金融股权知识大图的知识关联发现与风险分析

金融机构的复杂股权网络是系统性金融风险的微观成因和传导渠道.因此,发现和分析股权网络中的关键风险特征结构对金融监管有着重要意义.本文从知识关联理论出发,基于大规模股权网络构建金融股权知识大图,在此基础上提出了多层股权穿透(MEP)算法,揭示以金融机构为中心的穿透式多层股权网络;提出了关键股权路径发现(CEP)算法,发现金融机构之间的关键股权路径.本文结合案例对以上基于知识关联的股权风险结构进行了实证分析,并对MEP和CEP算法进行了性能分析与对比.基于真实数据的实证分析和性能分析表明,与传统的股权结构分析方法相比,本文所提出大数据算法能够更加高效和准确地发现和分析关键股权风险结构,支撑系统金融性风险的穿透式监管.     

医疗健康大数据驱动的知识发现与知识服务方法

知识服务是提升我国医疗健康服务机构管理决策水平和提高资源利用效率的重要手段,在促进医疗健康资源整合和实现分级诊疗过程中具有不可替代的重要作用,关乎14亿人民健康福祉。由于我国现阶段优质医疗资源总量不足、分布不平衡,导致医疗健康管理和服务水平难以满足不断增长的高质量医疗健康服务需求。针对该突出矛盾,本文在界定了基于“资源观”的新时代医疗健康大数据概念的基础上,提出了医疗健康大数据驱动的知识服务方法论,包括医疗健康案例知识的组织与动态更新方法,医疗健康推理知识的生成与发现方法,以及考虑综合效用和多样性的医疗知识服务推荐方法,并将所提方法论应用于某三甲医院医疗集团的案例实践,结果表明医疗健康大数据驱动的知识服务方法提高了优质医疗资源的利用效率、基层医院的接诊能力、医疗机构的管理决策有效性,提升了患者的满意度,有力促进了智慧医疗和分级诊疗政策落地。     

制造业多价值链协同数据空间产品知识属性与销量预测关联性研究

制造业领域多价值链协同数据空间知识引擎在本体建模的过程中，通常会出现由于产品知识不完备所导致的部门间知识管理与知识共享效率低下的问题。因而，需要系统地分析本体、属性与特征之间的关联与约束关系，提出结合产品生产、销售、供应、服务等多价值链数据协同的智能本体构建模型。制造业多价值链协同数据知识引擎本体的构建，是知识引擎应用场景的关键环节之一。针对数据空间中特征关联性挖掘的需求，本文构建了基于轻量梯度提升机、极度梯度提升与随机森林的树集成销量预测模型，并提出了以销量预测任务为中心的制造业多价值链协同数据空间的特征关联分析方法。对企业网上销售平台的销售数据进行预测实验。在树集成销量预测模型实验结果基础上，计算SHAP值，分析各项特征与预测结果之间关联性，并在消融实验中验证了SHAP值获得的特征关联性对树集成销量模型的影响。本文提出的树集成销量预测模型与SHAP值的特征关联度分析法为制造业知识引擎的建模过程的本体与属性的自动化筛选提供了可靠的理论与数据支撑。     

基于社交媒体数据的应急决策大群体群智知识挖掘及其价值测度方法研究

本文针对突发事件下的社交媒体数据体量庞大,但能够辅助应急决策的大群体群智知识分布无序且价值难以测度的问题,提出了一种应急决策大群体群智知识挖掘及其价值测度方法。首先,基于社交媒体博文数据,依据特定应急决策知识框架,采用TF-IDF(term frequency-inverse document trequency)法和改进后的词汇链算法构建了应急决策大群体群智知识挖掘方法;然后,提出了博文热度计算方法,在此基础上根据知识的语义重要性计算博文包含的群智知识总价值,并使用Shapley函数对群智知识价值进行分配;最后,以“新冠疫情”事件为案例对方法进行应用,并通过对比分析说明了方法的有效性和优越性。     

基于领域知识和聚类的关联规则深层知识发现研究

本文针对传统关联规则挖掘算法产生大量冗余规则,提出了对关联规则结果进行二次挖掘,并设计了算法对挖掘出的关联规则进行聚类,然后基于已有领域知识对聚类后的关联规则进行新颖度评价,对于新颖度较高价值较大的关联规则可以存储于领域知识库用于决策使用或再次挖掘过程。该算法有效的减少的规则的数量,提高了规则的新颖性和精确度,对商业应用具有很高的价值。文章最后使用UCI开源数据进行了实验分析,并验证了该算法的有效性。     

融合知识图谱与神经网络赋能数智化管理决策

知识图谱是感知智能通往认知智能的重要桥梁，基于知识图谱的知识表示、融合、推理将对管理决策产生深远影响.知识图谱能够有机集成符号表示和神经网络进行更有效的知识推理与决策.本文提出一套基于知识图谱的神经符号集成推理框架及三个技术方法，包括融合本体知识和生成模型的零样本决策、知识图谱嵌入表示学习增强结果异质性和可解释性、基于知识图谱的预训练模型增强面向下游任务的自动决策.该“1+3”技术体系实现了“模型驱动+知识增强”,在数智化管理决策中具有技术创新性.该体系已在实际商务管理实践中落地与应用，充分彰显场景创新性.该体系也具备通用性，可适用于多领域多情境的管理决策.     

企业技术创新中知识价值实现影响因素的实证研究

本研究目的在于通过实证研究确定企业技术创新中知识价值实现的关键影响因素。通过文献回顾,本文提出了企业技术创新中知识价值实现的衡量标准,构建了知识价值实现影响因素模型,并提出了10条基本假设。作者对120家企业进行了问卷调查,并运用多元回归方法分析了有效数据,结果发现学习型文化、组织距离、群体激励、知识差距和信任水平是企业技术创新中知识价值实现的关键影响因素,其中学习型文化和组织距离对目标变量影响最为显著,最后,对研究结论做了解释。     

基于文本聚类的客户知识获取和应用研究

基于文本聚类技术在移动通信行业客户服务文本记录分类中的应用研究,构建了文本分类处理的概念模型。采用集合式表示方法对客户知识进行定义,通过向量空间模型进行文本转化和数据矩阵的构建,提出了TF-MI函数进行特征词的权重计算,利用层次聚类进行数据处理,并通过类别判断的4条准则进行了聚类结论分析和讨论,从而进一步强调了文本聚类技术在移动通信行业客户服务系统知识获取工作中的实用价值。     

需求变动下的物流配送干扰管理模型的知识表示与求解

针对需求变动下的物流配送干扰管理数学模型难以支持实时建模与实时求解的缺陷,通过深入分析需求变动的物流配送干扰管理问题的已知知识、建模知识与求解知识,引入人工智能和知识工程的相关知识表示理论与建模方法,建立该问题的BRGISC模型知识表示方法,将包含多种需求变动事件的物流配送干扰管理的建模与求解过程进行知识表示,并以此知识表示为基础,提出一种解决该问题的基于知识的求解方法,设计了知识库和推理规则,实现该类问题的实时建模与求解过程,并应用到中石油大连销售分公司市内配送小配送片区0#柴油的日常需求变动干扰管理中.实例运行和数据实验的结果表明,该方法能够满足对多种需求变动事件的实时响应,实时生成干扰管理决策方案.     

企业知识系统有效性的评价指标体系与方法

本文基于企业知识系统概念的讨论,对知识系统中的静态知识与动态知识能力进行了划分,强调了企业知识系统有效性的意义.研究设计出了针对企业知识系统有效性的评价指标体系与评价方法.利用该评价指标体系和方法可以测评企业知识系统的有效性,从而为企业管理决策提供有价值的参考.     

大国风范大国魅力--谈温家宝总理的美国之行

2003年12月,我国外交工作再掀高潮。应美国总统布什、加拿大总统克雷蒂安、墨西哥政府和埃塞俄比亚总理梅莱斯的邀请,国务院总理温家宝对此四国进行正式访问,并出席在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行的中非合作论坛第二届部长级会议开幕式。温家宝总理此次出访,增进了上述四国对中国人民的了解和友谊,尤其是对美国的访问,温家宝以一个大国总理的领袖风范、个人魅力获得了世界一片喝彩,也令美国朝野为之震动。回顾一下温总理的这次美国之行,对各级领导干部应该说有多方面的启示。一温家宝总理出访美国,是中国新一届政府总理第一次对美国进行…     

知识原理、知识具体与企业知识创新

当知识成为社会尤其是企业创新的重要资源时,对知识所进行的分析和研究越来越深入。本文从企业知识分类的角度分析了企业创新的一个重要方面,提出了知识原理和知识具体两个相对应的概念,分析了这两个概念在被企业运用过程中的性质和特点,从而指出知识原理与知识具体的转化是一项重要的创新活动。     

人的知识来源模型以及获取和传递知识过程的管理

对每个人来说如何有效地获取知识和传递知识都是非常重要的问题。长期以来,除了正规教育以外,人们将获取知识和传递知识视为一种自然行为而没有将其作为一个专门问题来系统研究。作者认为,人获取知识和传递知识的过程实际上是可以被管理的。本文提出了人的知识来源模型(体验法、交流法、解读法、反思法)和四种方法的实施要点,以提高人获取和传递知识的效率和效能。然后基于知识来源模型提出了人获取知识和传递知识过程的管理方法。     

Knowledge Life Cycle,Knowledge Inventory,and Knowledge Acquisition Strategies*

For a knowledge‐ and skill‐centric organization, the process of knowledge management encompasses three important and closely related elements: (i) task assignments, (ii) knowledge acquisition through training, and (iii) maintaining a proper level of knowledge inventory among the existing workforce. Trade‐off on choices between profit maximization in the short run and agility and flexibility in the long term is a vexing problem in knowledge management. In this study, we examine the effects of different training strategies on short‐term operational efficiency and long‐term workforce flexibility. We address our research objective by developing a computational model for task and training assignment in a dynamic knowledge environment consisting of multiple distinct knowledge dimensions. Overall, we find that organizational slack is an important variable in determining the effectiveness of training strategies. Training strategies focused on the most recent skills are found to be the preferred option in most of the considered scenarios. Interestingly, increased efficiencies in training can actually create preference conflict between employees and the firm. Our findings indicate that firms facing longer knowledge life cycles, higher slack in workforce capacity, and better training efficiencies actually face more difficult challenges in knowledge management.     

知识积累、知识激活与创新能力关系研究

关于知识与创新间的关系,现有研究多强调不同类型知识对创新总体绩效的影响差异,较少关注同一知识基对创新微观过程的不同阶段是否具有同等影响。针对这一理论缺口,本研究首先建构了知识积累与基于创新微观过程的企业创新能力间关系模型,并利用问卷调查获得的419份国内企业数据、利用层次回归方法进行实证检验。研究发现：企业知识积累对创新能力具有显著提升作用,并且这种积极效应贯穿在创新的整个微观过程中;分别以内、外组织学习为特征的不同知识激活机制在促进知识贡献于创新不同阶段能力提升过程中具有不同影响。本文最后讨论了理论贡献、管理意义及局限。     

Knowledge Transfer and Knowledge Building at Offshored Technical Support Centers

This study investigates knowledge transfer and knowledge building at three technical support centers (TSCs) which have been offshored to China. Utilizing an interpretive case study approach, the study examined how organizational knowledge was transferred from the US-based onshore TSC to a China-based offshore TSC, and how China-based knowledge was built and expanded in a dynamic changing business context. A model is presented which was developed from qualitative analysis of the field data, and this model aids understanding of how knowledge was transferred and built at the individual level, the group level and the organization level at the China-based offshored TSC. The shared mental models of the people in the organizations helped individual knowledge to be linked to group knowledge, and then to organizational knowledge. The ongoing informal communication, close interaction and coordination between onshore and offshore group members facilitated the knowledge transfer from onshore to offshored TSC. The model presented also demonstrates the knowledge flow through knowledge intermediaries in the offshored knowledge transfer and building processes, and provides new insights into organizational learning in an offshored business context.     

大数据中的管理问题:基于大数据的资源观

作为重要的战略资源,大数据中包含诸多关键的管理问题.文章首先评述了基于不同视角对大数据的认识.然后,从管理的视角看大数据,指出大数据是一类重要的战略性信息资源,并从复杂性、决策有用性、高速增长性、价值稀疏性、可重复开采性和功能多样性等6个方面探究了大数据资源的管理特征.最后,提炼并探讨了大数据资源的获取问题、加工问题、应用问题、产权问题、产业问题和法规问题等6个方面的关键管理问题.     

基于知识情境的知识重用与创新机制研究

知识情境是知识产生和应用的具体背景和环境.本文提出用情境图为知识情境建模,通过本体概念匹配获得结点相似度,推算情境相似度,进而得到与问题情境相似的历史情境;提出补情境及相似度向量的概念,通过相似度向量分析,获得相似情境的补情境,从而建立一种将相似情境与其补情境进行整合的知识创新机制;建立基于知识情境的知识重用与创新管理系统框架,系统由查询模型生成、情境库和知识库及情境匹配及分析等模块组成,实现知识的重用和创新管理;给出一个应用实例,说明系统应用于汽车概念设计的基本过程.     

大武汉躁动

策划人语武汉正在发生大变化。大建设、治庸风暴、打造最优投资环境、推出城市英雄、建设概念性城市新区、城市功能转型升级、纪念辛亥革命百年……一连串看似不相及的事情,如果鱼贯而出,以某种姿态接踵而至,就会令人别有一番联想。