基于贝叶斯网络的个体隐性知识测度方法研究

• 作者: 凌磊 张岳园 陈友玲 高然
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 隐性知识 测度方法 贝叶斯网络 个体
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1673-1678
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0799

摘要

隐性知识是企业创新力和竞争力的源泉,因此对其进行合理的表达、转换、分享和测度,将会为企业带来无形却巨大的经济效益.基于此,提出基于贝叶斯网络的个体隐性知识测度方法,构建了包括特定情境的设定和分析,贝叶斯网络拓扑结构的构建、节点概率的参数学习,贝叶斯网络的概率推理、排序和解释及其模型的有效性测试等在内的个体隐性知识测度模型.最后,以L企业研发部的招聘活动为例进行算例分析.结果 表明该算例模型的有效性约为75％～80％,验证了所提方法对隐性知识的客观量化测度具有较好的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈友玲	重庆大学机械传动国家重点实验室	77	754	15.0	23.0
2	凌磊	重庆大学机械传动国家重点实验室	3	5	1.0	2.0
3	张岳园	重庆大学机械传动国家重点实验室	3	8	2.0	2.0
4	高然	重庆大学机械传动国家重点实验室	1	3	1.0	1.0