伍晓赟

摘 要：知识经济时代赋予了现有企业在经济发展方面新的优势，相比较传统发展更具备了信息资源整合与体系化管理的条件，不但确保了企业管理数据具备合理化的统筹条件，更在此基础上提供了内部多元化管理的概念，为整体知识平台构建和员工精神文明埋下了扎实基础，也为后续发展道路指明了方向。本文依据多元知识融合的企业知识管理进行分析，通过相应的需求针对性采取办法渗透条件，确保在体系化的数据环境中，为后续知识管理工作提供良好的操作基础。

关键词：多源知识融合；企业知识；管理方法

多源知识融合是指现有网络信息化时代针对外界知识和相关理论数据的统筹过程，在实际功能的有效贯彻途中提供了严谨且妥善的数据思路同时，更在此基础上赋予了企业知识管理方面的优势，为整体企业知识管理体系的构建，提供了完善且扎实的数据基础。

一、企业知识管理概述

企业知识管理是基于相关知识体系统筹确保市场经济地位和工作有效开展的新型管理思想，其主要核心针对于企业经营管理体系、市场战略管理、人力资源、财务行政、市场研究和开发等多方面，对其中的知识体系具备有效统筹条件的同时，更促使相互之间具备了联系和共享的平台，确保了整体企业管理制度方面有效的信息沟通条件，并为后续生产和生存提供了完善的市场竞争力，确定了整体企业管理在结构、思维、文化、价值观念上的优势，以此更好的实现企业自身价值优势，确定后续社会经济地位。

依据以上功能影响，企业知识管理在现有企业内部管理体系建设中已然成为研究的主要核心，针对相关知识的管理，在有效的材料积累和功能定位方面已具备较全面的认识，确保现有经济环境采取有效的经济构筑条件，确定相应知识理论有用武之地，以便为后续企业组织的经济发展和信息统筹提供非常全面的促进条件。其次，在企业知识管理概念有效贯彻和运转的途中，需要针对企业特性采取具备针对性的知识获取，这样才能够确保相应技术和信息情报具备实用性，并为后续的管理与协调提供完善的探讨基础，确定主要企业培新和经济延伸方向，为整体经济和团队建设提供全面且稳定的先进性管理措施。

最后，在现有网络信息化时代中，针对传统知识获取途径应当采取有效的转型，一方面针对自身知识获取提供更加稳定的延伸平台，为整体工作构筑更加稳定的共享条件同时，更能够在此基础上赋予先进化的概念，确保经济与知识体系相协调，为后续工作提供相对稳定且具备数字化条件的沟通渠道。这样一来，在实际工作信息数据交互和相应知识沟通环境中提供了更具备效率的条件，并赋予了现有企业经济和管理上的优势，为整体企业在市场环境和技术环境中提供更加全面且先进的感知前提。

由以上条件可知，基于多源知识融合环境下，促进企业知识管理方法的有效延伸，需要针对网络和企业管理数据进行协调，并在此基础上开展相关领域的开创工作，这样才能够确保相应知识途径具备先进性和科学性的前提。其次，在多源知识融合过程中，选取有效的发现方法，建立企业员工与企业知识之间互通平台，在现有企业工作和管理方面需要进行着重分析，一方面确保了企业员工内部在工作状态和情感问题上具备感知条件，更依據相应专业知识的有效获取和提升，为后续任务分配和培训教育提供良好的渗透基础，最终保证整体企业在市场环境中具备可持续发展的基础。

二、多源知识融合的企业员工管理方法

确定企业员工管理方法应当针对企业个人素质、工作记录和网络行为记录进行综合统筹，确定相应人格条件和相关特长，以便为后续整体工作发展提供良好的参照条件。从整体工作开展的难度而言，相关的行为描述和个人属性难以被真正定位，所以应当采取科学的统筹方法确定相应人格在数据方面的可规划性，以便为后续属性匹配和人事管理提供良好的延伸基础。

1.总体框架的建设

总体框架的建设主要从两个方面进行分析：首先，便是针对企业员工自身特性和行为的模块构建，确定相应分词模式，以行为数据采取体系化的描述条件，并为员工提供相对完善的数据优势。其次，基于分析成果和条件将相关的知识有效管理，确定在员工行为模型环境中具备有效渗透的条件，并满足实际员工自身条件的评估标准，为后续企业发展提供完善的决策依据。

基于以上两方面的框架建设基础，采取有效的信息统筹和网络体系渗透工作，能够为整体知识管理提供完善的发展条件，更能够在此基础上构筑经济延续的大概方向。

2.员工特性模块建设

企业发展和知识体系的渗透离不开员工自身素质和特性的统筹，其中针对特异性条件和特性缺失应当进行有效的统筹工作，这样才能够进一步确定相应职能分配和知识共享管理的主要方向。故而，依据以下策略展开员工特性的统筹，确定数值化的条件后，能够开展后续工作。

首先，针对年龄和工作年限进行有效的量化统筹，并在此基础上确定区间单位，为后续工作特性提供可参照衡量的基础数据；其次，在性别、部门、兴趣、教育程度和情感状态方面进行统筹，确定个人精神状态；最后，在具备特异性的模块范畴内单独标记，并针对相应数值趋势构建全面的统筹环境。

根据以上的知识管理方法，可针对相应属性的缺失和完善有较为直观的审查条件，并在后续功能环境的有效贯彻中，提供相对完善的数据基础，确保了整体员工素质和基本技能研究方向满足实际发展条件，更能够在此基础上针对个人知识体系有较好的管理条件，并为后续企业转型和数据统筹提供稳定的调整平台。

3.网络行为模块建设

网络信息化是现有城市经济发展的主要延伸方向，针对相应管理系统和设备功能的贯彻环境中，已然具备相应完善的机制进行全面约束，但在实际人员职能贯彻中却难以真正实现工作模式的延伸，针对网络行为方面的优势体现没有达到良好的预期效果。故而，针对相应网络行为提供模块建设条件，再利用行为词汇进行有效的评定，在现有工作环境发展条件中具备倾向性归总的优势，更赋予了后续信息技术全面构建的基础。

4.指标相关性预测

针对企业知识管理的需要，在员工属性和行为特征描述上采用回归分析方法和分类器方法构建指标相关模型。具体而言，假定在N 个员工的前N1个员工被标注了某个指标值（如健康指数、乐观指数等），+1代表最好，-1代表最差。则该指标相关性预测方法可用正则回归方法加以建模，其目标函数值依据当前模型参数体现实际功能环境中的关系。

当所考虑的指标值为类属性质时，本文采用一种经典的多类分类统计模型，即多项罗吉斯蒂回归模型来学习指标相关关系。假定指标值表示该数据属于P个类中的某类，则其第p个类（1≤p≤P） 的判别输出，即类条件概率为：

5.知识管理

基于上述的员工的属性建模，工作行为建模和网络行为建模等行为信息抽取方法，建立了员工的向量化属性行为表达，并通过指标相关性建模方法，建立了员工属性和行为表达与指标之间的相关映射，将员工的日常表现映射到了与企业知识管理相关的指标表现上。本文关注的指标有：

（1）性格类型：划分成理智型、情感型、中立型和意志型。标注信息的收集来自企业内部的性格测试。

（2）健康状态：划分健康态，亚健康和不健康态。其标注收集来自企业内部的定期体检信息。

（3）兴趣类型：划分为文艺类、体育类、科技类、人文类、政治类、经济类等，标注信息来自企业内部的问卷调查。

（4）工作状态：由在（0.1）区间的分数表示，高分值表示状态很好，低分值表示状态不好，工作状态的标注信息由企业内部的绩效考评来提供。

（5）工作角色类型：划分为负责人，技术骨干，职能人员，业务人员等几种，标注信息由当前企业的员工任职情况构成。

（6）特定任务适应性：由员工在承担的特定任务当中的表现评估来决定，高分值表示适应程度高，低分值表示适应程度低。

三、方法测评和知识管理效果评估

分析数据库构建：本文的数据分析对象是相关行业的一个中小型企业，员工人数大约为12000 人。从中随机选择1000 名员工进行信息和数据收集。经过数据处理和清洗，得到991个有效的员工数据。通过第上述行为建模方法，对每个员工提取了多源属性和行为描述。依据模型参数的设定，以便采用留一验证法进行确认。

指标相关性预测评价准则：对实数型指标的预测，计算均方误差。预测的均方误差越小，说明指标相关性预测的效果越好。对类别性指标的预测，我们计算分类错误率，分类错误率越低，则表明正确分类的比率越高，指标相关性预测的效果越好。

对比实验：在本文的实验评测中，将与一种基于神经网络的指标相关性建模方法的进行比较。实现了改进的BP神经网络，并与本文所提的方法进行比较。值得一提的是，BP神经网络虽然和当前流行的深度学习方法有着不可分割的联系，但并不能说明其一定会在本文的数据上获得最好的性能。

针对于知识管理效果评估，本文在多源信息上建立指标相关性模型，目标是帮助提高企业员工的工作效率。为了证明通过行为建模能够有效提升员工的管理水平和绩效，本文从企业员工中随机抽取了1000 个对象作为实验对比组。通过四个月的绩效评定对比实验，对目标组和对比组的每个员工的当月绩效进行打分，结果记录在表1 中。

从表1中我们发现，在知识管理第一个月，对比组和目标组的员工平均绩效的差别并不明显，目标组的员工平均绩效值仅仅比对比组员工高0.2，而且这个差别是统计上不显著的。从第二个月开始，目标组员工的绩效开始迅速提高，第四个月的时候，已经超过对比组员工的平均绩效10个百分点。最后，从四个月平均的绩效来看，目标组员工的绩效高出对比组员工5.725%。实验现象表明，通过多源信息建模和行为分析，能够有效提取员工的行为模式信息和性格特点，通过利用提取的信息对员工进行管理，发挥企业员工的主观能动性和积极性，更好地发挥了员工的技术专长。

四、结语

依据企业知识管理方法在相应数据环境中论述知识体系的框架不足，从而寻找有些且具备针对性的数据条件，在现有企业多源知识融合环境中提供了多方面的数据供应，并在此基础上将研究对象影响数据化，既促进了整体数据管理分析上的准确性，更在此基础上巩固了相应分析机制的有效性，为后续知识管理方法的贯彻提供了良好且稳定的延伸空间，从而为企业带来更强力的技术支持。

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