张建华,刘 柯,叶建文

(郑州大学 管理工程学院,郑州 450001)

在知识经济时代,知识的地位和作用有如资本之于工业经济、土地之于农业经济,已经上升为首要的生产要素。高效应用知识、实现其价值,成为广受关注的话题。知识的价值实现依托于知识的传播、应用、创新和服务,是组织进步和发展的重要驱动力。面对知识体量的快速增长,知识推送作为一项基础性知识服务方式,可以有效解决广大知识用户的“知识迷向”问题,能够促进组织内知识的传播、共享与应用,确保知识价值的有效实现；同时,高效的知识推送亦能对组织的知识创新形成有效支持,从而为组织自身增益。

推荐技术是知识推送服务的基础与核心。目前对推荐技术的研究主要包括4大类：

(1)协同过滤推荐算法基于“物以类聚,人以群分”的思想,利用用户-项目行为矩阵计算用户之间或项目之间的相似度实施知识推荐。它不考虑项目的具体内容以及用户的具体兴趣,是目前研究和应用最为广泛的推荐算法,在电子商务、社交媒体等领域的应用中均取得了良好的效果；但该类方法存在冷启动、评价稀疏等问题,且基于用户评分的相似度计算方法亦存在主观性过强的问题。

(2)基于内容的推荐算法主要利用项目相对客观的内容信息,将用户特征与项目特征匹配,从而为用户推荐相似项目,推荐结果易解释；但该类方法基于用户以前喜欢的项目范畴,在一定程度上受限于用户视野,不利于创新。……