基于知识图谱的国内外企业知识共享比较研究
企业知识图谱构建技术研究与实现
企业知识图谱构建技术研究与实现随着大数据时代的到来，企业界对于知识图谱的需求越来越大。
在企业中，知识管理是一个非常重要的领域。
如果能够将企业中的知识进行整合和管理，就能够实现知识的共享和提高企业的竞争力。
因此，如何构建企业知识图谱成为当前研究的热点之一。
一、什么是知识图谱知识图谱是一种基于语义技术的知识库，它可以理解和处理自然语言，将人类知识从多个数据源中融合起来形成一个完整的知识体系，并且可以通过知识图谱来进行知识的检索和应用。
知识图谱的构建可以使得知识的流通更加便捷，做到知识的共享。
二、知识图谱应用场景知识图谱的应用场景非常广泛，在以下几个领域中尤其突出：（1）金融领域金融领域中，通过构建知识图谱，可以对金融产品、市场、投资策略和银行风险进行精确分析和管理，并且可以帮助投资者更好地判断资产质量和风险控制。
（2）电商领域在电商领域中，知识图谱可以对电商平台的产品、用户行为和交易记录进行整合，从而更好地为用户提供个性化推荐和推销服务。
（3）医疗领域在医疗领域中，知识图谱可以将医学知识、病例等进行整合和管理，帮助医生快速准确地诊断判断和治疗疾病。
三、知识图谱构建技术知识图谱的构建技术包括以下几个方面：（1）实体识别知识图谱的构建离不开实体识别，实体包括人、地点、组织机构、物品等，实体识别主要通过文本挖掘技术和自然语言处理技术来实现。
（2）关系抽取关系抽取是指在文本中找到实体之间的关系，这一过程可以通过基于规则、统计模型等方法来完成。
（3）知识抽取知识抽取是指从非结构化数据中抽取出有用的信息，抽取的信息可以用于知识图谱的构建。
（4）链接生成链接生成是指将相同实体之间建立联系，通过实体间的链接可以构建出知识图谱。
四、实践案例在企业中，知识图谱的应用也是比较广泛的。
以某大型电商企业为例，该企业构建了自己的知识图谱平台，通过实体及属性的导入，实现了品牌、品类、品名、SKU等实体之间的链接映射。
此外，还引入了地理位置、行业类别、类目层级、人物关系、广告关系等多方面属性进行实体化，从而构建了一个全面的知识图谱体系。
基于知识图谱的国内外智慧建造研究可视化分析
基于知识图谱的国内外智慧建造研究可视化分析1. 本文概述本文主要研究基于知识图谱的国内外智慧建造研究的可视化分析。
智慧建造作为一种先进的管理方法，在节约成本、改善生产流程、提升生产率、提高顾客满意度以及保持可持续发展等方面发挥着重要作用。
目前对于智慧建造理论的知识结构、研究热点及趋势等内容的可视化分析和对该领域知识体系的研究相对较少。
为了填补这一研究空白，本文采用科学文献计量学的知识图谱理论，以国际权威数据库Web of Science(WOS)中收录的相关文献数据为样本，运用可视化分析软件CiteSpaceV对数据进行处理。
通过绘制学科类别、期刊、文献和关键词等角度的知识图谱，结合定量分析和定性分析的方法，归纳总结智慧建造领域的知识基础、研究热点、研究趋势等内容。
在此基础上，本文进一步构建了智慧建造知识体系框架，旨在全面了解智慧建造理论体系的研究状态，促进智慧建造在工程实践中的应用，创新工程项目管理方式，提高项目管理水平。
通过本文的研究，期望为智慧建造领域的学者和实践者提供有益的参考和借鉴。
2. 知识图谱驱动的智慧建造技术内涵3. 国内外智慧建造研究现状智慧建造，作为现代科技与传统建筑行业的融合产物，近年来在国内外均得到了广泛的关注与研究。
知识图谱作为一种强大的知识表示与发现工具，为智慧建造的研究提供了全新的视角。
在国内，智慧建造的研究与实践呈现出蓬勃发展的态势。
随着信息化、大数据、物联网等技术的不断成熟，越来越多的学者和企业开始将这些先进技术引入建筑行业中。
例如，利用BIM（建筑信息模型）技术，可以实现对建筑全生命周期的数字化管理，从而提高建筑的质量和效率。
国内的研究者还在智能监控、智能施工、智能运维等方面进行了深入的探索，为智慧建造的发展提供了坚实的理论基础和实践经验。
相比之下，国外的智慧建造研究则更加注重技术的创新与集成。
许多国际知名企业和高校，如斯坦福大学、麻省理工学院等，都在智慧建造领域进行了大量的研究工作。
知识图谱在企业知识管理中的应用探索
知识图谱在企业知识管理中的应用探索概述知识管理是企业中非常重要的一项战略性工作，它涉及到知识的获取、组织、传播和应用。
随着信息技术的快速发展，知识图谱作为一种新兴的知识管理工具，逐渐引起了企业的重视。
本文将探索知识图谱在企业知识管理中的应用，并分析其优势和挑战。
一、知识图谱简介知识图谱是一种将知识组织成图形结构的方式，它通过将知识元素抽象成节点，将节点之间的关系抽象成边，构建起知识的关联网络。
知识图谱可以帮助解决信息过载问题，提高知识的发现和利用效率。
二、知识图谱在企业知识管理中的应用1. 知识抽取与知识表示：知识图谱可以通过自然语言处理和机器学习算法，从各种文本、图像和多媒体数据中抽取有效的知识元素，并将其表示为图结构。
这种方式可以帮助企业快速获取和理解大量的知识信息。
2. 知识组织与知识查询：通过将知识元素组织成图谱结构，企业可以建立起统一的知识分类体系和本体，方便用户对知识进行检索和查询。
同时，知识图谱可以根据用户的查询需求，自动推荐相关的知识信息，提高知识利用的效率和准确性。
3. 知识分析与知识应用：知识图谱可以通过分析知识之间的关系，发现隐藏的知识模式和规律，帮助企业更好地理解和应用知识。
例如，企业可以利用知识图谱对产品和市场信息进行分析，挖掘潜在的商机和风险，从而支持决策和战略规划。
三、知识图谱在企业知识管理中的优势1. 知识关联性高：知识图谱能够将不同领域的知识元素关联起来，形成丰富的知识网络，帮助企业发现知识之间的联系和相互依赖关系，促进知识的跨领域融合和创新。
2. 知识搜索效率高：通过知识图谱，用户可以更快地找到需要的知识，避免了传统文本检索中的词义消歧和信息过载问题，提高了知识搜索的效率和准确性。
3. 知识可视化表达：知识图谱可以将知识以图形的方式展示，更加直观、易于理解。
企业管理层可以通过查看知识图谱，迅速把握企业知识的结构和状态，为决策和规划提供支持。
四、知识图谱在企业知识管理中的挑战1. 知识抽取与表示的难度：知识图谱的建立需要从大量的数据中抽取有效的知识元素，并将其表示为图结构。
基于知识图谱的科研合作者推荐算法研究
基于知识图谱的科研合作者推荐算法研究基于知识图谱的科研合作者推荐算法研究摘要：科研合作对于推动学术研究的进展和创新至关重要。
然而，由于科研领域知识的复杂性和多样性，寻找合适的合作者变得具有挑战性。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于知识图谱的科研合作者推荐算法。
该算法能够利用知识图谱中的丰富信息来评估研究者之间的相似性和合作潜力，并为研究者推荐合适的合作伙伴。
通过实验和评估，本算法在科研合作者推荐上取得了良好的效果，并且展现了很大的潜力。
1. 引言科研合作是科学研究中的重要环节，通过共同合作可以促进知识共享、加速学术研究进程、提升研究质量等。
然而，在庞大的科学研究网络中找到适合的合作者并不容易。
借助知识图谱的相关技术，可以构建科学家、文章、机构等之间的关系网络，从而为科研合作者推荐提供有效的方法和技术支持。
2. 知识图谱介绍知识图谱由实体和实体之间的关系构成，在科研领域可以包括科学家、文章、机构等实体以及他们之间的关联。
通过构建这样的知识图谱，我们可以以一种结构化的方式来组织和表示科研领域的知识，从而方便知识的挖掘和利用。
3. 科研合作者推荐算法基于知识图谱的科研合作者推荐算法主要包括以下几个步骤：3.1 知识图谱构建：通过收集科学家、文章、机构等实体的相关信息，并建立它们之间的关联，构建科研领域的知识图谱。
3.2 相似性计算：根据科研领域的不同特征，如研究兴趣、研究方向、发表论文等，计算研究者之间的相似性。
3.3 合作潜力评估：通过分析研究者之间的合作历史、共同发表的文章等信息，评估其合作潜力。
3.4 推荐策略：根据相似性和合作潜力的评估结果，为研究者推荐适合的合作伙伴。
4. 实验与评估为了验证算法的有效性，我们采用了真实的科研数据集，并进行了一系列的实验和评估。
实验结果表明，基于知识图谱的科研合作者推荐算法在准确性、覆盖度和效率等方面取得了良好的表现。
与传统的合作者推荐方法相比，该算法能够更好地考虑研究者之间的关系和特征，提供更准确和个性化的推荐结果。
中文文献数据库介绍及检索方法
与万方期刊数据库同一地址
（/default.aspx）
维普科技期刊收录12000
余种期刊的2300余万篇文章 的全文，每年增加约250万 篇。
万方数据库期刊检索 平台收录1800多万篇期刊
文献。
提示：三个数据库大部分期刊收录重复，但各自也有独家期刊来源。
8
电子图书的检索途径
超星数字图书馆
2021/6/3
9
期刊及期刊论文的检索途径
2021/6/3
10
1.本馆纸本期刊检索途径
2021/6/3
11
2.电子期刊及期刊论文的检索途径
——三大中文期刊全文数据库
中国期刊网（CNKI）是
目前世界上最大的连续动态更 新的中国学术期刊全文数据库， 收录国内7400种重要学术类期 刊，其中核心期刊、重要评价 性数据库来源期刊近2700种。30台湾科技学位论文全（试用） 2021/6/3
31
有没有一个数据库能一站式检索到所有文献？
读秀——图书、期刊、学位论文、报纸、会议论文、网络文献 万方数据知识服务平台——期刊、会议论文、学位论文、图书（方
志）、专利、标准、成果
2021/6/3
32
2021/6/3
22
案例4
“木质素在橡胶中可起到什么作用？” 维普科技期刊
要点：1.维普科技期刊的快速检索对话框中可输入复杂检索式。 2.只能使用 * + -等逻辑运算式，不能使用and or not。
2021/6/3
23
案例4
“木质素在橡胶中可起到什么作用？” 万方数据库
(木质素 or 木素) and 橡胶
查找某类主题的文章
检索案例 4.“木质素在橡胶中可起到什么作用？”
知识图谱在企业知识管理中的应用探究
知识图谱在企业知识管理中的应用探究知识图谱是一种新兴的知识表示和处理方式，它将知识以图形化的形式进行表达和组织，能够帮助企业更加高效地管理和利用各种知识资源。
在企业知识管理中，应用知识图谱可以帮助企业更好地理解和利用企业内部和外部的知识资源，提升企业的核心竞争力。
知识图谱是什么知识图谱是一种将知识以图形化的方式进行组织和表达的方法。
它通过构建实体和关系的“三元组”表示方式，将各种知识元素组织成一张“知识图谱”，从而实现对知识的全面梳理和深度挖掘。
知识图谱的主要特点包括：1、丰富的语义信息。
知识图谱将各种知识元素之间的关系进行深入挖掘和分析，能够提供更加丰富的语义信息；2、智能的查询和推荐。
知识图谱能够根据已有的知识元素进行智能的查询和推荐，从而提升知识的获取和利用效率；3、可视化的展示效果。
知识图谱的展示效果明显，能够直观地反映出知识元素之间的各种关系，提升知识管理的可视化程度。
知识图谱在企业知识管理中的应用企业知识管理是指企业对各种知识资源进行全面梳理和管理，以便更好地利用这些知识资源来提升企业的核心竞争力。
在这个过程中，知识图谱可以发挥以下作用：1、帮助企业构建知识体系。
知识图谱可用于企业内部的知识体系构建和优化，将企业内部的各种知识元素进行归类和组织，形成完整的知识体系；2、帮助企业建立知识检索系统。
企业内部通常存在大量的知识资源，但对于不同员工而言，其知识需求和兴趣点可能存在很大差异。
通过使用知识图谱来建立知识检索系统，可以根据不同员工的需求和兴趣点来智能推荐相关的知识资源，提高知识的获取效率；3、帮助企业进行知识创新。
知识图谱可以帮助企业挖掘和整合各种知识资源，进而帮助企业进行知识创新和技术创新。
通过对已有知识元素的分析和挖掘，可以揭示出新的知识关系和知识应用方式，从而帮助企业进行创新；4、帮助企业进行知识转移和共享。
在企业内部，不同部门和员工之间的知识共享和转移通常存在较大的困难。
通过使用知识图谱来建立企业内部的知识共享平台，可以帮助企业内部的员工共享彼此的知识，从而提升企业内部的协作效率。
知识图谱构建及其在企业领域中的应用
知识图谱构建及其在企业领域中的应用近年来，知识图谱（Knowledge Graph）成为了人工智能领域的热门话题。
它是一种描述和组织世界知识的结构，用于将自然语言文本和结构化数据中的实体和关系构建成可理解和可查询的图谱。
知识图谱不仅是对人类知识进行全面描述的有效方式，也是许多企业实现智能化的核心技术之一。
如今，越来越多的企业开始将知识图谱引入到自己的业务中，以此提升产品的智能化程度，提高业务效率。
而知识图谱构建，也成为了企业智能化建设的重要手段。
一、知识图谱构建知识图谱构建主要包括三个步骤：实体抽取、关系抽取和图谱构建。
其中，实体抽取是指从文本数据中识别出具有独立意义的实体，如人物、地点、组织等。
关系抽取是指从文本数据中提取出实体之间的关系。
而图谱构建是将实体和关系构建成图谱，让机器可以理解和查询。
实体抽取和关系抽取是知识图谱构建的基础，能否准确抽取实体和关系，直接影响到图谱的建立效果。
在实体抽取和关系抽取方面，目前主要的技术手段包括规则匹配、统计模型和深度学习模型等。
其中，深度学习模型最近几年来的发展，为知识图谱的构建和应用带来了新的思路和方法。
图谱构建是将实体和关系构建成图谱的过程。
在知识图谱构建的过程中，通常会经历三个阶段：预处理阶段、构建阶段和后期加工和维护阶段。
其中，预处理阶段主要是针对文本数据进行预处理和清洗，减少噪声信息对后续分析的干扰。
构建阶段是将经过预处理的文本数据中的实体和关系构建成图谱的过程。
而后期加工和维护阶段则是对构建好的知识图谱进行维护和更新。
二、知识图谱在企业中的应用1. 搜索引擎知识图谱的应用在很大程度上缩短了搜索引擎的检索时间，并且避免了无关或不严谨的结果。
例如，百度的知识图谱插件，可以直接在页面上呈现搜索结果，并以可视化方式展示不同实体之间的关系。
2. 智能客服在加入知识图谱之后，企业的智能客服可以更快速地理解用户的需求，进行情境分析、意图识别等。
例如，小度在智能化客服中，可以根据用户问答进行知识图谱联动，展示用户感兴趣的商品和服务，从而实现销售增长。
基于知识图谱的知识管理研究
基于知识图谱的知识管理研究随着互联网和信息技术的发展，数据产生速度越来越快，而数据的管理和分析也变得越来越复杂。
在这个背景下，知识管理成为企业和组织面临的一个重要问题。
知识管理是一种旨在帮助组织创造、共享和利用知识的全过程。
它包括知识的获取、组织、分析、传播和应用。
而知识图谱，就是一种将各种知识元素通过图形化的方式连接起来的方法。
它能够将各种不同的知识元素，包括人、地点、物品、概念和事件等，表示成为一个语义网络，进而实现最具有价值的知识的获取和利用。
基于知识图谱的知识管理研究，主要聚焦在建立一个具有链接性、语义化和智能化的知识管理系统，以更好地满足企业和组织对知识管理的需求。
在具体实践中，基于知识图谱的知识管理可以通过以下几种方式实现：1. 帮助组织建立知识库通过将企业和组织内部所有的知识元素，包括人、物、地、事件等，纳入到知识图谱中，建立一个可持续更新、可随时利用的知识库。
这个知识库可以帮助组织更好地进行知识的获取、管理以及应用，同时也有利于新员工的培训和旧员工的知识更新。
2. 知识发现和应用在一个完整的知识图谱中，各种知识元素之间都有所连结和关联。
通过知识图谱的自动化分析和挖掘技术，可以帮助组织快速发现并掌握有价值的知识，进而引发组织创新和发展。
比如，知识图谱可以通过对员工的信息和成就进行分析，找到组织内部的专家或潜在的知识资源，而这些人可能过去没有得到足够的关注和利用。
3. 参考和推荐在一个完整的知识图谱中，各种知识元素之间都存在特定的关联和相似度。
通过对知识图谱的自动化分析和挖掘，可以找到不同知识元素之间的关联和相似度，从而向用户提供有相似度或参考价值的推荐知识。
这种知识推荐可以在知识管理系统中应用，也可以应用于协同办公等方面。
总的来说，基于知识图谱的知识管理是当今知识管理中的一个重要研究方向。
通过将各种知识元素化繁为简地连接在一起，建立一个具有语义的网络，可以帮助组织更好地进行知识管理，进而引发组织创新和发展。
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由表 1 可见， 国际企业知识共享的研究始于 1990 年， 1996 年以前发文量不大， 随后稳步增长； 国内研究 始于 1998 年 。两者文献增长的趋势（ 本文只对 1998 － 2010 年间进行研究） ， 如图 1 所示：
3
3． 1
国内外有关企业知识共享的对比研究
发文量比较分析
由检索结果可列出年度发文量， 如表 1 所示：
表1
时间 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 国内 0 0 0 0 0 0 0 0 10 59 195
年度发文量（ 篇）
国际 1 0 3 3 1 8 10 17 24 21 38 序 号 1 频 次 201 时间 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 国内 123 159 235 285 325 417 542 565 582 345 国际 42 57 78 65 88 107 158 183 184 113
3． 2
高被引文献比较分析
21
＜＜ 专
题
表3
题 名
国内高被引文献
作 者 频次 时间（ 年） 100 40 2002 2005
研究热点是某一时期人们普遍关注 、 数量较多文 献探讨的问题或专题， 是研究者关注的焦点， 从文献计 量学角度看， 被引频次最高的文献通常是该领域的研 究热点［13］。 得 国外热点 。将检索的数据按被引频次排序， 到大于 50 的 43 篇高被引文献， 将其作为数据源得到 关键词共现图， 如图 3 所示：
2
114
1996
3 4
110 107
Grant R M Cohen W M
1996 1990
5
103
Kogut B
1992
频次排第 1 的是 Nonaka I 等的 The knowledgecrea图1 年度发文量对比
ting company， 讲两位日本商界专家首次把企业绩效与 知识创新 、 创新产品和技术的能力联系起来， 阐述了隐 性和显性知识之间的转换即 SECI 模型［3］。Szulanski G 的 Exploringinternalstickiness： Impediments to the transfer of best practice within the firm 排第 2 ， 该文通过对知识共享 代表性词汇的定义， 将谓词演算翻译成专门的陈述实 现知识共享［4］。Grant R M 的 Toward a knowledgebased 讲述了通过整合员工的隐性知 theory of the firm 排第 3 ， 识达到知识共享， 指出基于知识运用为机构创新和科 学管理的进一步提升产生重大影响［5］。 Absorptive capacity： A new perspective on learning and innovations［6］， Knowledge of the firm，combinative capabilities，and the replication of technology［7］被引频次依次居后 。 国内文献分析 。将检索结果按被引频次排序， 得到排名前 5 的文献信息， 如表 3 所示：
由表 3 可见， 国内被引频次最高为严浩仁等的《试 论知识特性与企业知识共享机制 》 ， 探讨了实现知识共 享各种主客观障碍， 提出构建企业知识共享的机制［8］。 陈菊红等 的《虚 拟 企 业 知 识 共 享 的 过 程 及 其 博 弈 分 析》 排名第 2 ， 分析了虚拟企业知识共享的特征 、 过程 及博弈模型［9］。范黎波的《企业知识共享网络的创建
图2
文献共引序列
图 2 中有 368 个节点 、 3 574 条连线， 每个节点代 表一篇文献， 节点越大该文献被引次数越多； 节点间的 连线代表文献间的引用， 连线越粗共引次数越多， 文献 间的关系越紧密， 研究问题越相近 。 被引频次排名前 5 的节点信息， 如表 2 所示：
表2 国外高被引文献（ 频次 ＞ 100 ）
20 LIBRARY AND INFORM ATION SERVICE
＞＞
第 55 卷 第 10 期 2011 年 5 月
及前沿， 具 体 方 法 包 括 共 引 分 析 和 词 频 分 析， 借助 CiteSpace 软件绘制共引图和主题词图， 对国内外企业 知识共享的热点和前沿领域进行探讨 。 得 国外文献分析 。 将检索结果输入 Citespace， 到企业知识共享高被引文献图， 如图 2 所示：
难以把握， 也无从对其进行深入的研究 。“百闻不如一
1
引
言
见 ” 、 “一图胜千言 ” ，信息可视化利用计算机对抽象信 科学 、 形象 息进行直观表示， 借助科学知识图谱客观 、 发展态势与前沿进 地展示企业知识共享的结构特征 、 展， 追踪企业知识共享的潜力所在， 对人们把握正确的 研究方向 、 找准研究的切入点 、 提高研究水平 、 提升企 业竞争力， 具有重要的理论意义与实践价值 。
［2 ］ ［1 ］
2
数据来源和研究方法
本文中的国际研究数据来源于美国科学情报研究
所的科学引文索引扩展， 在 Web of Science 用主题词进 行检索， 共得到 1 201 条文献， 经分析它们的发表时间 采集时间 为 2010 年 11 月 10 分布在 1990 － 2010 年， 日； 国内数据来源于数字出版平台中国知网， 共检索出 3 742 条文献， 分布在 1998 － 2010 年， 采集时间为 2010 年 11 月 12 日， 对下载的数据进行了必要的清洗与处 理。本文借助知识图谱展示企业知识共享的研究热点
。国内外有关企业知识共享的研
究越来越多， 与日俱增的文献让人们对它的核心知识
* 本文系国家社会科学基金项目 “社会网络分析在企业知识共享中的应用研究 ” （ 项目编号： 09BTQ022 ） 研究成果之一。 收稿日期： 2011 － 01 － 20 修回日期： 2011 － 03 － 08 本文起止页码： 20 － 24 本文责任编辑： 高 丹
“知识就是力量 ” ， 300 多年后的今天， 培根的经典 名言在愈见清晰的知识经济中更显实用价值 。20 世 随着知识经济全球化的到来， 知识成为企 纪 90 年代， 业获得利润的重要资源和手段， 知识的生产 、 加工 、 创 新和应用日益成为推动经济增长和社会发展的主导力 量， 作为社会经济的细胞， 企业正用知识管理演绎着生 是要打破不 存与发展 。知识共享是知识管理的核心， 同所有者之间的壁垒， 实现知识在一定范围内的自由 流动和使用， 促进知识的创新 。 管理大师德鲁克认为 ： “21 世纪的组织， 最有价 值的资产是组织内的知识和工作者的生产力 。 ” 信息时 代知识已成为重要的财富来源， 要掌握竞争优势必须 先掌握知识， 并对知识进行有效的管理， 知识共享是知 识管理的核心环节
＜＜ 专
题
基于知识图谱的国内外企业知识共享比较研究 *
马丽娜 赵蓉英 王 敏
武汉 430072 武摘要 〕以 SCIE 和 CNKI 收录的 “企业知识共享 ” 为主题的文献作为数据来源， 借助可视化工具 Citespace， 对采集 的数据进行文献共引和聚类分析， 研究国内外企业知识共享的发文量和高被引文献情况， 并对国内外企业知识共 享的研究热点 、 前沿及发展趋势进行探讨， 为我国企业知识共享的研究提出建设性意见和建议 。 〔关键词 〕知识图谱 〔分类号 〕G350 企业知识共享 可视化 Citespace
Comparative Study About Enterprise Knowledge Sharing of Home and Abroad Based on Knowledge Map Ma Lina Zhao Rongying Wang Min
Center for the Studies of Information Resources of Wuhan University，Wuhan 430072 Research Center for Chinese Science Evaluation （ RCCSE） of Wuhan University，Wuhan 430072 〔Abstract〕The paper uses theme of “enterprise knowledge sharing ” searched in the databases of CNKI and SCIE， using the tool Citespace which is used to analysis in a visual way， making the CoCitation analysis and clustering analysis towards the data found in the databases， analysising the papers from home and abroad and highly cited about enterprise knowledge sharing， meanwhile discussing the hotspots、 research fronts and development trends about enterprise knowledge sharing， Putting forward some constructive Suggestions and advices for our country’ s researching about the enterprise knowledge sharing． 〔Keywords〕knowledge map enterprise knowledge sharing visualization citespace