罗俊勤
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
- 供职机构：华南理工大学工商管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理社会学更多>>
- 企业业务流程知识检索方法研究——基于知识模式被引量：1
- 2011年
- 知识流是企业业务流程的一项重要方面,各个流程需要不同的知识。在分析了知识语义表达的基础上,结合企业流程对知识的需求,提出由企业元知识库、企业知识模式库以及流程知识模式库组成的知识库模型,并分析了使用知识索引提取企业知识模式和使用二进制区分矩阵提取业务流程知识模式的方法。最后,使用lucene和Struts等工具实现了基于知识模式的流程知识检索系统。实验结果表明,基于知识模式的流程知识检索具有较高的效率。
- 廖开际罗俊勤
- 关键词：知识模式知识检索元知识
- 基于工作流的个性化知识服务被引量：2
- 2010年
- 由于知识水平、知识背景等差异,不同用户在完成相同任务时有不同的知识需求。根据知识需求把知识流引入业务过程元模型中,实现工作流技术与知识管理的集成。利用用户模型对业务过程知识进行过滤,为用户提供基于业务角色和任务的个性化知识服务。
- 廖开际罗俊勤
- 关键词：工作流知识服务用户模型
- 基于贝叶斯网的知识集群研究被引量：3
- 2011年
- 为了解决知识服务站点上传统知识分类模式的限制,根据社会学中集群行为观点,将网络用户的访问行为看做集群行为,且根据用户集群行为在知识服务网上对知识项的访问提出知识集群概念。结合访问日志库中的记录以及用户集群行为的时段性特点,利用贝叶斯网中变量之间概率依赖关系的优点,构建一种动态的、基于用户集群行为的知识聚合模型——知识集群,此模型将用户访问的知识项看做网络节点,利用概率推理得出节点之间的依赖关系,最终动态形成知识项聚合。通过实验数据,证明了此模型方法的可行性及有效性。
- 廖开际刘其辉易聪罗俊勤
- 关键词：贝叶斯网
- 基于概率推理的动态知识集群及其应用研究
- 2011年
- 现有的知识推荐方法主要是静态知识分类推荐和单个用户个性化推荐,忽略了用户大众在知识访问中表现出的网络集群行为特征。用户的网络集群行为所访问的知识项之间往往隐含着某些内在联系,将网络集群行为下所形成的知识群落称为知识簇。根据基于网络集群行为的用户访问之间的影响关系和访问日志处理过程,构建了基于网络集群行为的动态知识簇模型。将用户访问的知识项看作网络节点,利用概率推理得出节点之间的关联关系形成动态知识簇。当用户访问某个知识项时,根据动态知识簇向用户推荐该知识项的相关知识。使用网络爬虫技术挖掘知识服务网＂豆瓣网＂用户对豆瓣电影的访问日志作为实验数据,实验结果证明了基于概率推理的动态知识簇的推荐方法是有效的。
- 廖开际罗俊勤闫健峻
- 关键词：知识分类集群行为
