基于集合中心半聚类算法的隐性知识攫取研究

Collection Center Clustering Algorithm Based on Tacit Knowledge Capture Research

社交性软件平台上进行隐性知识攫取,它是否影响隐性知识转移效果以及在何种条件下如何影响隐性知识转移效果,是该问题研究的关键。文章研究在社交性平台下将企业已有知识作为已标注的专业领域知识,通过它引领员工学习并给出评述性标注,形成新知识(隐性知识)。新知识再次归集到企业知识库中,继续被循环标注使企业知识集不断创新和积累。研究中为了提高自由标注到隐性知识的显性化效率,设计基于企业专业知识为集合划分的集合中心半聚类算法,其在每项评价函数上的数据比传统算法都优秀。

This article is based on social software research on new means of enterprise tacit knowledge acquisition by raising its free annotation on the efficiency of the recessive knowledge be innovated, design based on enterprise knowledge for collections division of tacit knowledge new clustering algorithm - collection center clustering algorithm.