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    融合TWD 與FRS 的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究

    2022-01-18 11:39:24張建華李方方劉藝琳
    計(jì)算機(jī)與生活 2022年1期
    關(guān)鍵詞:粗糙集服務(wù)型視圖

    張建華,李方方+,劉藝琳,楊 嵐

    1.鄭州大學(xué) 管理工程學(xué)院,鄭州450001

    2.鄭州大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,鄭州450001

    在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,隱性知識(shí)已成為組織創(chuàng)造價(jià)值的核心資源,其有效利用對(duì)知識(shí)共享和知識(shí)創(chuàng)新具有重要意義。知識(shí)轉(zhuǎn)移是實(shí)現(xiàn)知識(shí)傳遞、共享與創(chuàng)新的前提。在知識(shí)管理過程中,知識(shí)轉(zhuǎn)移有助于提高知識(shí)資源的有效配置,實(shí)現(xiàn)知識(shí)資源價(jià)值最大化。知識(shí)服務(wù)型組織是知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中主要的知識(shí)發(fā)送方,是知識(shí)轉(zhuǎn)移的起點(diǎn)。面對(duì)日益豐富的數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)資源,知識(shí)服務(wù)型組織快速準(zhǔn)確地為用戶提供所需要的知識(shí),解決其“知識(shí)迷向”問題,是提高知識(shí)資源利用率和用戶滿意度的關(guān)鍵所在。因此,本文以隱性知識(shí)為研究對(duì)象,探討知識(shí)服務(wù)型組織隱性知識(shí)的轉(zhuǎn)移問題。

    目前,隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究主要集中在實(shí)證分析和理論框架模型的構(gòu)建兩方面。(1)在實(shí)證分析方面,現(xiàn)有研究主要側(cè)重于知識(shí)發(fā)送方、接受方之間的關(guān)系對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移過程的影響。楊陳等將團(tuán)隊(duì)斷裂引入成員關(guān)系中,研究了不同關(guān)系維度在團(tuán)隊(duì)斷裂帶與隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中的作用機(jī)制,并通過對(duì)高校科研團(tuán)隊(duì)的實(shí)證分析歸納了隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移的影響因素。為研究企業(yè)間的關(guān)系對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移的影響,李敏等以佛山照明集群為例,建立了佛山照明協(xié)會(huì)會(huì)員企業(yè)關(guān)系網(wǎng),并研究了知識(shí)在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上的轉(zhuǎn)移規(guī)律。Qiu 等認(rèn)為在戰(zhàn)略聯(lián)盟中,對(duì)邊界成員的監(jiān)督是促進(jìn)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移和防止聯(lián)盟中知識(shí)泄露的關(guān)鍵,其對(duì)142 家公司的調(diào)查結(jié)果證明了該假設(shè)的正確性。在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中,Letmathe 等認(rèn)為溢出學(xué)習(xí)對(duì)快速提高產(chǎn)品質(zhì)量和穩(wěn)定性至關(guān)重要,并通過實(shí)驗(yàn)分析了隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移對(duì)溢出學(xué)習(xí)的影響。蘇世彬等基于三螺旋創(chuàng)新視角,構(gòu)建了企業(yè)專利風(fēng)險(xiǎn)、專利風(fēng)險(xiǎn)管控和隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移績(jī)效的理論模型,并通過模型擬合與回歸分析闡釋了企業(yè)專利風(fēng)險(xiǎn)對(duì)校企隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移績(jī)效的影響。(2)在模型構(gòu)建方面,現(xiàn)有研究主要通過不同理論視角探索知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中的規(guī)律。Dangelico 等從知識(shí)基礎(chǔ)視角出發(fā),建立了技術(shù)開發(fā)區(qū)演化的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,通過模擬實(shí)驗(yàn)演示了知識(shí)轉(zhuǎn)移的過程。李國彥等將聲譽(yù)模型與委托代理理論相結(jié)合,建立了擬合隱性知識(shí)傳播者心理和行為特征的動(dòng)態(tài)激勵(lì)模型,分析了聲譽(yù)效應(yīng)在創(chuàng)業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移中的作用。張向先等基于知識(shí)生態(tài)視角,從知識(shí)、主體、環(huán)境以及轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)4 個(gè)維度解析了影響因素,構(gòu)建了企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移績(jī)效的影響因素模型。

    綜上所述,既有隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究主要側(cè)重于知識(shí)轉(zhuǎn)移主體在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中相互之間的影響,關(guān)于針對(duì)隱性知識(shí)本身特性(模糊不確定性)與用戶需求之間的匹配程度對(duì)該過程影響的研究尚且不足。知識(shí)轉(zhuǎn)移對(duì)知識(shí)服務(wù)型組織來說是一個(gè)決策問題,如何進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移能最大程度滿足用戶需求、降低轉(zhuǎn)移成本,是提高隱性知識(shí)利用率的關(guān)鍵。三支決策是近年來發(fā)展起來的處理不確定性決策的數(shù)學(xué)方法,是對(duì)傳統(tǒng)二支決策的優(yōu)化。相較于二支決策只能選擇接受或拒絕,三支決策規(guī)避了錯(cuò)誤接受或拒絕行為產(chǎn)生的損失,更加符合邏輯思維與實(shí)際應(yīng)用。目前,三支決策理論已經(jīng)被應(yīng)用于信息工程、管理決策、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域并取得了良好的應(yīng)用結(jié)果。在信息系統(tǒng)領(lǐng)域,三支決策擴(kuò)展了知識(shí)系統(tǒng)的研究范圍,并在理論擴(kuò)充與實(shí)際應(yīng)用中得到了極大發(fā)展。針對(duì)應(yīng)用領(lǐng)域信息系統(tǒng)的不完備性和復(fù)雜性,錢文彬等構(gòu)建了面向不完備混合決策系統(tǒng)的三支決策模型與規(guī)則獲取方法,并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了該模型的分類過程更為合理有效。為探討決策者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)決策過程的影響,Wang 等將累積前景理論與三支決策相結(jié)合,提出了一種基于累積前景理論的三支決策模型,用前景理論描述決策者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度,并將價(jià)值函數(shù)用作風(fēng)險(xiǎn)度量,得出基于預(yù)期價(jià)值最大化的決策規(guī)則。Liu 等為解決多屬性決策問題,提出了一種基于直覺模糊數(shù)的三支決策模型,從閾值及其性值等不同角度探討了三支決策的分類規(guī)則,并針對(duì)多屬性決策中只有條件屬性的問題,引入了灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算條件概率,最后通過選擇供應(yīng)商的實(shí)例證明了該模型的有效性和實(shí)用性。三支決策在信息不完備的情況下,能夠使分類更加合理,張萌等在混合屬性信息系統(tǒng)上定義了領(lǐng)域關(guān)系,構(gòu)建了基于領(lǐng)域關(guān)系的決策粗糙集模型,并將其應(yīng)用于痛風(fēng)臨床診斷,并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了該方法的進(jìn)步性。由此,可以看出三支決策在實(shí)際應(yīng)用過程中的優(yōu)越性。

    因此,本文在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中引入三支決策,并根據(jù)隱性知識(shí)所固有的模糊性特征,結(jié)合模糊粗糙集理論,并兼顧用戶需求偏好及知識(shí)資源與用戶需求之間的匹配程度,建立基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型,研究知識(shí)服務(wù)型組織隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移問題。

    1 相關(guān)知識(shí)

    1.1 模糊粗糙集

    在實(shí)踐中,存在大量模糊不確定的隱性知識(shí)。知識(shí)服務(wù)型組織將該類知識(shí)納入到知識(shí)庫中,用以將其轉(zhuǎn)移給有需要的用戶,滿足用戶需求,從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)資源的有效配置。模糊粗糙集是處理不確定性和模糊性的常用數(shù)學(xué)方法,其相關(guān)定義如下。

    設(shè)為論域,若∈(×),則為一個(gè)在×上的模糊關(guān)系。給定相似關(guān)系,模糊集合中的上、下近似為:對(duì)于?∈,

    1.2 三支決策

    現(xiàn)實(shí)世界中存在大量的不確定性信息,粗糙集是對(duì)不精確、不一致的信息中進(jìn)行知識(shí)獲取的基本工具。由于粗糙集是建立在包含關(guān)系的基礎(chǔ)上,難以體現(xiàn)對(duì)象表示的容錯(cuò)性,針對(duì)這一局限性,不少學(xué)者對(duì)決策粗糙集進(jìn)行了研究。決策粗糙集由兩種狀態(tài)、三種行動(dòng)組成。狀態(tài)集可表示為={,?},分別代表對(duì)象屬于和對(duì)象不屬于?;行動(dòng)集可表示為={a,a,a},其中a、aa為對(duì)一個(gè)對(duì)象分類時(shí)采取的三種行為。三支決策是近幾年被提出來的決策方法,它是對(duì)決策粗糙集與概率粗糙集的擴(kuò)展。因其決策過程更符合人類實(shí)際認(rèn)知能力,越來越多的學(xué)者開始對(duì)三支決策理論進(jìn)行深入研究。絕大部分知識(shí)轉(zhuǎn)移的研究只有轉(zhuǎn)移和不轉(zhuǎn)移兩種情況,這種非此即彼的決策方式即二支決策模型(如表1 所示),缺乏一定的包容性。

    表1 二支決策模型Table 1 Two-way decision

    而三支決策可以在信息不完備的情況下,給出延遲決策的決定,將分類過程中的錯(cuò)誤考慮在內(nèi),使決策過程更加靈活合理。本文將基于決策粗糙集的三支決策模型引入知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)有三種決策方案,即轉(zhuǎn)移、延遲轉(zhuǎn)移、不轉(zhuǎn)移。其具體的形式可表述為:設(shè)=(,,,)是一個(gè)信息表,對(duì)?,令0 ≤<≤1,概率粗糙集的上下近似集(,)可表示為:

    其中,Pr(|[])=| []?|/ | [] |表示分類的條件概率,|?|表示集合中元素的數(shù)目。如此,將概率粗糙集分為正域(())、邊界域(()) 和負(fù)域(()),可表示為:

    基于對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本的考慮,分別將正域、邊界域、負(fù)域?qū)?yīng)知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的“轉(zhuǎn)移”“延遲轉(zhuǎn)移”“不轉(zhuǎn)移”。

    2 基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移

    針對(duì)隱性知識(shí)的特性,本文將模糊粗糙集與三支決策相結(jié)合,提出基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型。該模型主要包括兩部分:(1)根據(jù)知識(shí)屬性集的信息,采用熵權(quán)法確定知識(shí)屬性集的權(quán)重向量,并將用戶知識(shí)需求與所提供知識(shí)進(jìn)行匹配,得出視圖相似度的計(jì)算結(jié)果;(2)由知識(shí)轉(zhuǎn)移成本確定三支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的閾值,并根據(jù)閾值和視圖相似度確定轉(zhuǎn)移方案。

    2.1 知識(shí)視圖相似度計(jì)算

    知識(shí)基于其屬性得以表征。屬性相似度表征不同知識(shí)在同一屬性上的接近程度,基于屬性相似度計(jì)算得到的視圖相似度則可在知識(shí)全局層面衡量知識(shí)之間的距離,是表述知識(shí)“親疏遠(yuǎn)近”的標(biāo)準(zhǔn)。在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,知識(shí)服務(wù)型組織需根據(jù)用戶需求與知識(shí)之間的匹配程度確定轉(zhuǎn)移知識(shí)的范圍。因此,計(jì)算用戶需求與知識(shí)之間的視圖相似度,是知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的參考依據(jù),是提供滿足用戶知識(shí)需求的前提。知識(shí)庫中既有知識(shí)的每個(gè)屬性可看成表征該知識(shí)的一個(gè)維度,如此知識(shí)庫中的知識(shí)C可以轉(zhuǎn)化為(知識(shí)屬性集基數(shù))維空間中的點(diǎn),基于原點(diǎn)構(gòu)成維向量C。而后當(dāng)知識(shí)用戶發(fā)出知識(shí)請(qǐng)求時(shí),亦可將該知識(shí)需求轉(zhuǎn)化為維空間中的一個(gè)向量。通過匹配算法,計(jì)算出用戶需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度,并基于此選取滿足用戶需求的知識(shí)進(jìn)行轉(zhuǎn)移。視圖相似度的計(jì)算可通過如下方式實(shí)現(xiàn)。

    在知識(shí)系統(tǒng)中,不同的知識(shí)屬性對(duì)應(yīng)的權(quán)重有所差異,考慮到屬性集的權(quán)重向量決定了參與匹配計(jì)算的屬性數(shù)量及各屬性的參與程度,故而將其與屬性相似度結(jié)合能夠提高計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。綜上,屬性權(quán)重是進(jìn)行相似度計(jì)算的前提。熵權(quán)法是一種相對(duì)客觀的賦權(quán)方法,根據(jù)數(shù)據(jù)的離散程度確定權(quán)重,使計(jì)算結(jié)果更為客觀可靠,區(qū)分度較高。因此,本文選取熵權(quán)法計(jì)算知識(shí)屬性集權(quán)重向量。

    2.2 隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型

    在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)用戶需求與隱性知識(shí)之間的匹配程度確定轉(zhuǎn)移的對(duì)象,以提高用戶滿意度。于知識(shí)服務(wù)型組織而言,需考慮知識(shí)轉(zhuǎn)移成本,并在滿足用戶需求的前提下,實(shí)現(xiàn)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本最小化?;谌Q策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型包含三部分:(1)根據(jù)用戶對(duì)知識(shí)的“滿意”“不滿意”兩種評(píng)價(jià),將知識(shí)轉(zhuǎn)移決策區(qū)域分為正域、邊界域和負(fù)域,以此確定知識(shí)轉(zhuǎn)移的方式“轉(zhuǎn)移()”“延遲轉(zhuǎn)移()”“不轉(zhuǎn)移()”;(2)根據(jù)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本,確定轉(zhuǎn)移過程中的成本矩陣,如表2 所示;(3)由知識(shí)轉(zhuǎn)移成本確定決策區(qū)域的劃分閾值、。在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,視圖相似度可以有效衡量用戶滿意度,根據(jù)三支決策的定義,將用戶知識(shí)需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度和劃分閾值、進(jìn)行比較,從而確定知識(shí)轉(zhuǎn)移的方式。

    表2 知識(shí)轉(zhuǎn)移成本矩陣Table 2 Knowledge transfer cost matrix

    在對(duì)知識(shí)進(jìn)行劃分時(shí),可能會(huì)出現(xiàn)兩種情況,即={,?}分別表示某知識(shí)屬于和不屬于。當(dāng)其不屬于時(shí),該知識(shí)無法滿足用戶需求。在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)用戶知識(shí)需求采取相應(yīng)的知識(shí)轉(zhuǎn)移決策,該過程會(huì)產(chǎn)生不同的轉(zhuǎn)移成本。設(shè)、與分別表示滿足用戶需求時(shí)采取“轉(zhuǎn)移()”“延遲轉(zhuǎn)移()”“不轉(zhuǎn)移()”三種決策產(chǎn)生的成本,、與表示不滿足用戶需求時(shí)采取三種決策產(chǎn)生的成本。由此,可得知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)采取不同決策行為的期望成本。

    根據(jù)貝葉斯決策準(zhǔn)則,選取期望成本最小的決策方案,可得如下三條決策準(zhǔn)則:

    當(dāng)≤,≤時(shí),∈();

    當(dāng)≤,≤時(shí),∈();

    當(dāng)≤,≤時(shí),∈()。

    基于對(duì)用戶滿意度的劃分,可得:

    在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,考慮到轉(zhuǎn)移正確知識(shí)的成本不大于延遲轉(zhuǎn)移正確知識(shí)的成本,且二者都小于不轉(zhuǎn)移正確知識(shí)的成本;不轉(zhuǎn)移不符合用戶需求知識(shí)的成本不大于延遲不轉(zhuǎn)移不符合用戶需求知識(shí)的成本,且二者都小于轉(zhuǎn)移不符合用戶需求知識(shí)的成本。由此,可以得出:

    由式(1)~式(3)可以得出知識(shí)轉(zhuǎn)移決策閾值、、的表達(dá)式:

    其中,為二支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移中的決策閾值。

    根據(jù)決策粗糙集規(guī)則以及<,知識(shí)轉(zhuǎn)移成本還需考慮如下條件:

    基于以上分析,前述三條決策準(zhǔn)則可進(jìn)一步表述為:

    當(dāng)(|[])≥時(shí),∈();

    當(dāng)<(|[])<時(shí),∈();

    當(dāng)(|[])≤時(shí),∈()。

    綜上可知,在基于三支決策的知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,根據(jù)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本和決策區(qū)域劃分的閾值和,可根據(jù)用戶需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度將待轉(zhuǎn)移的知識(shí)劃分入正域、負(fù)域和邊界域,從而做出知識(shí)轉(zhuǎn)移決策。

    3 實(shí)證分析

    為驗(yàn)證前述基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型可行性與有效性,本文選取UCI 數(shù)據(jù)庫中“winequality”數(shù)據(jù)集的子集“winequality-red”進(jìn)行實(shí)證分析。該數(shù)據(jù)集共含1 600 條評(píng)價(jià),記錄了用戶對(duì)不同口味紅酒的評(píng)分,包含11 個(gè)條件屬性、1 個(gè)決策屬性。

    根據(jù)該數(shù)據(jù)集建立隱性知識(shí)表達(dá)系統(tǒng),其屬性值用隸屬度表示,實(shí)現(xiàn)隱性知識(shí)外顯化。首先,對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即對(duì)實(shí)數(shù)型屬性v∈有:

    為方便表述,仍用v標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)化的知識(shí)屬性值。同時(shí),采用1.1 節(jié)所述熵權(quán)法確定知識(shí)庫中各知識(shí)屬性的權(quán)重,結(jié)果如表3 所示。

    表3 屬性權(quán)重Table 3 Attribute weight

    設(shè)有11 位用戶對(duì)知識(shí)服務(wù)型組織發(fā)出知識(shí)請(qǐng)求,該組織在接到知識(shí)請(qǐng)求后,根據(jù)11 位用戶的知識(shí)需求C(=1,2,…,11)與既有知識(shí)c(=1,2,…,1 600)進(jìn)行比較。用戶知識(shí)需求經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后如表4所示。

    表4 用戶知識(shí)需求Table 4 User knowledge requirements

    在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,根據(jù)不同的轉(zhuǎn)移策略,知識(shí)轉(zhuǎn)移成本有所差異。在實(shí)踐過程中,知識(shí)服務(wù)型組織可根據(jù)實(shí)際情況確定知識(shí)轉(zhuǎn)移成本,但需滿足三支隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的規(guī)則。由1.2 節(jié)所述條件,本文給出滿足要求的轉(zhuǎn)移單位知識(shí)所需成本,設(shè)=0.1,=0.2,=0.3;=0.3,=0.5 。由于不轉(zhuǎn)移不滿足用戶需求的知識(shí)既無轉(zhuǎn)移行為發(fā)生又無影響用戶滿意度的結(jié)果,因此,該決策產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移成本為0,即=0。據(jù)此,由式(4)計(jì)算出=0.666 7,=0.600 0。

    將用戶需求與既有知識(shí)進(jìn)行匹配,利用式(3)計(jì)算其視圖相似度(C,c)。由上述三支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策閾值(,)可知:當(dāng)(C,c)≥0.666 7 時(shí),c劃為正域(),則對(duì)用戶轉(zhuǎn)移該知識(shí);當(dāng)0.600 0<(C,c)<0.666 7 時(shí),c劃為邊界域(),則延遲對(duì)該知識(shí)的轉(zhuǎn)移;當(dāng)(C,c)≤0.600 0 時(shí),c劃為負(fù)域(),不轉(zhuǎn)移該知識(shí)。由此可以得出三種決策對(duì)應(yīng)的知識(shí)轉(zhuǎn)移數(shù)量,如表5所示。

    表5 三支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移數(shù)量Table 5 The number of three-way decision knowledge transfer

    需要指出的是,在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中,由于用戶需求的多樣性以及既有知識(shí)的有限性,與已有知識(shí)視圖相似度的計(jì)算結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)無法滿足用戶需求的狀況,此時(shí)有兩種解決方案:其一,降低隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移決策閾值;其二,在已有知識(shí)庫中進(jìn)行規(guī)則適配,以重構(gòu)滿足用戶需求的解。因其不是本文的研究重點(diǎn),故此不贅述適配過程。

    在該數(shù)據(jù)集中用戶的評(píng)分范圍為1~10,根據(jù)評(píng)分取值范圍可將用戶評(píng)分結(jié)果分為三類,其中評(píng)分8~10 為Ⅰ類,5~7 為Ⅱ類,1~4 為Ⅲ類。由分類結(jié)果及知識(shí)轉(zhuǎn)移的數(shù)量,可求出三種轉(zhuǎn)移策略的條件概率,其結(jié)果如表6 所示。

    表6 條件概率計(jì)算結(jié)果Table 6 Conditional probability calculation results

    基于前文所述,可求出對(duì)11 位用戶進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移所需成本。由于在實(shí)證部分,所設(shè)轉(zhuǎn)移成本是單位知識(shí)轉(zhuǎn)移成本,需對(duì)三種決策所產(chǎn)生期望成本的計(jì)算方式進(jìn)行補(bǔ)充,其具體的表達(dá)式為:

    其中,+++++=1 600 。由此可以求出基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移的總成本,其表達(dá)式為:

    至此,可以求出知識(shí)服務(wù)型組織對(duì)每一位知識(shí)用戶進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的總成本,其計(jì)算結(jié)果如表7所示。

    表7 知識(shí)轉(zhuǎn)移成本Table 7 Knowledge transfer costs

    一般情況下,知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí),單純地將轉(zhuǎn)移過程分為轉(zhuǎn)移和不轉(zhuǎn)移,且該決策者認(rèn)為不進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移便無轉(zhuǎn)移成本產(chǎn)生,這與實(shí)際應(yīng)用過程并不相符。因此,本文將傳統(tǒng)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移看作二支決策的過程,由1.2 節(jié)可知二支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移的決策閾值為;同時(shí),在二支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策過程中,轉(zhuǎn)移成本矩陣參見表2,為便于比較二支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移模型與本文提出的三支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移模型的差異,二支決策中轉(zhuǎn)移成本的表達(dá)式為:

    基于以上方法可以計(jì)算出基于二支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移成本。

    相較于傳統(tǒng)的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移方法,本文所提的基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型具有以下優(yōu)勢(shì):

    (1)一般情況下,知識(shí)轉(zhuǎn)移主體在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中根據(jù)知識(shí)用戶需求對(duì)既有知識(shí)做出轉(zhuǎn)移或不轉(zhuǎn)移決策,可用二支決策描述其過程。顯然,該決策模型“非此即彼”的特點(diǎn)缺乏包容性,會(huì)增加在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中因錯(cuò)誤分類而產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移成本。本文在業(yè)內(nèi)既有研究的基礎(chǔ)上,在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中引入三支決策理論,提出基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型。該模型凸顯了人們?cè)诮鉀Q問題時(shí)的三元思維,提高了知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的容錯(cuò)性,降低了知識(shí)轉(zhuǎn)移成本。如圖1 所示,知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)三支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策模型對(duì)知識(shí)用戶進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移,所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移成本明顯低于傳統(tǒng)二支知識(shí)轉(zhuǎn)移模型所產(chǎn)生的成本。

    圖1 知識(shí)轉(zhuǎn)移成本比較Fig.1 Comparison of knowledge transfer costs

    (2)現(xiàn)有隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究多集中在知識(shí)轉(zhuǎn)移主體(知識(shí)轉(zhuǎn)移方、知識(shí)接收方)之間關(guān)系對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移過程的影響,關(guān)于知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)知識(shí)特性與用戶知識(shí)需求之間的匹配程度進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的研究較少。知識(shí)轉(zhuǎn)移的過程是一個(gè)多屬性決策過程,該過程追求知識(shí)轉(zhuǎn)移成本最小化、用戶滿意度最大化(較高的匹配程度)。而用戶需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度描述了二者之間的匹配程度,它在體現(xiàn)轉(zhuǎn)移知識(shí)能否滿足用戶知識(shí)需求方面更加準(zhǔn)確客觀。因此,本文提出的基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型能夠提高用戶滿意度,進(jìn)而提高隱性知識(shí)資源的利用率,實(shí)現(xiàn)知識(shí)應(yīng)用價(jià)值的最大化。

    4 結(jié)束語

    隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移的問題日益凸顯。為提高知識(shí)服務(wù)型組織隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移效益,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,提出了基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型。該模型根據(jù)用戶知識(shí)需求與既有知識(shí)的匹配程度來體現(xiàn)用戶的滿意度,并通過知識(shí)轉(zhuǎn)移成本確定決策閾值,知識(shí)服務(wù)型組織將視圖相似度的計(jì)算結(jié)果與決策閾值相融合,從而選擇知識(shí)轉(zhuǎn)移的決策方案。文末實(shí)證分析驗(yàn)證了與基于二支決策的知識(shí)轉(zhuǎn)移相比,本文提出的知識(shí)轉(zhuǎn)移模型降低了轉(zhuǎn)移成本,提高了用戶滿意度,使知識(shí)轉(zhuǎn)移過程更加合理有效。本文探討的是靜態(tài)知識(shí)系統(tǒng)中基于三支決策模型的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移過程,未考慮動(dòng)態(tài)知識(shí)及知識(shí)冗余對(duì)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移過程的影響,這是接下來需要進(jìn)一步研究的問題。

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