基于贝叶斯网络的个体隐性知识测度方法研究

作者： 陈友玲 ¹ 张岳园 ¹ 凌磊 ¹ 高然 ¹
作者单位：

1. 重庆大学机械传动国家重点实验室
提交时间：2018-04-12 14:02:12

摘要: 隐性知识是企业创新力和竞争力的源泉，因此对其进行合理地表达、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可行性和有效性。

隐性知识测度方法贝叶斯网络个体

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201804.01448 (或此版本 ChinaXiv:201804.01448V1)
DOI:10.12074/201804.01448V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201804.01448.V1
推荐引用方式： 陈友玲,张岳园,凌磊,高然.(2018).基于贝叶斯网络的个体隐性知识测度方法研究.计算机应用研究.[ChinaXiv:201804.01448] (点此复制)

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2018-04-12 14:02:12

ChinaXiv:201804.01448V1

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