位置:立项数据库 > 立项详情页
云计算环境下的跨组织个性化知识共享服务研究
  • 项目名称:云计算环境下的跨组织个性化知识共享服务研究
  • 项目类别:青年科学基金项目
  • 批准号:71101153
  • 申请代码:G0117
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2012-01-01-2014-12-31
  • 项目负责人:李明
  • 依托单位:中国石油大学(北京)
  • 批准年度:2011
中文摘要:

虚拟企业对跨组织的知识共享有着迫切需求,基于云计算平台建立并提供个性化的跨组织的知识共享服务,对促进虚拟企业知识创新具有重要意义。本项目拟从虚拟企业跨组织的知识共享需求出发,首先研究知识评价和维护方法以提高知识服务所提供的知识的质量,然后研究个性化被动知识服务,根据用户标签(TAG)、语义网络和知识内容关系构建个性化的知识地图以满足个性化的显性知识共享需求,根据专家知识模型和社会关系模型建立个性化的专家黄页以满足个性化的隐性知识共享需求,并研究了以上知识地图和专家黄页的跨组织的集成方法,在主动知识服务研究中,在进行多任务识别的基础上,根据历史任务和任务阶段进行个性化的文档和专家推荐以满足面向多任务的知识共享需求。最后,在云计算平台上构建知识服务系统并进行应用研究,以验证理论研究的成果。

结论摘要:

企业特别是虚拟企业对跨组织的个性化知识共享有着迫切需求, 云计算平台为知识共享服务系统的实施提供了灵活高效的环境。本项目从跨组织的个性化知识共享需求出发,按照研究计划,从知识质量维护、个性化主动知识共享服务、个性化被动知识共享服务和应用研究等四个方面展开研究,完成了预期的研究目标。在知识质量维护研究中,针对知识评价建立了基于OWA-VIKOR的模糊语言评价方法和面向不同视角指标体系的多粒度语言评价方法;针对知识维护构建了知识维护日志挖掘方法。在个性化被动知识共享服务研究中,构建了个性化知识地图的建立和集成方法,提出了用户相似度算法、个性化分类和聚类算法。构建了个性化专家黄页的建立和集成方法,提出了个性化专家建模方法以及排序算法。构建了知识地图的评价方法,提出了直觉模糊集下的面向非极值最优指标体系的语言评价方法和不完全权重信息下的面向非极值最优指标体系的语言评价方法。在个性化主动知识共享服务研究中,构建了面向任务的显性知识推荐方法,提出了相似任务检索方法以及面向任务的知识推荐算法。构建了面向任务的考虑整体满意度的专家推荐方法,在该方法中提出了专家模型建立与更新算法,建立了面向任务的知识需求模型以及考虑整体满意度的专家推荐方法。在应用研究中,在云计算平台上开发了个性化知识共享服务原型系统,并构建了系统评价方法,提出了基于多种距离的模糊语言评价方法以及直觉模糊集下的面向不同视角指标体系的评价方法。部分研究成果已经在实际进行了应用。


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 20
  • 0
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
相关项目
期刊论文 36 会议论文 14
李明的项目