识经济的发展, 知识和知识管理越来越 受到政府机关、 企业和事业单位的重视。 由于知识 转移更多地表现为在某一类知识中的隐性知识或 不同层次之间的交换或交流, 在回溯某种知识的发 展, 研究知识所处周期阶段特征的过程中发现 , 知 识转移阶段的特征是依托一定情境状态识别和判 定。本文以知识转移后的实际应用变化, 即知识对 于社会的贡献度为切入点进行情境知识研究 。 如 果建立知识转移后的情境知识周期 MTM 技术指标 ( Momentom Index, 动量指标) 管理模型, 在动态环境 支持下, 就能利用转移后知识快速发现未来情境知 识并会起到一定的效果。 以从知识转移后所处周
[ “情境知识管理关键技术与 基金项目]河南省科技厅科技攻关项目 ( 092400420024 ) 。 应用” [作者单位] 新乡医学院图书馆, 河南 新乡 453003 [作者简介] 刘小锋( 1963- ) , 男, 湖北孝感人, 本科, 副研究馆员, 发 表论文 20 余篇。

期阶段的特征作为情境和知识配置的依据作为研 究的切入点, 是情境知识管理的一条新思路。 1 1. 1 研究背景 情境和知识的关系 情 境 是 知 识 管 理 的 一 个 重 要 构 成 要 素。 Despres 和 Chauval[1]提出了知识管理的知识过程、 知识、 知识主体和情境 4 要素, 并认为情境是对周围 事物的感知, 知识及知识管理的意义只有在一定情 境, 即一定的社会空间和时间的情況下才能体现 。 情境是完整理解知识和知识转移的关键要素 , 是对知识 和 知 识 转 移 所 处 周 期 阶 段 特 征 的 表 述。 没有合适的情境, 知识就会与情境和其他相关知识 隔离, 可能导致其含义不能得到完整地理解或被错 误地理解
[2-3 ]



情境可转化为知识。 人们认识知识相关的情 当人们把知识与其 境与知识的应用是紧密相关的, 相关的情境结合为一体时, 情境就转化为了知识。 情境影响人们对知识、 知识转移价值的认知。

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同样的知识或知识转移行为, 在不同的情境, 人们 对它的意义和价值的认知是不同的 。 情境影响知识转移活动的特点和结果 。 同样 的知识 活 动, 在 不 同 的 情 境 下, 其特点和结果会 不同。 情境是知识共用和重用的重要基础 。 情境与 知识、 知识转移紧密相关, 应用情境和把握知识与 获取知识具有一致性或相似性。 1. 2 研究现状 情境在知识管理中的作用正不断得到认识和 重视。Thompson
[4 ]

将知识集成为整体知识优势的管理模 和知识创造, 式。基于情境的知识管理就是对知识转移各阶段 决策过程的管理。 在对知识转移集成情境知识模型、 方法和在有 以情境知识流动为切入 关领域应用等研究基础上, 点, 依据知识转移所形成的知识、 特征、 类型、 周期 和构成, 引用动力学原理 MTM 指标作为研究知识 管理的一 种 辅 助 技 术 指 标 研 究 和 预 测 知 识 趋 势。 MTM 指标的主要特征是通过曲线的波动捕捉热点 以及知识发展趋势中的知识突显性, 具有效率高、 敏感性强的特点。 引入 MTM 技术指标, 针对热点 知识的识别、 知识合作的选择、 情境之间的分配等 提出了解决问题的理论和方法, 初步构建了知识管 理技术的理论框架体系, 为实施知识技术管理和监 测知识热点提出了建议, 使这种技术管理模式成为 即 MTMKM 模式。 动量知识管理, 2. 1 MTMKM 管理模型 建立情境知识特征 MTMKM 模型用于发现知识 使挖掘知识使突显其一定的积极作 转移的特 征, 用。我们假设知识运行轨迹符合标准曲线形态 , 并 通过拟合曲线发现知识周期的特征, 寻找到合适的 模型描述知识在交流中可能出现的变化 , 即一种知 识在一定的情境中运行就会呈现出波浪形态 。 我们通过一些与知识出现情境状态密切相关 的 MTM 指标模型对其进行描述判断。 假设知识转 移内容、 转移率和重复利用率三类情境元素的状态 s2 、 s3 , 变量分别为 s1 、 对情境状态变量赋予不同的 值, 将它们进行组合就构成了一个情境 MTM 实例, 数值要求对应知识所处的某一特定周期阶段 。 当一种知识处于社会、 政策情境需求的快速成 长时期, 往往表现出需求知识的快速增长态势。 如 果我们能够识别知识周期阶段特征的情境因素 , 并 通过对情境因素的数据挖掘和知识发现建立描述 情境状态的情境知识库, 建立具体情境实例与周期 阶段特征的一一映射关系, 则可以实现基于情境下 集成知识管理。知识周期特征 MTMKM 管理模型图 见图 1 。 如图 1 所示, 情境不仅是对知识变化过程的环 而且刻画了知识周期发现过程的复杂 境状态描述, 状况。情境推理、 感知和挖掘能描述知识转移某周 期知识数量增减情况, 而认知情境则是对竞争地位 由此可以判断情境是知识共享和再利 变化的反映,

认为, 情境是知识不可分割的一
[5 ]

部分, 必须通过情境来定义并重用知识。 Aki 光胜等
[6 ]



为, 知识的内容和情境本质上是捆绑在一起的 。 余 认为, 知识具有默会性和情境依赖性, 默
[7 ]

会知识的交流、 共享与情境密切相关。 Kakabadse 的问题。

指出, 知识的情境性需求是未来知识管理应该探讨 一些研究论文对知识转移中的情境进行了探 讨。如许强等
[8 ]

从情境角度研究了母子公司的知
[9 ]

识转移, 王能民等

在研究项目环境的知识转移问

题时, 认为知识活动寓于知识转移情境中 。 利用情境实现知识的方法和系统也逐渐出现 。 Kwan
[10 ]

设计的 Knowledge Scope 系统, 把以过程为
[11 ]

中心的情境保存在知识库中。 Ahn Web 的协同系统。 杨涛等
[12 ]

研究了虚拟

协同工作下的情境模型并基于该模型开发了基于 提出了以设计情境为
[13-17 ]

中心的设计知识管理方法。 潘旭伟、 祝锡永



人提出, 集成情境的知识管理模型由知识情境 、 知 识过程、 知识( 项) 和知识主体 4 个主要知识管理要 素构成, 并阐述了 4 个要素的建模及其相互作用的 关系, 构建了基于集成情境的知识管理模型的知识 管理系统体系结构; 在体系结构中引入了集成情境 的知识管理索引库、 集成情境的知识管理服务和集 成情境的知识管理引擎等处理情境及其相关信息 的模块, 使知识管理系统具备情境敏感特性; 进一 步将知识情境概括为过程、 资源、 产品、 领域、 时间、 地点等要素。 2 建模思路 上述研究成果还缺乏对情境知识周期运行轨 迹特征技术的系统阐述。 而情境知识管理是知识 依赖情境在参与创新活动不同主体之间的扩散和 是通过优化知识管理实现新知识转移 、 共享 转移,

· 36· 用的重要基础
[18 ]

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6 ) 或( 12 , 6) , 表示 6 天和 12 天的简单移动平均, 12 周……) 。考虑知识转移的 ( 也可以延伸为 6 周, 动态性, 因而参数不是固定不变的, 可以随时修改。 也就是说考虑不同知识以及同一种知识在不同时 期的情境适应性问题。 MTM 描述如下: MTM S1 : CLOSE -REF( CLOSE , N) ; MTMMA1 : MA( MTM, M) ; MTM S2 : CLOSE -REF( CLOSE , t) ; MTMMA2 : MA( MTM, i) ; CLOSE 为情境周期的最后终结数据 REF 为若干情境周期前的数据 MA 为简单移动平均 以日 MTM 指标为例, 其计算过程如下: MTM( N 日) = C -CN C = 当日的检索量, CN = N 日前的检索 上式中,

图1

知识周期特征 MTMKM 管理模型图

量; N 为计算参数, 一般起始参数为 6 。 以日 MTM 指标为例, 其计算过程如下: MTM( N 日) = ( CCN100 ) -100 C = 当日的检索量,CN = N 日前的检索 上式中, 量; N 为计算参数, 一般起始参数为 6 。 0 轴线的重要参考作用描述如下。 第一, MTM MTM 曲线主要是以其为 指标是以 0 轴线为中心线, 中心, 围绕其上下波动。 第二, 当 MTM 曲线在 0 轴 线上方时, 说明检索引用量大, 知识处于利用率高 阶段。第三, 当 MTM 曲线在 0 轴线下方时, 说明检 索引用量小, 知识处于利用率低阶段。 MTM 指标数值是通过对历史情境知识数据进 行优化计算获取每个指标针对不同知识和在不同 时期的最优参数, 从而提高技术指标的适应性能。 2. 3 情境知识周期界定 把情境知识周期划分为引入期 ( 缓慢增长 ) 、 成 长期( 快速增长) 、 成熟期( 平稳增长或平稳下降 ) 和 衰退期( 快速下降 ) 作为情境知识周期特征进行对 照研究。把情境看作是情境知识研究期内一系列 M) , 连续而有序的二维元素集合( N, 其中 N 为数据 元素的时间标记, 反映了数据的时间序列特征; M i = 1, 2, 则为对应时间序列数据的实体要素。 其中, 3 ……, 2, 3 时, 如果选择 i = 1 , 则分别对应以上 3 类 2, ..., m, m 为考察期的时间长度, 情境; t = 1 , 基本 时间窗口 t 可以是天、 周、 月等任何时间粒度, 根据 可以得到 实际问题具体确定。 通过数据特征分析,

如果上述 3 类情境因素均处于快速增长, 则表 并处于时间周期的快速成 示知识适合共同的情境, 长阶段。我们建立了 3 类情境 MTM 实例与时间周 期阶段知识的映射关系, 从而实现情境实例的动态 创建与更新。 知识情境定义和管理的核心是提供 并在拟合隐 情境因素的状态定义和知识动态维护, 性知识与情境状态之间建立的赋值映射关系 , 提供 生成情境知识的语义表达功能。 情境实例及其映 射关系作为隐性知识周期知识情境定义和管理过 程的结果, 也是识别其时间周期阶段特征的情境知 并以推理规则的形式融入到 识库的基本构成单元, 周期的知识推理过程中。 在知识数据库的支持下, 可提供面向情境知识识别、 搜索、 集成和匹配, 从而 实现隐性知识的发现和转移成显性知识而得以重 复利用。 通过多数据库链接及其访问量统计情境挖掘 、 情境感知和情境推理, 采取 MTM 指标对阶段情境 知识进行处理, 考虑到某知识时间周期变化的复杂 在以往知识管理实践基础上建立典型周期曲线 性, 的案例库, 并通过附加在案例知识的情境属性实现 知识的快速检索。 2. 2 情境 MTM 模式技术描述 通过对数据库某知识阶段的访问量统计, 我们 M) , 系数通常设为 ( 6 , 将 MTM 设置为两个参数( N,

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平均移动 和 拟 合 函 数 的 总 体 凹 凸 性 两 类 特 征 值。 其中, 平均移动特征值从曲线上的相应数值反映了 情境知识 MTM 状态变化的程度。 若 MTM S1 或 MTM S2 平均移动控制指标 MTM >i, 则情境知识处于快速增长状态; 若 <i, 则知识处 于缓速增长状态; 若情境为平稳增长, 则意味着情 境知识的变化速度在 i 周边一定范围内波动。 i 取 经 值是在隐性知识相应情境增长率平均值基础上 , 反复测算得到。总体凹凸性特征值 k2 ( i ) 则对情境 知识变化的方向和趋势进行了说明。 如若 i<MTM, 且 MTM>0 , 意味着拟合趋势曲线凹口朝上, 情境知 识增长速度较快, 且增长无减缓趋势, 可能处于快 速成长阶段; 若 i <MTM, 且 MTM <0 , 则意味着凹口 朝下, 尽管情境增速较快, 但知识增长势头逐步趋 知识可能处于由快速成长向稳定期 ( 成熟期 ) 转 缓, 变的阶段。 s2 、 s3 , 三类情境知识的状态变量 s1 、 其值可以 但增速呈加快趋 定义为 5 类状态: 一是缓慢增长, 势, 情境判断该知识可能处于引入期; 二是快速增 且增速无明显减缓趋势, 情境判断该知识可能 长, 但增速开始减缓, 单情 处于成长期; 三是平稳增长, 且尚未达到最高点; 四是 境判断可能处于成熟期, 平稳下降, 但减速开始加快, 单情境判断可能处于 且逐步迈向衰退期; 五是快速下降, 且减速 成熟期, 无明显放缓趋势, 单情境判断可能处于衰退期。 对 3、 2、 1、 0, 应上述 5 类状态, 分别赋值 4 、 则对应任意 3, 2, 1, 0 } 。 情境状态在一 有 i ∈{ 4 , 一类情境状态, 定程度上揭示了隐性知识可能所处的周期阶段状 态。如图 2 ( 虚线 MTM, 实线 MTMMA) 。

s2 , 规则库中。情境知识库中的具体情境实例 { s1 , s3 , s s } 及其映射关系的创建过程如图 3 所示。

图3

情境知识库中具有创建过程图

2. 4

基于情境 MTMKM 实例 在实践中, 知识转移方式表现出较大波动性和

因此直接对原始数据进行曲线拟合, 求解 随机性, 两类特征值, 可能在效果上不尽人意。 因此, 本研 究引入 MTM 技术指标, 即在拟合周期曲线前, 通过 移动平均 等 方 式 尽 量 消 除 数 据 本 身 的 不 确 定 性。 研究表明, 剔除非正常干扰因素后的周期“趋势 ” 曲 线, 在形态上接近于理论上的标准曲线形态 , 则特 征值的计算过程如下。 — —THEN( 结果) 的表达方 采用 IF( 条件组合) — 将情境知识特征值融入到情境状态变量 si 的赋 式, 值映射规则中, 分别计算 s i 和 s s , 创建情境 实 例。 s s = Σs ( i = 1 , 2, 3) , 其中, 由此可描述隐性知识情境 状态的情境知识库( 见表 1 ) , 反映了知识情境 MTM 周期状态的总体情况。 3 情境知识 MTM 技术预测规则 在实际操作中, 我们可以将 MTMMA 曲线的分 MTM 指标变成由一条 MTM 曲线 析参数设定为 1 , 构成, 其研判的方法与上述方法一样。 另外, 我们 还可以把 MTMMA 曲线的分析参数不设定为 1 , 则 可以利用 MTM 曲线和 MTMMA 曲线的交叉情况分 析趋势。将 MTM 曲线的分析参数设定为 6 日, 将 MTMMA 曲线的分析参数也设定为 6 日, 其主要分

图2

知识处于周期阶段状态模拟图

析如下。 当 MTM 曲线和 MTMMA 曲线经过长时间的横 向时, 表明这种知识是无引文或检索量的; 当 MTM MTMMA 曲线也同时走平或小 曲线开始向上运行, 幅上升, 说明该知识引用或检索量上涨的动能开始 增强, 这时我们就可以开始关 注 该 知 识。 当 MTM

综上所述, 针对每一类情境, 都需要建立平均 移动拟合函数凹凸性两类特征指标的情境实例赋 s2 , s3 , s s } 作为推 值规则库, 创建并将情境实例 { s1 , 融入到时间周期特征知识发现的推理 理判断条件,

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曲线开始向上突破 MTMMA 曲线时, 说明知识的利
表1
映射规则 mtm 赋值规则 1 mtm 赋值规则 2 mtm 赋值规则 3 mtm 赋值规则 4 mtm 赋值规则 5 mtm 赋值规则 6 IF( 条件组合) k 1 ( i) <ri ≥ri ≥ri [ 0, ri] [-ri, 0] ≤ -ri k 2 ( i) >0 >0 <0 <0 <0 <0

用动能已经相当充分, 如果长期向上趋势已经形成

情境知识 MTM 状态赋值及映射规则
HEN( 结果) si 4 3 3 2 1 0 单情境知识状态特征知识 知识可能处于或正在进入引入期 知识可能处于或正在进入成长期 知识处于成长期, 且可能成熟期 知识处于成熟期, 且可能正峰值 知识处于成熟期, 且可能正偏离峰值 知识可能处于衰退期

且伴随较大的检索、 引用量配合, 则更可确认该知识 就是当 前 的 热 点。 境 知 识 进 入 酝 酿 期。 当 IF 在 MTM 转移数量 ≤0 的临界数值 ( 可自行根据实际设 我们在试验中将数值设置为 50 天或 120 天为一 定, 个观察周期) 时, 表示该知识的利用在目前处于低迷 或进入衰退期, 应基本或完全停止对该隐性知识挖 财力和物力) 投入, 并逐步退出该知 掘的资源( 人力、 识转移的实施。 当 MTMMA 下穿 MTM 时, 情境知识表示由发展 应减少资源投入, 加大对其替补知 期向衰退期过渡, 识的重点投入。 当 MTMMA 处于上升但数值为 1 , 图形显示在高 点呈现横向轨迹, 虽然趋势没有改变, 但活跃度在缓 慢降低, 则表示情境知识进入发展后期。 各项需求 知识指标达到历史最高峰后, 总体呈现缓慢下滑的 趋势, 且在一定范围反复波动, 那么就应该在维持该 知识工作的同时, 适当减少资源投入, 并启动其他相 关知识的挖掘。 单情境知识处于发展前期或发展后期, 综合判 断进入稳定发展期。 主要指标在历史峰值 ( 我们设 置峰值为 5 ) 附近小幅震荡, 是目前挖掘的重点。 当 峰值达到 5 以上或震荡时, 要在保障其资源投入的 开始寻找替补类知识补充。 同时, i = 1, 2, 3, 当 IF s i = 2 , 表示知识进入发展前期。 指标增速趋缓, 但逐步接近历史最高峰, 这是目前挖 掘隐性知识资源的重点。 i = 1, 2, 当 IF( 7 ≤s1 +s2 + s3 ≤50 ) ∩ ( 1 <s i ≤3 ) , 3, 表示情境知识进入发展前期, 该知识应为未来发 展的重点, 加大资源投入。 4

i = 1, 2, 3, 当 IF s i = 3 , 表示情境知识进入成长 进入重点挖掘的范围, 适当增加资源投入。 期, i = 1, 2, 当 IF( 50 ≤ s1 + s2 + s3 <80 ) ∩ ( 2 <s i ≤4 ) , 3, 表示情境知识处于由引入期进入成长期的过渡阶 段, 应给予适当关注。 i = 1, 2, 3, 当 IF s i = 4 , 表示情境知识进入引入 期, 正式进入利用阶段。 应用示例分析 在对某药厂生物制品制造技术实施时间周期特 征识别时, 对情境知识进行了模拟试验。 结合国内 综合确定了 3 类情境的增长 外该技术的历史数据, r2 = 4. 5% , r3 = 2. 47% 。有 率控制指标为 r1 = 7. 2% , 关情境时间序列特征值的计算过程及结果如表 2 、 表 3 所示。
2 采用抛物线函数形式 y = at +bt +cz 描述, 特征值

的计算过程如下。令 Z h

( i)

为处理后得到的新数据序

2, 3 。 为便于阐述, 列 i = 1, 本文取 6 个基本时间窗 口的数据进行处理, 则有 Z1 ( i) = ?y ( i) ( t) /3
t=1 4 3

Z2 ( i) = ?y ( i) ( t) /2
t=3 6

Z3 ( i) = ?y ( i) ( t) /3
t=4

对于 k1 k1
( i)

( i)

, 有 -Z
( i) 1

= Z3

( i)

/3Z

( i) 1

( i = 1, 2, 3)

通过对抛物线拟合函数的二次项系数进行考察 确定 k2 对 3 点进行抛物线函数拟合后求解, 得到 k2 ( i) = Z3 ( i) -2Z2 ( i) + Z1 ( i) /4. 5 ( i = 1, 2, 3) 针对情境的时间序列特征值, 采用 IF 条件组合 -THEN( 结果 ) 的表达方式将情境特征值融入到情

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境状态变量的赋值映射规则中, 见表 1 。 然后, 分别 计算和创建情境实例。 其中 s s = ∑ si 境状态的情境知识库, 见表 2 -表 4 。
表2
⊿t值 ⊿ t1 ⊿ t2 ⊿ t3 ⊿ t4 ⊿ t5 ⊿ t6

在表 2 -表 4 计算的基础上, 采用周期情境的状 s2 , s3 , ss } 构成 态赋值规则库, 生成由情境实例 { s1 , 的情境知识库; 在此基础上用集成情境知识的推理 规则库得到表 5 。

( i = 1, 2, 3) ,

反映了各情境状态的总体情况, 由此可得到描述情

某药厂生物制品制造技术情境知识的特征⊿ t 值计算
某生物制品制造技术 2 情境指标 技术内容 4. 37 6. 18 7. 09 9. 12 6. 95 10. 86 检索率 / % 0. 69 0. 90 1. 44 2. 05 1. 68 2. 38 重复利用率 / % 6. 50 6. 73 7. 83 8. 46 8. 26 9. 02

某生物制品制造技术 1 情境指标 技术内容 6. 70 6. 82 6. 94 7. 02 6. 91 6. 76 检索率 / % 1. 05 0. 99 1. 41 1. 58 1. 67 1. 48 重复利用率 / % 5. 49 5. 71 5. 17 6. 29 7. 63 7. 16

表3
Z h ( i) 特征值 Z1 Z2 Z3
( i) ( i) ( i)

某药厂生物制品制造技术情境知识的特征值 Z h

( i)

计算

某生物制品制造技术 1 情境指标 技术内容 6. 82 6. 98 6. 90 检索率 / % 1. 15 1. 49 1. 58 重复利用率 / % 5. 46 5. 73 7. 03

某生物制品制造技术 2 情境指标 技术内容 5. 88 8. 11 8. 98 检索率 / % 1. 01 1. 75 2. 03 重复利用率 / % 7. 02 8. 15 8. 58

表4
K ( i) 特征值 K1 K2
( i) ( i)

某药厂生物制品制造技术情境知识的特征值 K

( i)

计算

某生物制品制造技术 1 情境指标 技术内容 0. 37 -5. 41 检索率 / % 12. 22 -0. 06 重复利用率 / % 9. 59 22. 74

某生物制品制造技术 2 情境指标 技术内容 17. 55 -30. 07 检索率 / % 33. 85 -0. 99 重复利用率 / % 7. 41 -15. 33

表5
情境知识 某生物制品制造技术 1 某生物制品制造技术 2 情境实例 s1 2 3 s2 3 3 s3 3 3 ss 8 9

某企业情境知识 MTM 周期知识发现
周期特征 稳定成熟前期 稳定成长期 基于周期特征发现的策略 目前同类技术关键, 应在资源上给予重点投入。 是未来同类技术中的重点, 应给予重点关注, 适当投入。

通过 模 拟 试 验 证 明, 本研究提出的情境知识 MTMKM 模型能够准确快速地发现不同情境知识的 周期特征知识, 对更合理地实现知识间分享资源的 优化配置将有所帮助。 情境知识 MTMKM 周期特征模型研究, 具有良

好的可重用性, 对帮助企业开展知识转移快速准确 地识别知识所处的阶段情况具有重要意义。 由于 MTMKM 模型中的部分参数主要是基于调查数据的 分析和经验而设定的, 在计算特征值过程中或存在 不合理的拟合函数。这些问题有待在后续研究中进

· 40· 一步深化和讨论。
【参考文献】

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[ 本文编辑: 王

颖]

( 上接第 9 页) 开展学科战略情报研究, 以便为科学研究与管 理提供有针对性的决策参考服务 。 3 结语 随着学科化服务的不断深入, 情报研究要与学 科化服务的发展需求相适应, 紧紧围绕科研主线开 展情报研究, 深入分析自身研究特色, 关注重点领域 与专业, 形成与服务院所专业领域相适应的优势 地位。 正如初景利教授在专业图书馆的学科化服务目 标中提到:“学科馆员要融入用户的科研过程, 开展 课题情报服务, 建立真正的知识化服务, 在研究所的 战略研究中发挥关键性作用, 直接支持科学创造 ( 推 动知识转化为生产力 ) 并形成不可替代的核心竞争
[7 ] 力” 。通过情报研究和学科化服务的协同发展,

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增强学科化服务竞争力, 为科研院所图书馆带来长 成为科研院所重要的引领型力量 。 期的战略性优势,

[ 本文编辑: 刘桂玲]


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