隱性知識挖掘關鍵技術研究

摘要：本文通過分析隱性知識的特點，以及隱性知識在知識管理系統中的重要性，對隱性知識挖掘的關鍵技術進行了研究，并且對各種技術在構建知識管理系統時所體現的作用進行了對比總結。

關鍵詞：隱性知識 知識挖掘 web2.0

1 隱性知識的概念

人類的知識分為兩種，一種是顯性知識，如技術類知識；一種是隱性知識，如某些人對事物的理解能力、工作經驗等。顯性知識可以通過書本、技術文檔、程序等工具記錄下來，人類可以對知識進行保存供大家進行再次學習和繼承，但是隱性知識一般不具有可見性，需要通過人際交流等途徑顯示出來。現在我們的社會正在由信息時代向知識時代進步，從以物（技術，計算機，網絡，軟件，資源庫等）為中心走向以人為中心，而人所擁有的主要的資源就是隱性知識，隱性知識比顯性知識更完善，更具有價值。對于個體和組織來講，顯性知識通過學習、培訓就可以轉化為能力，隱性知識不會輕易被挖掘出來，如何能更有效地挖掘出隱性知識成為各領域飛速進步的關鍵。

2 知識管理系統中隱性知識的重要性

學者們認為組織中顯性知識只占10%，另外90%是隱性知識[1]。隱性知識的挖掘已經成為知識時代增強企業競爭力的有效途徑。知識管理系統中，知識需要互相轉化。顯性知識可以直接作為資源供用戶查詢、瀏覽或下載，但是隱性知識需要每一個個體的參與，需要顯性化表示。目前對隱性知識的顯性化或者促進隱性知識共享的激勵機制的研究較多，但是對于如何有效地進行隱性知識的挖掘還沒有系統的理論和方法。隱性知識的挖掘涉及到個人對隱性知識的共享的意愿、隱性知識的擁有程度、以及隱性知識的轉化平臺等方面。本文對隱性知識進入系統，有效地表示為顯性知識等過程中的一些關鍵技術進行研究。

3 隱性知識挖掘關鍵技術研究

隱性知識本來是難以捉摸的，構建隱性知識管理系統進行隱性知識的挖掘至少要包括交互開放式計算機平臺，通訊網絡，用于生成知識的分析工具，用于協同工作的群件工具，網絡內容管理工具，及一些新型的網絡技術等。馬雪等給出了一個隱性知識管理系統的功能模型[2]；胡澤平給出了高校隱性知識管理系統模型的設計[3]；這些模型將隱性知識管理系統分為幾個大的模塊，由隱性知識獲取模塊、隱性知識表示模塊、隱性知識轉化模塊組成。隱性知識獲取模塊主要提供基于網絡的統一入口，使得用戶能夠訪問知識管理系統，或者建立專家網絡來獲得隱性知識；知識表示模塊體現為實時交流平臺，或者知識經驗庫使得用戶能把隱性知識記錄下來；知識轉化模塊挖掘隱藏于海量顯性知識庫中的隱性知識，再將隱性知識顯性化。在這個過程中，可以用以下技術進行實現。

3.1 構建知識地圖 知識管理中的知識地圖是一種知識庫管理系統技術與Internet技術相結合的新型知識管理技術。Davenport和Prusak認為知識地圖只是一種知識的指南，告訴人們知識所在的位置，顯示哪些知識可以利用，可以指引人們獲得需要的專業知識。但是知識地圖只能標示出知識所在位置，無法直接取得知識的內容[4]。構建知識地圖可以通過如圖1所示的幾個步驟來實現。

首先經過嚴格篩選選出本行的經驗豐富的員工成立專門的知識調研組，它的主要職責就是關注本行業的前沿信息，關注發展動態，對行業知識進行整理歸納，形成顯性文檔，供員工查詢。其次知識調研組要積極挖掘隱性知識的來源渠道，如通過Internet進行自由知識的查詢，進行分類連接；有針對性地走訪同行其他專家，了解這些專家的知識領域，和這些專家建立聯系，形成專家地圖；采取一些措施鼓勵員工積極貢獻自己的隱性知識，并給出有效的知識顯性化表示的方法。發掘出各種知識源之后要繪制知識地圖，形成紙質的或電子版的地圖，提供給組織的員工。知識地圖形成之后還要進行后期的完善和更新，這當然需要大量的人力來完成這些事情，而且需要同行的各個組織進行協調工作，進行知識共享。

3.2 web2.0技術 需要對隱性知識進行顯性化表示，將顯性知識進行分類表示便于從中分析挖掘出新的隱性知識。隱性知識的挖掘需要提供一個相對開放的、公共的交流平臺，網絡技術的飛速發展為其提供了強大的支撐環境。利用各種網絡技術，特別是web2.0技術。

使用blog（博客）：BLOG是個人或者組織基于自己的興趣或共享的愿望所記錄的內容，Blog之間通過留言評論或建立鏈接等方式進行交流。Blog是一種自由發表的個人出版方式，也是個人知識顯性表示的一個平臺。

使用wiki(百科)技術：WIKI是一種社會化軟件，提供了基于web形式的超級鏈接。Wiki是支持面向社群式寫作，同時也提供了一組支持這種寫作方式的輔助工具的超文本系統。用戶可以通過web瀏覽wiki的文本，對于自己感興趣的或者精通的領域可以編輯內容并且發布，這樣某一領域的知識力量可以被匯集起來，形成匯集各類知識的百科全書。

使用sns（social networking services）：用戶可以用Rss（Really simple syndication）進行訂閱，過濾掉不感興趣的內容，對于感興趣的信息進行集中管理，還可以直接在自己的桌面瀏覽Rss推送來的更新的信息，不必訪問網站瀏覽。Rss進行知識推送服務、檢索、瀏覽、咨詢和個性化，使得知識從被動等待搜索變為主動推送，增加了用戶獲得知識的機會。Tag（標簽）是一種分類系統，不按照目錄結構進行分類，各個tag是平行的同時還具有相關性，經過相關性分析，將經常一起出現的tag關聯起來，產生相關分類。用戶對網絡上的某個信息添加tag，就可以看到所有使用相同tag的內容，可以關聯更多的用戶和內容。Digg譯作掘客，用戶不僅是新聞的閱讀者，也是新聞的挖掘者，大家一起挖掘信息、傳遞知識、分享快樂，參與者共同創建網站，添加內容，決定內容是否淘汰。

徐濤給出了一個基于web2.0的隱性知識轉化體系[5]，該體系中各成員可以利用日Rss軟件互相訂閱Blog，組織建立自己的wiki，內容包含組織的培訓資料，行業相關知識等，成員可以在Blog中使用RSS訂閱Wiki，在閱讀完Blog之后可以通過Digg對文章進行評價，組織管理可以將評價等級高的Blog中的觀點想法及技能類的內容進行整理，加上Tag便于分類和查找。組織還應建立利用知識地圖，聯系專家充實Wiki中的一些知識觀點，及時了解行業前沿的發展狀況。

3.3 數據挖掘技術 數據挖掘就是從海量的數據中挖掘出可能有潛在價值的信息的技術。這些信息是可能有潛在價值的，支持決策，可以為企業帶來利益，或者為科學研究尋找突破口。隱性知識的挖掘主要是從海量的顯性知識里面分析，歸類，總結生成新的隱性知識。

Web數據挖掘就是數據挖掘技術與web相結合的產物，是數據挖掘的一個重要分支，分為Web內容挖掘和web使用模式挖掘，內容挖掘主要指文本挖掘，確定了消息源，就采用URL遞歸遍歷算法，利用基于正則表達式（Regular Expression）的詞法分析技術對采集到的HTML代碼進行語法分析，提取其中如作者、標題等有效信息，調用XML轉換工具，將web頁面轉換成標準的XML文檔，還要對信息進行檢索和語義化處理，利用詞表分析及語義推理進行進一步的知識挖掘；Web使用模式挖掘是對用戶訪問Web站點的存取方式進行挖掘。它通過挖掘相關的web日志記錄，來發現用戶訪問頁面的模式。目前流行的挖掘手段主要包括：路徑分析、關聯規則和序列模式的發現、聚類和分類等。這里，web使用模式挖掘主要包括以下幾個步驟：數據預處理、模式挖掘、模式分析和可視化[6]。

4 結束語

本文通過分析隱性知識在知識管理系統中的重要性，對進行隱性知識挖掘的關鍵技術進行了研究，總之，知識地圖可以挖掘出更多的隱性知識源；web2.0工具可以促使用戶貢獻自己的隱性知識，并且對自由知識進行有效的分類、整理、歸納、推送，達到知識主動被共享的目的；數據挖掘技術可以對不同類型的海量數據進行非人工的整理，形成新的隱性知識，并且顯性化表示出來。

參考文獻：

[1]蘇新寧.組織的知識管理[M].北京：國防工業出版社，2004：55.

[2]馬雪，吳江.構建隱性知識管理系統的探討[J].計算機應用與軟件，2009(1).

[3]胡澤平.高校隱性知識管理的系統模型設計[J].圖書情報工作，2010(6).

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

[5]徐濤.基于Web2_0的隱性知識轉化體系研究[J].當代圖書館，2009(6).

[6]王偉軍，劉艷芬等.基于Web2.0知識管理系統的設計[J].信息系統，2009(6).

基金資助：陜西省教育廳科研計劃項目資助（項目編號：09JK437）、西安財經學院科研項目資助（項目編號：10XCK03）、陜西省自然科學基金計劃項目資助（項目編號：SJ08ZP14、2009JM9008）、陜西省重點學科建設專項資金資助項目。