Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2011, Vol. 27 Issue (5): 36-41     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2011.05.06
  知识组织与知识管理 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于社会网络的企业知识管理系统框架研究
张星1,2, 蔡淑琴2, 夏火松1, 侯德林1
1. 武汉纺织大学管理学院 武汉 430073;
2. 华中科技大学企业商务智能工程研究所 武汉 430074
Study on the Framework of an Enterprise's Knowledge Management System Based on Social Network
Zhang Xing1,2, Cai Shuqin2, Xia Huosong1, Hou Delin1
1. School of Management, Wuhan Textile University, Wuhan 430073,China;
2. Institute of Enterprise Business Intelligence, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan 430074,China
全文: PDF (1222 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 企业如何利用信息技术和信息系统去搜索和管理知识一直以来都是国内外学术界关注的焦点之一。引入社会网络理论来研究企业的知识管理系统,介绍SECI模型和超网络理论,并据此设计一个基于社会网络的企业知识管理系统框架,研究系统的工作原理、层次及工作过程,详细分析系统架构以及专家探测的算法,为企业知识管理系统的设计提供新的思路与方法。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
蔡淑琴
夏火松
侯德林
张星
关键词 知识管理信息系统社会网络超网络    
Abstract:Using information technology and information system for enterprises to search and manage knowledge is always one of research hotspots at home and abroad. This paper introduces social network theory to study enterprise knowledge management system. It firstly introduces SECI model and super network theory, and then designs a framework of an enterprise knowledge management system based on social network. The system's working principle, level and working process are studied, and the system's structure and an "experts detection" algorithm are analyzed in detail. This paper provides a new way to design the enterprise knowledge management system.
Key wordsKnowledge management    Information system    Scoial network    Super network
收稿日期: 2011-02-23      出版日期: 2011-07-11
: 

F270.7

 
引用本文:   
张星, 蔡淑琴, 夏火松, 侯德林. 基于社会网络的企业知识管理系统框架研究[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(5): 36-41.
Zhang Xing, Cai Shuqin, Xia Huosong, Hou Delin. Study on the Framework of an Enterprise's Knowledge Management System Based on Social Network. New Technology of Library and Information Service, 2011, 27(5): 36-41.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2011.05.06      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2011/V27/I5/36
[1] Carneiro A. How does Knowledge Management Influence Innovation and Competitiveness? [J]. Journal of Knowledge Management, 2000, 4(2): 87-98.

[2] Nonaka I, Takeuchi H. The Knowledge Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation [M]. New York: Oxford University Press, 1995.

[3] Nonaka I, Konno N. The Concept of “Ba”: Building a Foundation for Knowledge Creation [J]. California Management Review, 1998, 40(3):40-54.

[4] Dong J, Zhang D, Yan H, et al. Multitiered Supply Chain Networks: Multicriteria Decision-making Under Uncertainty [J]. Annals of Operations Research, 2005, 138(1):97-111.

[5] 席运江, 党延忠. 基于加权超网络模型的知识网络鲁棒性分析及应用[J]. 系统工程理论与实践 , 2007,27 (4): 134-140.

[6] 王江.企业隐性知识及其开发[J]. 工业工程与管理 ,2008,13(3): 85-89.

[7] 赵蓉英. 论知识网络的结构[J]. 图书情报工作 , 2007,51 (9): 6-10.

[8] 王曰芬, 李鸿元, 戴建华,等.人际情报网络分析的方法和模型研究[J]. 情报学报 , 2007,26 (4): 574-582.

[9] 赵蓉英, 张洋, 邱均平.知识网络研究(Ⅲ)—知识网络的特性探析[J]. 情报学报 , 2007,26 (4): 583-587.
[1] 高伊林,闵超. 中美对“一带一路”沿线技术扩散结构比较研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 80-92.
[2] 李跃艳,王昊,邓三鸿,王伟. 近十年信息检索领域的研究热点与演化趋势研究——基于SIGIR会议论文的分析[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 13-24.
[3] 李明, 李莹, 周庆, 王君. 基于TF-PIDF的网络问答社区中的知识供需研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 106-115.
[4] 华斌, 吴诺, 贺欣. 基于知识融合的政务信息化项目多专家审批意见整合*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 124-136.
[5] 席运江, 杜蝶蝶, 廖晓, 仉学红. 基于超网络的企业微博用户聚类研究及特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 107-118.
[6] 蔡永明,刘璐,王科唯. 网络虚拟学习社区重要用户与核心主题联合分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 69-79.
[7] 关鹏,王曰芬. 国内外专利网络研究进展*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 26-39.
[8] 王欣瑞,何跃. 社交媒体用户交互行为与股票市场的关联分析研究: 基于新浪财经博客的实证[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 108-119.
[9] 许鹏程,毕强. 基于知识超网络的领域专家识别研究[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 89-98.
[10] 叶光辉, 胡婧岚, 徐健, 夏立新. 社交博客标签增长态势与连接模式分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(6): 70-78.
[11] 王曰芬, 傅柱, 吴鹏. 概念设计中基于知识流的语义化知识管理技术框架研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 2-10.
[12] 傅柱, 姜宇星, 王曰芬. 面向动态知识管理及重用的概念设计过程知识语义建模技术研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 20-28.
[13] 陈芬, 付希, 何源, 薛春香. 融合社会网络分析与影响力扩散模型的微博意见领袖发现研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 60-67.
[14] 王忠义, 张鹤铭, 黄京, 李春雅. 基于社会网络分析的网络问答社区知识传播研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(11): 80-94.
[15] 吴江, 贺超城, 马磐昊. 基于迭代超中心度的MOOC论坛用户知识互动超网络研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 1-8.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn