基于Ontology的跨组织知识整合方法研究

从知识整合的实际需求和研究现状出发,给出了跨组织环境下基于Ontology技术的知识整合流程,并结合语义网技术实现了知识集的闭包、查询与标准化同构等算法,开发了跨组织知识整合的原型系统。通过一个钢铁企业跨组织知识整合案例展示了原型系统的功能,说明知识的整合可以达到语义增值的效果;通过两个实验给出了原型系统的性能。     

企业门户:组织新型知识管理工具

最近二十年,信息技术的运用对组织运营产生了巨大的作用,然而出现的一个问题就是信息的大量冗余,即信息过载的问题.组织对信息进行管理的要求越来越强烈,企业门户的出现能够满足这种需求,解决组织中信息管理的难题.企业门户的作用就在于通过整合组织各种信息,能够有效支持组织成员的决策和协作.同时,它实现了对组织知识的创造、获取、传递和应用,因此,它作为一种知识管理工具的潜力对组织来说是非常重要的.本文要论述的就是企业门户能够很好地完成组织知识管理的全过程,是一种有效的组织知识管理工具.     

面向应用的联邦学习研究评述:基于“要素-过程”框架

打破数据孤岛,促进数据流通合作是数字化时代的重要课题。随着数据安全和隐私保护受到广泛关注,传统的以数据集中为主的合作模式受到挑战。联邦学习为解决这一现实问题提供技术解决方案,但是其进一步应用还面临诸多困难。本文从技术应用和技术管理的角度,收集联邦学习的相关文献并进行文献计量分析,提出基于“要素-过程”的联邦学习应用框架。该框架围绕基础设施、节点数据、算法模型、联邦参与方4个关键要素,遵从发起、执行、评估、治理4个核心过程,形成“4+4”的技术应用模型。我们依据此模型梳理和分析联邦学习技术应用的现状,提出联邦学习应用进一步发展需要解决的关键科学问题。本文对推动联邦学习技术在经济管理领域的深入应用具有一定的意义。