[发明专利]一种基于积分体系的大数据知识智库生成方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，尤其是一种基于积分体系的大数据知识智库生成方法及系统。

背景技术

在知识经济到来的今天，知识已被企业提升到战略资源的位置，企业采用知识管理势在必行。随着业务系统越来越庞大、业务逻辑越来越复杂、系统变更越来越频繁、工作要求越来越高，在业务支撑网运营管理工作的难度也越来越大。通过建设内容丰富和人人参与的统一知识库，可达到为企业建立知识上传和下达的渠道、打造学习型业务支撑团队、助力公司长期可持续健康发展的目的。

知识管理(KM,Knowledge Management)是网络新经济时代的新兴管理思潮与方法，管理学者彼得.杜拉克早在一九六五年即预言：“知识将取代土地、劳动、资本与机器设备，成为最重要的生产因素。”受到20世纪90年代的信息化(资讯化)蓬勃发展影响，知识管理的观念结合网际网络构建的入口网站、数据库以及应用电脑软件系统等工具，成为累积知识财富，创造更多竞争力的新世纪利器。

所谓的知识管理，其定义为：在组织中建构一个人文与技术兼备的知识系统，让组织中的信息与知识，透过获得、创造、分享、整合、记录、存取、更新等过程，达到知识不断创新的最终目的，并回馈到知识系统中，个人与组织的知识得以永不间断的累积，从系统的角度进行思考这将成为组织的智慧资本，有助于企业做出正确的决策，以适应市场的变迁。

知识管理是公司的一个正式、规范的流程，通过这个流程首先推断公司所拥有的何种信息能够对公司其他人有所裨益，然后设法使公司上下能够方便地获得该信息。在实践中不同的组织机构会采用不同的知识管理模式，但这些管理模式通常都包括以下步骤：

创建最佳实践的信息库；

在公司客户服务人员和产品制造人员之间建立信息沟通网络；

建立正式的流程以保证在项目执行过程中所获得的经验教训能够传授给执行相似任务的同事。

如何发挥知识工作者的价值，更高效地提升企业、组织的信息知识财富，就成为了各个企业所关注的问题。目前各企业都在建设自己的知识库系统，以挖掘知识资产。但是现有知识库系统存在以下缺点：

1)现有知识库对于知识分享者缺少激励机制，不够科学，不利于加速企业知识资产的积累。现有知识的分享更多通过硬性的行政规定来进行，并未能从知识分享的深层动机去调动起运维人员、运维专家的分享积极性。

2)现有知识库缺乏合理有效地发挥不同知识分享者价值的手段。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种科学和高效的，基于积分体系的大数据知识智库生成方法。

本发明的另一目的在于：提供一种科学和高效的，基于积分体系的大数据知识智库生成系统。

本发明所采取的技术方案是：

一种基于积分体系的大数据知识智库生成方法，包括以下步骤：

采用基于积分体系和自动评级机制的积分评级算法对知识分享的内容进行实时积分评级，所述积分评级算法基于知识分享者的知识分享动作和知识库相关历史知识情况对每次知识分享动作进行积分评级；

根据知识分享者在进行知识分享操作中的数据采用机器学习的方法实时构建知识分享者画像；

根据实时积分评级的结果和实时构建的知识分享者画像生成知识智库。

进一步，所述采用基于积分体系和自动评级机制的积分评级算法对知识分享的内容进行实时积分评级这一步骤，其包括：

对知识分享的内容进行特征提取，得到知识提取的特征，所述知识提取的特征包括知识分享者、分享时间、知识主题、知识长度和知识涉及领域；

对知识提取的特征进行降维、相似计算、聚类和分类，得到知识分类的类别；

根据知识分类的类别和知识库相关历史知识情况进行知识评定，得到知识在各类别中的权重；

根据各知识分类的类别和知识在各类别中的权重进行实时积分评级。

进一步，所述对知识提取的特征进行降维、相似计算、聚类和分类这一步骤中所采用的聚类方法为k-means聚类算法，所采用的分类方法为ID3决策树算法。

进一步，所述根据知识分类的类别和知识库相关历史知识情况进行知识评定，得到知识在各类别中的权重这一步骤，其包括：

对知识库中的历史知识数据进行调整修正，所述调整修正的方式为按照设定的比例放大知识库中时间因素的权重；

根据知识分类的类别和调整修正后的历史知识数据进行知识评定，得到知识在各类别中的权重。