工程经验知识的审阅专家查找与知识协同推荐方法

摘要

系统化、动态更新的企业知识是企业核心能力之一。企业逐渐把目光投向在线知识社区、论坛等资源，获取和分享隐性知识。这类隐性知识需要由一群该领域的专家多轮修改，以确保其准确性和实用性。在知识积累阶段，如何对企业经验知识进行规范审阅是知识积累效率和知识质量提升的关键。随着经验知识词条在平台上的积累，出现信息超载问题，使得人们很难从海量信息中快速获取有价值的信息。
　　本文提出了基于隐性知识积累平台—MediaWiki的面向知识的审阅专家查找技术。通过结合Wiki平台的特征和隐性知识积累的形式，采用Okapi BM2500权重计算算法考虑用户与词条的相关度，运用改进的PageRank算法计算用户-词条关系网中用户的权威度，根据Cascade排序方式得到推荐专家列表。
　　通过分析用户兴趣和操作的差异，本文提出了考虑社会网络动态信任的经验知识协同推荐技术。在带时间窗的“用户-词条-时间”的三维动态模型(UIT)的基础上，考虑社会网络动态信任，研究了针对该模型的工程经验知识的协同推荐算法(Collaborative Filtering Based on Dynamic Trust，CFBDT)。在使用过程中，用户和词条数量逐渐增长，“用户-词条”评分矩阵变得越来越稀疏，极大地降低了基于相似度计算的推荐算法的精度。为了解决严重的数据稀疏性问题，提出一种基于用户短期兴趣时序性变化的评分矩阵进行预填充；由于MediaWiki社区用户群之间的信任呈动态变化，定义了追随率反映同一时间窗内具有相似兴趣的用户对知识推荐的认可程度。
　　将本文提出的面向经验知识的审阅专家查找技术与经验知识协同推荐技术应用到船舶舾装设计的工程经验知识管理中。利用MediaWiki技术，研究了基于MediaWiki的经验知识积累和推荐系统架构和功能模块，用实际案例验证了工程经验知识积累中的面向的审阅专家查找过程，以及经验知识使用阶段中的知识推荐过程。
　　最后进行了全文总结和展望。

目录

声明

第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3本论文的主要研究内容

1.4本论文的组织结构

1.5本章小结

第二章 面向工程经验知识管理的新Wiki机制

2.1引言

2.2传统Wiki技术

2.3面向工程经验知识管理的新Wiki机制

2.4 本章小结

第三章 面向经验知识的审阅专家查找技术

3.1引言

3.2专家查找技术

3.3专家查找算法验证与应用实例

3.4本章小结

第四章 考虑社会网络动态信任的经验知识推荐

4.1引言

4.2基于动态信任的工程经验知识推荐框架

4.3算法复杂度分析

4.4方法验证

4.5本章小结

第五章 专家查找和经验知识推荐在工程领域的应用

5.1引言

5.2基于Wiki的专家查找和知识推荐原型系统设计

5.3专家推荐模块

5.4知识推荐模块

5.5 本章小结

第六章 全文总结与展望

6.1研究内容总结

6.2主要创新点

6.3研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间的学术成果

在读期间参加的科研项目