-企业知识地图的构建方法
知识地图设计及应用
知识地图设计及应用1、思维导图多与少繁与简自我评价 学习设计确定学习目了解学科知识学习方法 分析与综合应用与创新根据个人特点调整学习方法 检验学习效果获得知识提高能力自然科学社会科学记忆量实践性知识点基本掌握熟练运用深入理解整理总结 提高效率 课前预习 课后复习认真听课 调整状态发挥潜力2、能力知识地图表达人与知识之间的关系，也叫职称型地图。
协助企业寻找合适的人员来组成项目团队、线上社群或进行远程教学。
3、面向服装设计业务过程的知识地图系主任：张一副主任：王二信息化管理 网络教育应用数字图书管信息技术教育 李四 宋三杨武 肖明CSC 研究数据研究教育社会技术理论教育信息化资源建设远程教育数据库技4、知识地图对个人职业生涯发展或者组织业务开展的作用知识地图是一种知识（既包括显性的、可编码的知识、也包括隐性知识）导航系统，并显示不同的知识存储之间重要的动态联系。
它是知识管理系统得输出模块，输出的内容包括知识的来源，整合后的知识内容，知识流和知识的汇聚。
它的作用是协助组织机构发掘其智力资产的价值，所有权、位置和使用方法。
使组织机构内各种专家技能转化为显性知识并进而内化为组织的知识资源，鉴定并排除对知识流的限制因素，发挥机构现有的知识资产的杠杆作用。
（1）面向业务过程知识地图知识地图将关于某个流程的知识或知识源图形化表示。
这里的业务流程涵盖了一个企业或一个组织机构的任何业务操作流程。
面向程序的知识地图的主要作用是规划知识管理方案并推动知识管理的实践。
（2）面向能力的知识地图这种知识地图将一个组织结构的各种技能，职位甚至个人的职业生涯视为一种资源并进行记录，从而勾画出了一张该机构的智力分布图。
它的功能类似于黄页电话薄，可以使员工很方便地找到他们所需要的专项知识（各种技能、技术或职责描述）。
（3）知识地图是知识管理实现的重要手段。
知识地图的作用是：●有助于知识的重复利用，有效地防止知识的重复生产，节约检索和获取时间；●发现“知识孤岛”并在它们之间建立联系，以促进知识共享；●发现企业内部能有效促进学习的非正式社团；●为知识项目评估提供基础；●协助员工快速获取所需知识；●通过提供知识的检索，来协助企业决策及业务问题的解决；●提供更多的学习、利用知识的机会;●有助于知识资产的创造和评价;●有助于建立合适的组织知识管理基础设施.。
构建企业知识图谱的方法与实践
构建企业知识图谱的方法与实践随着互联网时代的到来，人们对于知识的获取和传播成为了最为关注的话题之一。
在企业当中，知识的积累和利用也是至关重要的。
因此，如何构建一张完整的企业知识图谱已经成为了当今企业发展的一项必要工作。
一、企业知识图谱的定义和意义在现代企业管理中，企业知识图谱被视为一种新型的知识管理工具，它可以将企业内部和外部各种知识进行结构化、分析和挖掘，从而实现知识的重组和利用，并为企业的战略决策和经营管理提供决策支持。
同时，企业知识图谱是传统知识管理模式下的革新，代表着一种新文化和管理模式的转型。
二、构建企业知识图谱的方法企业知识图谱作为企业管理的新型工具，其构建和实现并非易事。
以下是构建企业知识图谱的方法：1、设立专门部门企业应当在公司内部设立专门的知识管理部门，该部门应当由专业人士来负责。
这些专业人士可以根据企业的具体情况，科学地定义企业的知识年龄。
并通过数据分析和实践经验，建立出一套科学的知识管理流程。
2、重视数据的采集和整理在构建企业知识图谱时，数据采集和整理是至关重要的。
企业要建立健全的知识管控体系，加强知识的采集和整理，构建可视化的知识体系。
这些数据可以来源于公开渠道，也可以采集到公司内部的数据，例如企业文档、会议记录等。
数据采集可以借助人工智能技术和大数据分析技术，这样不仅可以减少人工错误，还可以大幅度提高数据采集和整合的效率。
3、利用数据挖掘技术企业知识图谱的建立离不开数据挖掘技术。
挖掘出有价值的知识和信息，并对这些信息进行分析和整理，就成为了企业知识图谱建立中的重要过程。
数据挖掘技术应该用于对数据进行分类、聚类、关联分析等操作，建立出完整、可视的企业知识图谱。
4、利用人工智能技术人工智能技术可以帮助企业完成复杂的知识处理和推理，帮助企业快速准确地了解市场动态和应对未来风险，并通过人机协同的方式与人类进行高效的交流。
人工智能技术可以构建企业知识管理流程中的预测模型，帮助企业更好地预测市场走向和竞争对手的动态。
企业学习地图
如何设计一张学习地图（它的最终表现形式可以是图，也可以是表，也可以是图表文字结合，形式，请大家不要拘泥，学习地图就一定要画一张图？只要说清楚了，任何形式都有效）第一步：建立胜任力模型，定义关键岗位、关键人物、关键责任、关键贡献、关键能力。
说起来一句话，做起来恐怕要点功夫的，提问者加油。
第二步：明确培训的目标，为了达到这些目标，应该设计那些课程，这些课程各自难度几颗星，采取什么形式授课，频次几何？
示例：
第三步：制作学习地图
以上仅一个岗位的一个关键任务制作做鸟瞰图，你还可以根据鸟瞰图，制定出执行细节图，示例：
根据上面两个表，又可以画出一年的培训任务甘特图。
第四步，开发课程，包括案例收集、培训工具、实践项目设计等等。
第五步，胜任能力确认、评定，学员学过了，有什么好处呢？等级随能力提高要提升呀，这样才有动力持续学习，企业的培训就呈现良性循环中:设定达到企业关键绩效的关键能力，培养关键人的关键能力，能力转化为绩效实现，绩效实现后再次循环。
企业品牌知识图谱构建与应用分析
企业品牌知识图谱构建与应用分析随着市场的不断发展和企业竞争的日益激烈，企业品牌的建设也愈发重要。
越来越多的企业开始意识到品牌的重要性，并将之作为战略规划的重要组成部分。
而企业品牌知识图谱的构建和应用则成为了企业品牌建设的新趋势。
一、企业品牌知识图谱企业品牌知识图谱是指将企业品牌相关的知识信息进行分类、整理、归纳和描述，形成一张可视化的知识图谱。
它可以帮助企业更好地认识自身品牌和竞争对手品牌的发展状况和趋势，为企业制定科学合理的品牌战略提供依据。
知识图谱的核心是实体和关系。
实体是指一切可以被标识的事物，例如企业名称、品牌名称、产品名称、营销活动、品牌形象等。
关系则是实体之间的联系，例如品牌与产品的关系、品牌与市场的关系、品牌形象与消费者印象的关系等。
企业品牌知识图谱的构建需要借助大数据技术和人工智能技术。
通过自然语言处理和语义分析，将品牌相关的信息抽取出来并进行关联，生成知识图谱。
企业可以通过大数据获取品牌相关的信息，然后通过知识图谱的结构和分析功能，更好地理解品牌的内涵及其与外界的关系。
二、企业品牌知识图谱的应用1.品牌定位和调整企业可以通过知识图谱了解自身品牌的内涵和市场竞争对手品牌的特点和定位，然后调整自己的品牌定位，提高品牌的差异性和独特性。
2.品牌传播和营销企业可以通过知识图谱了解消费者对品牌的认知和态度，根据不同消费者群体的特点和需求，制定针对性的品牌传播和营销策略。
3.品牌扩张和创新企业可以通过知识图谱了解市场竞争对手的品牌布局和市场格局，然后根据自身发展情况，选择适合的品牌扩张和创新策略。
三、企业品牌知识图谱构建的挑战和未来1.数据采集和处理的难度虽然大数据技术可以方便地获取海量数据，但是数据采集和处理的难度仍然存在。
需要针对不同的领域和问题，选择合适的数据源和采集技术，并对数据进行加工和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
2.知识图谱的结构和精度知识图谱的结构和精度对于应用的效果至关重要。
企业隐性知识地图构建中专家匹配与推荐的方法
【 基金项 目 】国家 自 然科学基金 项 目 （１７１４； ７０ １１） 教育部博士点基金 （ ００４ ００） 上海 市重点学科建设项 目 （３ ０；国 ２ ８２７０９； ０ Ｂ １）
家 支撑 计 划 项 目 （ ０ １ ＡＣ１Ｂ ８ ２ １Ｂ ００）【 作者简 介 】 金
闪 （９８ ） ，安徽人 ，同济大学经济与管理学院研 究生，研 究方 向：知识管理 、管理信 息 系统。 １８一 女
三 层结 构 ，如 图 ２所 示 。 １ ．引言 ２ 世纪是知识经济的时代。如今关于对知识经济的研究和 实 １ 本文并不详细讨论这样 一个信息系统要如何 分析、设计 以及 践逐 渐 从 宏 观层 次转 向了微 观 领 域 ，学 术 界 已经 非 常 关注 知 识 经 实现 ，而是将焦点集 中在其 中的一个小部分——专家 匹配与推荐 济 的微 观 基 础— — 企 业 的知 识 管 理 问题 。 企业 的知 识 总体 上 可 以 的方法上 ，这是本文要 阐述清楚的问题。 分为两类 ：显性知识和隐性知识 ，这最早出现在野中郁 次郎先生 数据库 的设计 。隐性知识地 图的数据库中的数据很简单 ，有 的著作 《 创造知识 的企业 》中。显性知识通常指那些易于识别易 两大类 ，分别为专家信息和文档信息。首先专家的信息包括 ： 于编码的知识 ，例如书本、文档 ●专 家的基本信息 ：包括账号 、密码 、等级 、姓 名、邮箱 等 ：相反隐性知识是难 以被编码 地址和 联系 电话 。这些信 息一 是为专家 自己的身份 验证 储存 必 ｆ１ ０ ｆ１ ３￣ 并且存在于 人们 脑海 中的知识 ， 要 的 信 息 ，二 是 当 求 助 者 找 到 最 合 适 的专 家 时 可 是 与 他 ＇ １ ｆ 蛳棚 ｌｌ 抽鞘晴 ｌＩ 赫嘲 螺 不易被察觉。一般来讲 ，隐性知 取 得联 系 。 识 比显性 知 识 更完 善 、 更能 创 造 ●专家的 自我描述信息 ：包括专业领 域有哪些、都有些什么 价值 ，隐性知识的挖掘和利用能 工作经历等等 ，越详细越好。 力 将成 为组 织 成功 的关键 。想 要 ●专家的 Ｔ ｇ ａ ：其他用户可 以为专家贴上标签 ，表明自己对 对隐性知识进行 良好 的管理 必然 专家的评价和认识，但是标签必须记录下源标签用户。 图 １ 知 识 管 理 工 具 要 用 到相 关 的工具 ，按 照 用途 不 ●专家的文档 ：这里包括专家所撰写的论 文、书籍、报告等 文 字性 的成 果。 如 果 涉及 到 保 密 的 问题 ，用户 必 须 经过 专 家 的 同 同大致分为三类，如图 １ 所示。 本 文 即是选 取 了知识 地 图 这 一工 具 对 企业 中的 隐性 知 识进 行 意取得相应的权限才可以阅读。 管理 ，并且将关注的焦点集中在构建知识地 图的实施过程中如何 ●专家的权威程度 ：专家的权威程度 由专家每次解答 问题后 有效的对大量专 家进行匹配与推荐 ， 从而得 出最优 的一位专家。 在 的得分以及打分的用户的等级来决定 的。它表 明了专家在其专业 这一过程 中将会用到 向量空间模型 以及其 它数学分析方法。 领域内的可信程度，权威度越高就表示越值得信 赖。 中选出的最能代表文档 内容 的特征子集 ，它们都是对相似度计算 ２ 隐 性知 识 地 图构 建 ． 隐性 知识 地 图 总体 架 构 。 有真正贡献的项 ，特征值 以及权重的选择 已经有很多成熟 的方法 隐 性 知 识 地 图 在 本 质 上 依 然 ｉ ＿ ！ ！ 酾 ． 可 以具体操作 ，在这里不再赘述。我们要做的就是 ：首先，将关 一 Ｊ 竺 是 一 个 管理 信 息 系统 ， 因此 它 键语句和文档表示为向量的形式 ，分别为 ： 图 ２ 知 识 地 图 整体 架构 的整 体 架 构 依 然 采 用 经 典 的 － Ｚ … … ） １ ，… … （－ 户 ，２ （） １ ●专家的人际关系状况 ： 这其中具体分为：亲密朋友、朋友、 （ … … ） １ ，… … 。 卢 ，２ （ ２） 有一起合作过 的同事、普通同事这 四种 ，不同的人际关系表 示不 两 个文 本 之 间 的相似 度 用 两 个文 本 向量 （ ） （ １ 和 ２）之间 的 同的亲密程度 ，也反映了专家共享信息的意愿程度。 余弦大小来决定 ，余弦值越 大，则相似度越大 ，余弦值越 小，则 ●专家的状态：这个是由专家自己进行填 写，用来表 明在近期 相 似度 越 小 ，余 弦 公式 内是比较忙碌还是 比较空闲， 这也是作为专家推荐 的一个考虑因素。 Ｓｍ（， ）（ ｉ Ｔ， ＝ ∑ （ ３） 其 次 文档 的信 息包 括 ： 最 后从 相似 度 由大 个 结果 ， 是 匹配 的 就 ●文档 的基本信 息 包括标题、创建时间、作者。 专家。专家名字搜索是最直接的方法，如果专家存在 ，直接得 出 ●文档的 Ｔｇ：由用户为文档贴上标签 ，表明 自己对该文档 ａ 最终结果 ，匹配的专家也就是推荐 的专家 ， 不需要下面的步骤了 ； 的认识 ，标签必须记录下该标签的源标签用户。 ●文档 的描述信息 ： 用比较简短的文字介绍文档 的重要内容 ， 如果专 家不存在 ，操作到此结束。 专家推荐。专家推荐指标的确定 ：经过前～阶段的匹配之后 ， 类似于摘要性质 的文字，其中要涵盖文档中所有关键性的部分。 般来说会 出现符合条件的好几个专家，专家地 图接下来的工作 专 家 匹配 。用 户 登 陆进 入 隐性 知 识 地 图需 求帮助 ， 方式 是采 就 是 要在 匹配成 功 以后 从得 到 的 几 个专 家 中找 出一 个 或 有 限 的几 取常见的查询方式。 一般来说 ， 查询框内接受三种形式的搜索条件 ： 个 合适 的推 荐 给 用 户。 ●关键 宇搜索 ：这是最普遍的方法 ，一般 网站进行搜索都是 第一个推荐指标 ：专家的权威程度。权威程度是由专 家每次 关键 字进 行 匹配然 后 得 出符 合 条件 的 结果 。 为用户提供帮助后用户的打分 以及该用户的等级共同决定 的，可 ●关键语句搜索 ． 在搜索框 内输入一句或几句关键性的语句 ， 以此 与 文档 进 行 比较 ，找 出最 相 似 的 文档 ，再 由此找 出编 写这 些 将打分的分值看成权值 ，而用户等级看成权重 ，用两者的乘积作 为 求权 威 程 度得 分的 一 个基 础 。 用户 打 分 最低 为一 分 ，最 高 为 五 文档的专家。 用户等级分为一到十级 ， 每个社区都有其用户升级的办法 ， 本 ●专 家名 字 搜 索 ：这 个 最直 接 ，输 入专 家 名 字 ，查 看专 家 的 分 ， 文在这里不做具体 的说明。设用户打分为 ｓ ，用户等级为 Ｌ，则 信 息 以及 专 家文 档 的～ 部 分信 息 。 专 家权 威程 度 。 关键字搜索时，一是直接根据专家的 Ｔ ｇ与关键 字进行匹配 ａ Ａｔ ｒ 壹 ｕ ｏ ｈｉ （） ４ 得出结果 二是将文档的 Ｔｇ与关键字进行匹配 ，得出文档名称 ａ ：ｉ － ｎ Ｌ １ Ｉ － １ Ｊ 然后再获得文档撰写者—— 专家的名字。两种方法都是相对不太 其中 、 ×Ｊ ｆ ，… ．是 Ｓ 的 ／Ｌ Ｌ ＝ ２ ． 将 与Ｌ 乘积标隹 将 上 １ 三 ；化， 复杂的 Ｓ ＱＬ语 句 的查询 ，这 里 不做 过 多 的说 明 。 关键 语 句 搜 索 时 ，耍 将输 入 的语 句 与 文档 内容 以及 专 家 的 自 它平 方是为了避免出现负数 ，影响计算的正确性 ，最终 Ａｕｈ ｒｙ ｔｏｉ ｔ 我 描述 信 息 进行 比较 ， 里 不再 是 简单 的 Ｓ Ｌ语 句 就可 以得 出结 的值 将 会 是 介于 零 到 一 之 间 的某 个数 。 权威 程 度 越 大 ，该 专 家 被 这 Ｑ
企业知识图谱的构建和应用
企业知识图谱的构建和应用随着信息技术和互联网的快速发展，数据爆炸式增长已成为当今的一大现象。
在这种情况下，如何更好地利用大数据成为企业发展的重要课题。
知识图谱作为一种能够完善数据结构和提高信息利用效率的学习方法，正日益受到企业的关注。
那么，企业知识图谱的构建和应用有哪些具体措施呢？本文将从以下几个方面进行探讨。
一、企业知识图谱构建的基础构建一个有效的企业知识图谱应遵循以下原则：1. 数据企业知识图谱的构建离不开数据，可以从公司内部的数据仓库、外部数据源和文献资料库对数据进行采集，数据的来源可涵盖面比较广泛，像市场调研、行业分析、规章制度或者公司内部流程等等。
然后根据相应的业务领域进行数据清洗和加工，去除冗余、噪声和脏数据。
2. 归纳对数据的归纳是企业知识图谱构建的关键环节。
将数据按照业务领域的特点进行整理，归类，建立相应的知识库，同时也需要考虑数据之间的依赖关系，统一数据标准和语言。
3. 组织归纳好数据后，全面建立良好的数据组织结构非常关键。
数据组织结构的好坏直接决定了对知识图谱的支持效果，通常我们可以利用图形学和树形结构文件等方法进行数据组织。
同时，还可以利用Ontology本体论技术对数据体系进行分层管理和组织。
二、企业知识图谱应用的场景企业知识图谱应用场景的多种类型也是企业重视知识图谱的一个原因。
以下几种场景可以看做知识图谱的良好应用：1. 聊天机器人微软 Cortana、苹果 Siri、谷歌 Assistant等聊天机器人日益普及，而企业来时也可以利用聊天机器人来提高企业在客户服务、产品推广以及组织协调等方面的效率，同时也可以打造一种企业良好形象。
2. 智能客户管理企业的客户数量大多数情况下是庞大且多样性的，因此需要一个高效的客户管理系统，而知识图谱可以帮助企业更好地梳理和管理客户数据。
对于企业来说，应该涵盖每一个客户在不同方面的信息，这样可以更好地解决从客户服务、销售和营销等多个方面的问题。
企业知识管理的知识地图构建
汇报人：
CONTENTS
添加目录标题
知识地图概述
企业知识管理 的重要性
知识地图的构 建流程
知识地图的应 用场景
知识地图的维 护与更新
PART ONE
PART TWO
知识地图的定义：知识地图是一种可视化工具，用于描述组织内部的知识资源分布和 关系
知识共享：通过知识地图，企业员工可以方便地获取和分享知识，提高工作效率和创新能力
知识传承：知识地图可以有效地传承企业的核心知识和经验，避免因为人员流动而造成知识流失
跨部门协作：知识地图可以促进不同部门之间的协作和交流，打破信息孤岛，提高整体运营效率
业务拓展与决策支持：知识地图可以为企业提供全面的业务分析和决策支持，帮助企业更好地把握市场机遇和应 对挑战
PART FIVE
知识地图作为员工培训的教材，提供系统化的知识和技能培训 帮助员工快速定位所需知识点，提高学习效率 促进企业内部知识共享，降低培训成本 提升员工对企业的认同感和归属感，增强企业竞争力
知识地图提供全面、准确的数据支持 帮助企业快速定位所需知识资源 提高业务决策效率和准确性 促进企业内部知识共享和交流
智能化技术应 用：利用人工 智能、大数据 等技术提升知
识管理效率
知识共享与协 作：促进企业 内部知识共享， 提升团队协作
能力
个性化定制服 务：根据员工 需求提供个性 化知识服务， 提高员工满意
度
跨界融合与创 新：与其他领 域融合，推动 企业知识管理
的创新发展
汇报人：
PART SIX
定期评估知识地图的适用性和有效性 根据评估结果进行调整和优化 更新知识地图中的内容，保持其时效性和准确性 定期培训员工，提高其对知识地图的认知和使用能力
知识地图的创建
三、 知识的加工与编码
• 第二步：流程图分析（Process map analysis）
三、 知识的加工与编码
• 第四步：知识归档（Knowledge profiling）
• 根据访谈结果将知识匹配到流程图中，并 和专家一起对所描述的知识进行检验。在 对未经确认和重复的知识进行处理后，最 终产生知识文档。知识文档由一些属性， 如题目、创建日期、作者、专家、地点和 简介组成。下图就是一个知识文档的例子。
知识地图的创建
三、 知识的加工与编码
• 知识地图的创建过程（韩国浦项钢铁公司 的知识地图创建为例）：
– 1）组织知识定义； – 2）流程图分析； – 3）知识提取； – 4）知识归档； – 5）知识关联； – 6）知识地图确认。
三、 知识的加工与码
• 第一步：组织知识定义（Defining organizational knowledge）
• 分析企业流程，并制作基于任务流的流程 图。下图展示了热轧加工直至到达客户的 流程。
三、 知识的加工与编码
• 第三步：知识提取（Knowledge extraction）
• 基于在流程图中定义的每一个流程进行知 识提取。知识是根据操作手册进行组织的。 在知识提取流程中所采用的方法是对拥有 20年经验的专家进行采访和问卷调查。要 求专家们至少描述五项自己的知识，还要 描述知识的特征并进行知识评价。下图是 粗轧流程的知识提取。
三、 知识的加工与编码
• 基于这六步方法制作出来的知识地图不仅 能够显性化表示组织的知识，还有了一个 简要的知识文档，对于企业所需要知识进 行了简要描述。而知识关联步骤在显性化 表示知识之间关系的同时，也展现了组织 中的知识流（知识链）。因此采用这种方 法创建出来的知识地图具有立体的特征 （ontology、企业流程图、知识文档、知识 链）。