76、面向组织员工的复合知识推送系统框架解析

面向组织员工的复合知识推送系统框架解析

1. 背景与问题提出

在知识经济时代，知识管理对于组织的发展和竞争力提升至关重要。随着信息技术的广泛应用和互联网的普及，组织获取外部知识变得更加容易，内部知识的共享和创造也更为便捷，知识储备急剧增加。然而，知识过载和知识丢失问题的出现，反映出组织内部知识缺乏有效管理。尽管组织拥有丰富的知识储备和知识来源，但员工获取知识的能力却严重不足。因此，构建一个面向组织员工的知识推送系统迫在眉睫。

近年来，知识推送的研究受到了学术界和企业的广泛关注。但以往的研究主要集中在从用户兴趣和爱好的角度进行知识推送，而组织员工的知识需求不仅来自个人兴趣和爱好，还来自岗位和工作流程的要求。目前，针对组织员工知识需求特点的知识推送相关研究仍处于空白状态。

2. 复合知识推送机制分析

组织员工所需知识的属性具有组织属性和自然属性两个方面。组织属性要求员工作为组织成员，必须掌握岗位和工作流程所需的知识，以完成工作并提高决策水平；自然属性则表明员工作为个体，有从个人兴趣和爱好中获取知识的需求，这些知识包括工作技能、新工具和新方法的使用等，有助于提高工作效率。同时，基于个人偏好构建实践社区，也有助于组织文化的建设。由于知识的复杂性、个人兴趣的多样性以及工作环境的具体要求，有必要分析复合知识推送机制。
- 基于员工实时兴趣的知识推送 ：现有研究主要关注在海量知识/信息领域中寻找满足用户需求的知识，如通过电子邮件、网页或用户手动预订的渠道进行知识推送。但这些研究假设外部环境动态变化，而用户的兴趣和爱好相对静态，实际情况并非如此。用户的兴趣可能随时发生变化，这些变化反映在用户使用计算机的行为中，如浏览网页、启动应用程序等。因此，使用传统推送技术不断修改用户的兴趣设置并不可行。现在需要一个智能系统，通过监控实时数据流获取员工的实时兴趣，并推送相关知识。例如，监控HTTP流量获取网站信息，进而获取网站中的知识特征；监控Windows系统信息获取打开的应用程序和焦点；监控键盘输入获取输入文本。这些信息构成员工的实时兴趣，系统据此推送相关知识。
- 基于员工固定兴趣的知识推送 ：这种推送机制与传统机制类似，根据员工在个人偏好库中预订的内容进行知识推送。员工首先手动设置个人偏好并保存到偏好库中，然后根据对推送知识的评估（包括基于实时兴趣和固定兴趣的知识），不断扩展和修改个人偏好。最后，系统根据准确反映员工固定兴趣的偏好库推送知识。挖掘个人偏好的方法可以使用聚类、人工神经网络、模糊逻辑、粗糙集等技术和方法。此外，基于个人偏好构建实践社区，有助于增强组织文化。
- 基于岗位的知识推送 ：组织结构决定了岗位设置，不同岗位的员工有不同的知识需求。例如，仓库管理员需要物流知识，会计需要财务知识。因此，需要建立一个岗位知识需求库，明确每个岗位应掌握的知识类型和程度。当员工登录系统时，系统首先验证员工身份，然后从基本信息表中读取员工的岗位信息，根据岗位知识需求库确定知识特征，最后在知识空间中搜索合适的知识并推送给员工。
- 基于工作流程的知识推送 ：组织通常通过相应的工作流程来完成日常任务。工作流程以主题为导向，可以看作是不同岗位基于操作逻辑的整合。因此，工作流程中涉及的岗位知识需求构成了工作流程的知识需求。工作流程应用通常分为多个阶段，每个阶段的知识需求是连续的，即当前阶段的工作依赖于上一阶段积累和创造的知识。系统可以根据工作流程本身的知识特征和阶段信息，向员工推送合适的知识。为此，需要建立一个工作流程知识需求库，明确工作流程的知识特征和不同阶段知识的存储地址。系统首先与工作流引擎交互，获取工作流标识和当前阶段信息，找到工作流程中涉及的岗位，从岗位知识需求库中获取工作流程的知识特征，从工作流程知识需求库中获取上一阶段知识的存储地址，最后在知识空间中搜索知识，并将获取的知识推送给员工。

3. 关键信息技术分析

• 软件代理 ：代理源于人工智能，通常被定义为一个自主实体，能够感知环境，对外部信息进行判断和推理，自主进行决策和行动，以完成某些任务。根据执行实体的不同，代理可分为人类代理、硬件代理和软件代理。其中，软件代理是一种可以为用户执行给定任务的软件，具有一定的智能程度，能够执行部分任务并以适当的方式与环境交互。软件代理技术为解决当前开放、分布式和复杂的网络环境下的知识管理问题提供了新的途径。复合知识推送系统是一个复杂而智能的系统，员工登录系统的识别、实时跟踪员工兴趣、搜索和推送知识等任务，都需要智能实体在后台自动完成，系统的正常运行也依赖于智能实体之间的持续交互。因此，软件代理技术是实现该系统的合适选择。实现该系统需要在每个员工的操作平台上安装个人代理，在服务器上安装通用推送代理和特殊代理。
• 知识网格 ：知识网格由Fran Berman于2001年首次提出，其相对完整的定义是：知识网格是一个智能互联环境，能够使用户或虚拟角色有效地获取、发布、共享和管理知识资源。它为用户或其他服务提供知识服务，有助于实现知识创造、工作协调、问题解决和决策支持。在本文中，知识空间被定义为一个能够使用知识网格技术智能处理知识/信息的存储空间，主要存储实体包括知识库、岗位知识需求库、工作流程知识需求库和个人偏好库。知识空间涵盖的知识范围广泛，不仅包括员工个人知识和组织私有知识，还包括从外部获取的知识。当系统搜索知识时，搜索顺序为个人代理的本地搜索、组织代理（通用推送代理和特殊推送代理）的内部搜索和组织代理的外部搜索。知识库中存储的知识根据组织设定的类别进行定义，可从简单到复杂分为概念、公理、规则和方法，也可分为个人私有知识、组织私有知识和公共知识。

4. 复合知识推送框架结构

基于上述对复合知识推送机制和关键信息技术的分析，提出了一个面向组织员工的复合知识推送系统框架。该框架的主要主体功能分析如下：
- 知识空间 ：知识空间中存储的知识/信息包括个人私有知识、组织私有知识和从外部环境获取的知识。知识的存储是分布式的，可以存储在本地个人知识库、组织服务器（组织知识库、个人偏好库、岗位知识需求库、工作流程知识需求库）甚至外部知识源（如互联网）中。知识空间管理平台以知识网格为核心技术，负责管理这些知识。当软件代理提出知识请求时，知识空间管理平台负责搜索知识并反馈搜索结果。
- 个人代理 ：个人代理安装在员工的操作平台上，具有以下功能：
- 完成身份识别（用户名、密码等安全机制），并将员工与岗位和偏好信息连接起来。
- 实时跟踪员工的兴趣变化，搜索本地知识并推送给员工。如果员工不满意，向通用代理发送知识请求。
- 接收并显示知识搜索结果。
- 评估搜索结果，扩展和修改个人偏好。
- 使用合适的挖掘工具和策略完成个人偏好挖掘。
- 组织代理 ：组织代理安装在推送服务器上，以四种模式运行：
- 基于员工实时兴趣的知识推送模式：接收个人代理的知识请求，在内部和外部环境中搜索知识，搜索由知识空间管理平台负责，将搜索结果反馈给个人代理，根据员工的评估扩展和修改个人偏好，并使用合适的挖掘工具和策略挖掘个人偏好。
- 基于员工固定兴趣的知识推送模式：定期或在与员工兴趣和爱好相关的外部知识发生变化时，搜索外部环境，将最新信息和知识推送给员工。
- 基于岗位的知识推送模式：当员工登录系统并通过个人代理的身份验证后，从员工的基本信息表中获取岗位信息，从岗位知识需求库中读取相应的知识特征，在知识空间中搜索知识，并将搜索结果推送给员工。
- 基于工作流程的知识推送模式：与工作流引擎交互，读取工作流ID和当前阶段信息，从工作流程知识需求库中读取涉及的岗位信息，确定知识特征，同时定位上一阶段知识的存储地址，在知识空间中搜索相关知识并推送给员工。

下面是复合知识推送框架的主要主体功能表格：
|主体|功能|
| ---- | ---- |
|知识空间|存储个人私有知识、组织私有知识和外部知识，由知识空间管理平台以知识网格为核心技术进行管理，负责搜索知识并反馈结果|
|个人代理|完成身份识别，跟踪员工兴趣变化，搜索本地知识，接收和显示搜索结果，评估结果以扩展和修改个人偏好，挖掘个人偏好|
|组织代理|以四种模式运行，包括基于实时兴趣、固定兴趣、岗位和工作流程的知识推送模式|

mermaid流程图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(员工操作平台):::process -->|身份识别、兴趣跟踪等| B(个人代理):::process
    B -->|知识请求| C(组织代理):::process
    C -->|搜索知识| D(知识空间):::process
    D -->|搜索结果| C
    C -->|推送知识| B
    B -->|显示知识| A

综上所述，复合知识推送系统通过综合考虑员工的实时兴趣、固定兴趣、岗位和工作流程等因素，结合软件代理和知识网格等关键技术，能够为组织员工提供全面的知识支持，提高员工的工作效率和组织的知识管理水平。在后续的实践中，还需要不断优化和完善该系统，以更好地满足组织员工的知识需求。

面向组织员工的复合知识推送系统框架解析

5. 案例研究

基于上述框架，开发了一个名为 KEMS（Knowledge Express Mail Service）的复合知识推送系统原型，并在一些软件开发公司中得到应用。以下是该系统在公司一名设计师个人操作平台上的运行界面展示：

KEMS 的运行结果表明，在软件开发过程中，通过 KEMS 提供的全面知识支持，可以缩短开发周期，提高公司的知识管理水平。

系统的运行依赖于个人代理和组织代理在后台的交互。安装在员工操作平台上的个人代理是客户端软件，它与安装在服务器上的组织代理进行交互和协调，在知识空间中完成知识搜索、推送、显示和反馈等工作，确保系统正常运行。KEMS 的运行机制如下：

mermaid 流程图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(员工操作):::process -->|触发知识需求| B(个人代理):::process
    B -->|知识请求| C(组织代理):::process
    C -->|搜索知识| D(知识空间):::process
    D -->|搜索结果| C
    C -->|推送知识| B
    B -->|多种处理方式| E(员工接收知识):::process
    E -->|评估反馈| B
    B -->|更新偏好| C

对于推送的知识，个人代理可以采用多种处理方式：
- 弹出窗口显示 ：最直接的方式是将知识显示在弹出窗口中，让员工及时看到。
- 本地磁盘保存并提醒 ：将知识保存到本地磁盘，并以通知的形式提醒员工在在线时查看。
- 离线邮件和短信通知 ：当员工离线时，将知识通过邮件发送给员工，并将相关通知发送到员工的手机上。

6. 总结

通过对组织员工知识需求的推送机制进行分析，引入关键信息技术，提出了一个复合知识推送系统框架，并通过企业案例说明了该框架能够满足员工的知识需求，提高工作效率。

由于知识管理的复杂性，无论是理论研究还是实践研究，知识推送的研究都还处于起步阶段。本文的研究旨在分析复合知识推送系统的框架，并基于企业实际的知识需求对复合知识推送系统进行实践探索。

以下是对整个复合知识推送系统的要点总结表格：
|要点|详情|
| ---- | ---- |
|背景|知识经济时代，组织知识管理存在问题，员工获取知识能力不足，现有研究未满足组织员工知识需求特点|
|推送机制|包括基于员工实时兴趣、固定兴趣、岗位和工作流程的知识推送|
|关键技术|软件代理和知识网格|
|框架结构|由知识空间、个人代理和组织代理构成|
|案例应用|KEMS 系统在软件开发公司应用，提高开发效率和知识管理水平|

未来，随着组织业务的不断发展和员工知识需求的变化，复合知识推送系统需要不断进行优化和改进。例如，可以进一步提高软件代理的智能程度，使其能够更准确地捕捉员工的兴趣变化；加强知识网格的建设，整合更多的知识资源，提高知识搜索的效率和准确性。同时，还可以结合大数据分析等技术，对员工的知识需求进行更深入的挖掘和预测，为员工提供更加个性化、精准的知识推送服务。

总之，复合知识推送系统为组织员工的知识获取提供了一种有效的解决方案，但仍有很大的发展空间，需要在实践中不断探索和完善。