基于UTAUT模型的学术虚拟社区知识共享行为研究——感知知识优势的调节作用

[目的/意义]从用户感知视角,探究学术虚拟社区知识共享的关键影响因素,有助于推动虚拟环境下的知识分享行为。[方法/过程]基于UTAUT模型,构建了一个包含绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件和感知知识优势的综合效应模型,基于352份有效问卷,运用结构方程模型和回归分析进行了实证检验。[结果/结论]绩效期望、努力期望、社会影响正向影响知识共享意愿,并进而影响共享行为;便利条件正向影响知识共享行为;除自我身份与共享意愿之间的调节作用不显著外,感知知识优势调节各变量与知识共享意愿、共享行为之间的关系。提升知识分享的绩效预期和努力期望,增强社区成员的归属感、自我身份认同和自我效能感以及保持成员间适度的知识势差有助于提升虚拟社区知识共享行为。

感知知识个人所有权与隐性知识共享意愿——知识付费调节作用下的中介效应

[目的/意义]基于知识付费的中介效应视角,以在线社会网络为研究对象,分析知识个体的感知知识个人所有权、自我效能感对隐性知识共享意愿的影响机制,以期对促进在线社会网络运营主体充分调动知识个体持有者主动共享其隐性知识产生一定的启示作用。[方法/过程]基于对314名样本的数据采集结果相关性分析,构建回归分析模型,并通过MPLUS7.0软件对变量之间的作用关系进行分析。[结果/结论]1)感知知识个人所有权促进隐性知识共享意愿的提升;2)自我效能感完全中介感知知识个人所有权对隐性知识共享意愿的影响;3)知识付费程度越高,自我效能感对隐性知识共享意愿的正向影响会被削弱,自我效能感在感知知识个人所有权与隐性知识共享意愿之间所起的中介作用也会被削弱。

基于知识图谱的双端知识感知图卷积推荐模型

针对现有基于知识图谱的推荐模型仅从用户或项目一端进行特征提取,从而缺乏对另一端的特征提取的问题,提出一种基于知识图谱的双端知识感知图卷积推荐模型.首先,对于用户、项目及知识图谱中的实体进行随机初始化表征得到初始特征表示;接着,采用基于用户和项目的知识感知注意力机制同时从用户、项目两端在知识图谱中进行特征提取;其次,使用图卷积网络采用不同的聚合方式聚合知识图谱传播过程中的特征信息并预测点击率;最后,为了验证模型的有效性,在Last.FM和Book-Crossing两个公开数据集上与4个基线模型进行对比实验.在Last.FM数据集上,AUC和F1分别比最优的基线模型提升了4.4%、3.8%,ACC提升了1.1%.在Book-Crossing数据集上,AUC和F1分别提升了1.5%、2.2%,ACC提升了1.4%.实验结果表明,本文的模型在AUC、F1和ACC指标上比其他的基线模型具有更好的鲁棒性.

基于跨视图对比学习的知识感知推荐系统

知识感知推荐(KGR)领域普遍存在监督信号稀疏问题。为了解决这个问题,对比学习方法被越来越广泛地应用于KGR。但是,过去基于对比学习的KGR模型仍存在一些问题:首先,使用图卷积对所有邻居节点直接聚合,无法排除知识图谱中不必要邻居节点信息的干扰;此外,只关注全局视图的信息,忽略了局部特征,这会导致过平滑问题。为了解决以上问题,提出一种基于跨视图对比学习的知识感知推荐系统(knowledge-aware recommender system with cross-views contrastive learning,KRSCCL)。KRSCCL使用关系图注意力网络构建包含用户、物品和实体节点的全局视图;使用轻量级图卷积网络构建包含用户和物品节点的局部视图,强调局部特征,有效地缓解过平滑问题;最后,在构建的两个视图的图内和图间节点对之间进行对比学习,以充分提取知识图谱信号,优化用户和物品表示。为了验证模型的有效性,在3个不同领域的公开数据集上进行了实验,实验结果表明:关系图注意力网络可以有效排除复杂网络聚合时的噪声问题;引入局部视图可以优化节点表示生成,缓解过平滑问题;KRSCCL模型在这3个数据集上都表现良好,在电影领域数据集Movielens–1M上,推荐的评估指标F1分数较最强基线提升2.0%;在音乐领域数据集Last.FM上,F1分数较最强基线提升0.3%;在书籍领域数据集Book–Crossing上,F1分数较最强基线提升5.1%。证明了本文模型的有效性。

基于静态与动态学习需求感知的知识点推荐方法

随着互联网信息技术的高速发展,线上学习资源的爆炸式增长引起了“信息过载”与“学习迷航”问题.在缺乏专家指导的场景中,用户难以明确自己的学习需求并从海量的学习资源中选择合适的内容进行学习.教育领域推荐方法能够基于用户的历史学习行为提供学习资源的个性化推荐,因此该方法近年来受到大量研究人员的广泛关注.然而,现有的教育领域推荐方法在学习需求感知时忽略了对知识点之间复杂关系的建模,同时缺乏考虑用户学习需求的动态性变化,导致推荐的学习资源不够精准.针对上述问题,提出一种基于静态与动态学习需求感知的知识点推荐方法,通过静态感知与动态感知相结合的方式建模复杂知识关联下的用户学习行为.对于静态学习需求感知,设计一种基于知识点先修后继元路径引导的注意力图卷积网络,通过建模知识点之间先修后继关系的复杂约束,能够消除其他非学习需求因素的干扰,从而精准地捕获用户在细粒度知识点层面上的静态学习需求;对于动态学习需求感知,所提方法以课程为单元聚合知识点嵌入以表征用户在不同时刻的知识水平,然后采用循环神经网络建模编码用户的知识水平序列,能够有效地挖掘用户知识水平变化中蕴含的动态学习需求;最后,对获得的静态与动态学习需求进行融合,在同一框架下建模静态与动态学习需求之间的兼容性,促进这两种学习需求相互补充,以实现细粒度的个性化知识点推荐.实验表明,在两个公开数据集上,所提方法能够有效地感知用户的学习需求并提供个性化的知识点推荐,在多种评估指标上优于主流的推荐方法.

基于知识感知和跨层次对比学习的推荐方法

知识图谱(KG)作为一种辅助信息能够有效提高推荐模型的推荐质量,但现有的基于图神经网络(GNN)的知识感知推荐模型存在节点信息利用不均衡问题。为此,提出一种基于知识感知和跨层次对比学习的推荐方法(KCCL)。所提方法在GNN的知识感知推荐模型基础上引入对比学习范式,以缓解稀疏的交互数据和嘈杂的KG在信息聚合时节点间依赖的关系偏离真实表示导致节点信息利用不均衡的问题。首先,将用户–物品交互图和物品知识图整合为一个异质图,并通过基于图注意力机制的GNN实现用户和物品的节点表示;其次,在信息传播聚合层中加入一致的噪声进行数据增强,得到不同阶层的节点表示,并将获得的最外层节点表示与最内层节点表示进行跨层次对比学习;最后,联合优化推荐监督任务和对比学习辅助任务,得到最终各节点表示。在DBbook2014和MovieLens-1m数据集上的实验结果显示,相较于次优对比方法,KCCL的Recall@10分别提升了3.66%和0.66%,NDCG@10分别提升了3.57%和3.29%,验证了KCCL的有效性。

基于多视图的知识感知推荐系统

现在基于知识图谱的推荐方法中,大多采用单一用户或项目表示,存在用户兴趣干扰、信息不完全利用和数据稀疏的问题。本文提出一种基于多视图的知识感知推荐模型(Multi-view Knowledge-aware,MVKA)。首先,该模型在用户-项目图融合注意力机制捕获用户的兴趣表示;引入项目-实体图,设计图注意力网络进行特征提取获取项目的嵌入表示;然后在2个视图之间构造图视角的对比学习方法,最后进行求和和串联操作得到用户和项目的最终表示,并通过内积预测用户对项目的匹配分数。为了验证本文模型的准确性和计算效率,在MovieLens-1M、Book-crossing和Last FM公开数据集上进行了大量的实验,并且与其他传统方法和图神经网络模型相比,AUC和F1值评价指标均有明显提升,说明MVKA模型可显著利用各种信息关系数据来改善知识感知推荐任务。

知识情境感知的深度知识追踪模型

知识追踪通过学习者历史作答数据动态追踪学习者的认知状态并预测他们未来的答题表现,然而,现有的知识追踪模型通常只利用试题中考查的知识点来表征,没有考虑试题本身蕴含的重要知识情境特征,这限制了模型的效果.此外,和融合教育先验的认知诊断方法相比,知识追踪模型的可解释性略有不足.为了解决上述问题,提出一种知识情境感知的深度知识追踪模型,通过知识情境表征模块来获取试题深层次的知识权重、试题难度等知识情境特征.在知识聚合模块中,模型将知识权重嵌入学习者面向试题的作答能力的计算,最后,在学习预测模型中引入猜测和失误因素,通过认知诊断模型来优化实际场景中的预测表现,进一步提高模型的预测性能.和现有方法相比,提出的模型在试题层级上取得了更好的预测结果,同时体现了模型可解释性方面的优势.

基于知识感知提示与对比调优的事件元素抽取方法

提示学习在事件元素抽取领域的应用越来越广泛。由于缺乏对实体信息的考虑,现有的事件元素抽取提示学习方法并没有达到满意的效果。现有的大部分基于提示学习的模型对于事件元素的表示也不够充分,分类效果欠佳。提出一种基于知识感知提示与对比调优的事件元素抽取方法,该方法基于预训练模型,构建知识感知模板,将实体知识注入预训练模型中,通过中心对比学习充分区分元素表示,在预测阶段使用CRF-Viterbi解码算法提升解码效果。实验结果表明,在ACE2005数据集上,该方法相较于基线模型取得了更优越的效果。

感知的知识所有权对知识隐藏的影响机理研究——基于知识权力视角的分析

基于知识权力视角,引入知识权力损失和激励氛围两个变量,构建了知识社会属性"感知的知识所有权"对知识隐藏影响机理的跨层次概念模型,利用嵌套在23个团队中344人的调查数据对假设进行检验.研究发现:感知的知识个人所有权、感知的知识组织所有权对知识隐藏分别有显著的正向与负向影响;知识权力损失在感知的知识所有权与知识隐藏关系中起完全中介作用;团队层面的绩效氛围和控制氛围对个体的知识隐藏行为分别有显著的正向与负向影响;团队层面的激励氛围还对知识权力损失—知识隐藏关系起到调节作用.研究结论为回答"组织如何降低与破解知识隐藏"难题提供了新思路.

感知的知识所有权与知识共享——激励的调节作用

现行的关于知识特征的研究主要集中在知识的自然属性:如隐性程度、可编码程度等。但是知识除了具有自然属性之外,还有着其重要的社会属性:如知识的所有权。关于知识的所有权对知识共享的影响,已有少数学者做了理论推演或是实证研究。有意思的是,他们的研究结果是冲突的,而且他们对于知识的所有权概念的界定也是多样的。文章运用实证分析的办法,试图揭示感知的知识所有权的本质,并探讨其对个体知识共享的影响,以期对组织的知识管理理论和实践有所贡献。

泛在学习环境下个性化知识感知地图系统的构建

3G通讯、微电子和网络技术的高速发展,为泛在学习提供了广阔的发展前景。本文在简要介绍泛在计算概念的基础上,阐述了泛在学习的内涵和特点,并运用游戏中的动态地图理念、移动GPS定位技术和RFID标签探测技术,构建泛在学习环境下的个性化知识感知地图系统,使学习者能够准确了解帮助者的信息和快速寻找到离自己位置最近的协作者,并对其组成要素、基本结构、系统支持及具体应用进行了分析和研究。

感知的知识距离对知识共享行为的影响机制研究

文章完善并发展了感知的知识距离构念,从共享主体的认知角度,将感知的知识距离分为自我感知、他人感知和知识感知三个维度,并具体分析了不同维度对知识贡献行为与知识搜集行为的影响机制,构建了研究模型,然后根据研究分析对知识共享实践提出了建议,为知识共享研究提供了新视角。

教材直观与知识感知在妇产科学教学中的运用

分析妇产科学的教学过程,探讨教育心理学中教材直观(语言直观、模像直观、实物直观)和知识感知的应用方法,提高学生的知识感知效果。

基于记忆网络的知识感知医疗对话生成

为了解决就医过程中医疗资源短缺和患者时间不充裕、行程不便的问题,提出了结合外部知识的基于记忆网络的知识感知医疗对话生成模型(memory networks based knowledge-aware medical dialogue generation model,MKMed).该模型首先通过利用精确字匹配的方法在对话历史中进行实体追踪;随后在外部实体知识数据库里设计2阶段的实体预测,筛选出可能出现在回复中的医疗实体及对应知识,其中2阶段实体预测分别利用计算共现矩阵和余弦相似度的方法;模型接着用记忆网络来存储知识和对话历史的信息;最后整合记忆网络存储的信息,并使用注意力机制以及循环神经网络生成回复.在带有外部知识的大规模医疗对话数据集KaMed上进行了相关实验,该数据集为收集自在线平台的真实数据.实验结果表明提出的模型生成的回复在流畅性、多样性、正确性和专业性等方面均显著优于大部分基准模型.证明了合理引入外部知识的医疗对话模型能产生成更有医疗价值的回复.

期望收益、知识权力感知对员工知识隐藏行为影响研究

基于社会交换理论、资源基础理论以及理性行为理论构建概念模型,分析期望收益、知识权力感知对员工知识隐藏行为的影响。研究证实期望收益对知识隐藏意愿有显著的正向影响;期望收益对知识隐藏行为的影响没有得到证实;知识权力感知对知识隐藏意愿有显著的正向影响;知识隐藏意愿对知识隐藏行为有显著正向影响;自我效能感对知识隐藏意愿与知识隐藏行为之间的关系起到了正向的调节作用。据此提出相应的知识管理策略,以有效抑制知识隐藏行为、加强组织中的合作创新,为企业实现其组织目标提供良好的知识资源供给。

教材直观与知识感知理论在人体解剖学教学中的应用

在医学基础课中,人体解剖学是一门主干专业课,属于形态学范畴,是医学生进入神圣医学殿堂的一块敲门砖,其与医学各基础课、临床课之间有着不可分割的联系。人体解剖学具有难学、难记,枯燥而又难以表述和理解的特点,因此,讲授这门课时,要充分利用各种直观性教学手段。在教育心理学中,教材直观是指主体对直接感知到的信息（直观教材）的表层意义、表面特征进行加工,对有关事物形成具体的、特殊的、感性认识的认知活动。运用直观教材的目的是加深学生对知识的感知,是学生由不知到知的开端,

领地行为对知识创新的影响路径

基于心理所有权理论,以58个团队主管和229个团队成员样本为调研对象,构建并验证了感知知识所有权-领地行为-知识创新(知识集成和知识创新)作用机制模型。结果表明,感知知识所有权、领地行为对知识创新过程的影响机制存在差异性:①感知知识所有权对知识集成具有显著正向影响,而对知识创造具有显著负向影响;②领地行为在感知知识所有权对知识集成和知识创造的影响中起中介作用;③团队心理安全调节感知知识所有权与知识领地行为的关系。高团队心理安全可以减弱感知知识所有权对领地行为的正向影响,低团队心理安全有助于增强感知知识所有权对领地行为的正向影响。团队心理安全在一定程度上调节了领地行为对感知知识所有权与知识集成和知识创造的中介作用。

具有知识服务功能的物联网

针对资源受限的物联网在信息存储、传输和智能处理方面遇到的挑战,本文提出一种新的解决方案:创建一种形式语言,用于描述以感知信息为基础的知识;定义基于感知器的语义解释;构建基于感知器的微型知识库;将感知器收集到的感知信息转换成知识,并向用户提供知识服务;由此建立具有知识服务功能的物联网。这种物联网可将各种不同类型的感知信息转换成同一种形式的知识,解决WSN中异构感知网络之间的通信问题。由于知识是数据和信息的高度浓缩和抽象,知识的表达形式使数据量的减少发生了质的飞跃,这对于解决资源受限的物联网在存储和传输方面的问题将起到极大的推动作用。

虚拟社区用户持续知识搜寻意愿影响因素研究

[目的/意义]对虚拟社区用户的持续知识搜寻行为进行研究,有助于更加深入地了解用户在虚拟社区中的知识活动与内在状态,促进虚拟社区健康持续发展。[方法/过程]以自我感知理论与期望确认理论为理论基础,构建虚拟社区用户持续知识搜寻意愿影响因素模型。运用问卷调查方法收集数据,利用偏最小二乘结构方程模型对数据进行分析,检验本文的研究假设与模型。[结果/结论]知识搜寻经验显著影响用户对知识增长、心流体验和社区有用性的感知,这些内在状态的积极感知又进一步影响用户在社区中搜寻知识的满意度,进而影响用户在社区中的持续知识搜寻意愿。