融合TWD 與FRS 的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究

張建華，李方方+，劉藝琳，楊 嵐

1.鄭州大學(xué) 管理工程學(xué)院，鄭州450001

2.鄭州大學(xué) 機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，鄭州450001

在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，隱性知識(shí)已成為組織創(chuàng)造價(jià)值的核心資源，其有效利用對(duì)知識(shí)共享和知識(shí)創(chuàng)新具有重要意義。知識(shí)轉(zhuǎn)移是實(shí)現(xiàn)知識(shí)傳遞、共享與創(chuàng)新的前提。在知識(shí)管理過程中，知識(shí)轉(zhuǎn)移有助于提高知識(shí)資源的有效配置，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資源價(jià)值最大化。知識(shí)服務(wù)型組織是知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中主要的知識(shí)發(fā)送方，是知識(shí)轉(zhuǎn)移的起點(diǎn)。面對(duì)日益豐富的數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)資源，知識(shí)服務(wù)型組織快速準(zhǔn)確地為用戶提供所需要的知識(shí)，解決其“知識(shí)迷向”問題，是提高知識(shí)資源利用率和用戶滿意度的關(guān)鍵所在。因此，本文以隱性知識(shí)為研究對(duì)象，探討知識(shí)服務(wù)型組織隱性知識(shí)的轉(zhuǎn)移問題。

目前，隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究主要集中在實(shí)證分析和理論框架模型的構(gòu)建兩方面。（1）在實(shí)證分析方面，現(xiàn)有研究主要側(cè)重于知識(shí)發(fā)送方、接受方之間的關(guān)系對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移過程的影響。楊陳等將團(tuán)隊(duì)斷裂引入成員關(guān)系中，研究了不同關(guān)系維度在團(tuán)隊(duì)斷裂帶與隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中的作用機(jī)制，并通過對(duì)高校科研團(tuán)隊(duì)的實(shí)證分析歸納了隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移的影響因素。為研究企業(yè)間的關(guān)系對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移的影響，李敏等以佛山照明集群為例，建立了佛山照明協(xié)會(huì)會(huì)員企業(yè)關(guān)系網(wǎng)，并研究了知識(shí)在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上的轉(zhuǎn)移規(guī)律。Qiu 等認(rèn)為在戰(zhàn)略聯(lián)盟中，對(duì)邊界成員的監(jiān)督是促進(jìn)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移和防止聯(lián)盟中知識(shí)泄露的關(guān)鍵，其對(duì)142 家公司的調(diào)查結(jié)果證明了該假設(shè)的正確性。在產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，Letmathe 等認(rèn)為溢出學(xué)習(xí)對(duì)快速提高產(chǎn)品質(zhì)量和穩(wěn)定性至關(guān)重要，并通過實(shí)驗(yàn)分析了隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移對(duì)溢出學(xué)習(xí)的影響。蘇世彬等基于三螺旋創(chuàng)新視角，構(gòu)建了企業(yè)專利風(fēng)險(xiǎn)、專利風(fēng)險(xiǎn)管控和隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移績(jī)效的理論模型，并通過模型擬合與回歸分析闡釋了企業(yè)專利風(fēng)險(xiǎn)對(duì)校企隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移績(jī)效的影響。（2）在模型構(gòu)建方面，現(xiàn)有研究主要通過不同理論視角探索知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中的規(guī)律。Dangelico 等從知識(shí)基礎(chǔ)視角出發(fā)，建立了技術(shù)開發(fā)區(qū)演化的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，通過模擬實(shí)驗(yàn)演示了知識(shí)轉(zhuǎn)移的過程。李國彥等將聲譽(yù)模型與委托代理理論相結(jié)合，建立了擬合隱性知識(shí)傳播者心理和行為特征的動(dòng)態(tài)激勵(lì)模型，分析了聲譽(yù)效應(yīng)在創(chuàng)業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移中的作用。張向先等基于知識(shí)生態(tài)視角，從知識(shí)、主體、環(huán)境以及轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)4 個(gè)維度解析了影響因素，構(gòu)建了企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移績(jī)效的影響因素模型。

綜上所述，既有隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究主要側(cè)重于知識(shí)轉(zhuǎn)移主體在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中相互之間的影響，關(guān)于針對(duì)隱性知識(shí)本身特性（模糊不確定性）與用戶需求之間的匹配程度對(duì)該過程影響的研究尚且不足。知識(shí)轉(zhuǎn)移對(duì)知識(shí)服務(wù)型組織來說是一個(gè)決策問題，如何進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移能最大程度滿足用戶需求、降低轉(zhuǎn)移成本，是提高隱性知識(shí)利用率的關(guān)鍵。三支決策是近年來發(fā)展起來的處理不確定性決策的數(shù)學(xué)方法，是對(duì)傳統(tǒng)二支決策的優(yōu)化。相較于二支決策只能選擇接受或拒絕，三支決策規(guī)避了錯(cuò)誤接受或拒絕行為產(chǎn)生的損失，更加符合邏輯思維與實(shí)際應(yīng)用。目前，三支決策理論已經(jīng)被應(yīng)用于信息工程、管理決策、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域并取得了良好的應(yīng)用結(jié)果。在信息系統(tǒng)領(lǐng)域，三支決策擴(kuò)展了知識(shí)系統(tǒng)的研究范圍，并在理論擴(kuò)充與實(shí)際應(yīng)用中得到了極大發(fā)展。針對(duì)應(yīng)用領(lǐng)域信息系統(tǒng)的不完備性和復(fù)雜性，錢文彬等構(gòu)建了面向不完備混合決策系統(tǒng)的三支決策模型與規(guī)則獲取方法，并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了該模型的分類過程更為合理有效。為探討決策者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)決策過程的影響，Wang 等將累積前景理論與三支決策相結(jié)合，提出了一種基于累積前景理論的三支決策模型，用前景理論描述決策者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，并將價(jià)值函數(shù)用作風(fēng)險(xiǎn)度量，得出基于預(yù)期價(jià)值最大化的決策規(guī)則。Liu 等為解決多屬性決策問題，提出了一種基于直覺模糊數(shù)的三支決策模型，從閾值及其性值等不同角度探討了三支決策的分類規(guī)則，并針對(duì)多屬性決策中只有條件屬性的問題，引入了灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算條件概率，最后通過選擇供應(yīng)商的實(shí)例證明了該模型的有效性和實(shí)用性。三支決策在信息不完備的情況下，能夠使分類更加合理，張萌等在混合屬性信息系統(tǒng)上定義了領(lǐng)域關(guān)系，構(gòu)建了基于領(lǐng)域關(guān)系的決策粗糙集模型，并將其應(yīng)用于痛風(fēng)臨床診斷，并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了該方法的進(jìn)步性。由此，可以看出三支決策在實(shí)際應(yīng)用過程中的優(yōu)越性。

因此，本文在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中引入三支決策，并根據(jù)隱性知識(shí)所固有的模糊性特征，結(jié)合模糊粗糙集理論，并兼顧用戶需求偏好及知識(shí)資源與用戶需求之間的匹配程度，建立基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型，研究知識(shí)服務(wù)型組織隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移問題。

1 相關(guān)知識(shí)

1.1 模糊粗糙集

在實(shí)踐中，存在大量模糊不確定的隱性知識(shí)。知識(shí)服務(wù)型組織將該類知識(shí)納入到知識(shí)庫中，用以將其轉(zhuǎn)移給有需要的用戶，滿足用戶需求，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)資源的有效配置。模糊粗糙集是處理不確定性和模糊性的常用數(shù)學(xué)方法，其相關(guān)定義如下。

設(shè)為論域，若∈(×)，則為一個(gè)在×上的模糊關(guān)系。給定相似關(guān)系，模糊集合中的上、下近似為：對(duì)于?∈，

1.2 三支決策

現(xiàn)實(shí)世界中存在大量的不確定性信息，粗糙集是對(duì)不精確、不一致的信息中進(jìn)行知識(shí)獲取的基本工具。由于粗糙集是建立在包含關(guān)系的基礎(chǔ)上，難以體現(xiàn)對(duì)象表示的容錯(cuò)性，針對(duì)這一局限性，不少學(xué)者對(duì)決策粗糙集進(jìn)行了研究。決策粗糙集由兩種狀態(tài)、三種行動(dòng)組成。狀態(tài)集可表示為={,?},分別代表對(duì)象屬于和對(duì)象不屬于?；行動(dòng)集可表示為={a,a,a},其中a、a和a為對(duì)一個(gè)對(duì)象分類時(shí)采取的三種行為。三支決策是近幾年被提出來的決策方法，它是對(duì)決策粗糙集與概率粗糙集的擴(kuò)展。因其決策過程更符合人類實(shí)際認(rèn)知能力，越來越多的學(xué)者開始對(duì)三支決策理論進(jìn)行深入研究。絕大部分知識(shí)轉(zhuǎn)移的研究只有轉(zhuǎn)移和不轉(zhuǎn)移兩種情況，這種非此即彼的決策方式即二支決策模型（如表1 所示），缺乏一定的包容性。

表1 二支決策模型Table 1 Two-way decision

而三支決策可以在信息不完備的情況下，給出延遲決策的決定，將分類過程中的錯(cuò)誤考慮在內(nèi)，使決策過程更加靈活合理。本文將基于決策粗糙集的三支決策模型引入知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)有三種決策方案，即轉(zhuǎn)移、延遲轉(zhuǎn)移、不轉(zhuǎn)移。其具體的形式可表述為：設(shè)=(,,,)是一個(gè)信息表，對(duì)?,令0 ≤<≤1，概率粗糙集的上下近似集(,)可表示為：

其中，Pr(|[])=| []?|/ | [] |表示分類的條件概率，|?|表示集合中元素的數(shù)目。如此，將概率粗糙集分為正域(())、邊界域(()) 和負(fù)域(()),可表示為：

基于對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本的考慮，分別將正域、邊界域、負(fù)域?qū)?yīng)知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的“轉(zhuǎn)移”“延遲轉(zhuǎn)移”“不轉(zhuǎn)移”。

2 基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移

針對(duì)隱性知識(shí)的特性，本文將模糊粗糙集與三支決策相結(jié)合，提出基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型。該模型主要包括兩部分：（1）根據(jù)知識(shí)屬性集的信息，采用熵權(quán)法確定知識(shí)屬性集的權(quán)重向量，并將用戶知識(shí)需求與所提供知識(shí)進(jìn)行匹配，得出視圖相似度的計(jì)算結(jié)果；（2）由知識(shí)轉(zhuǎn)移成本確定三支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的閾值，并根據(jù)閾值和視圖相似度確定轉(zhuǎn)移方案。

2.1 知識(shí)視圖相似度計(jì)算

知識(shí)基于其屬性得以表征。屬性相似度表征不同知識(shí)在同一屬性上的接近程度，基于屬性相似度計(jì)算得到的視圖相似度則可在知識(shí)全局層面衡量知識(shí)之間的距離，是表述知識(shí)“親疏遠(yuǎn)近”的標(biāo)準(zhǔn)。在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，知識(shí)服務(wù)型組織需根據(jù)用戶需求與知識(shí)之間的匹配程度確定轉(zhuǎn)移知識(shí)的范圍。因此，計(jì)算用戶需求與知識(shí)之間的視圖相似度，是知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的參考依據(jù)，是提供滿足用戶知識(shí)需求的前提。知識(shí)庫中既有知識(shí)的每個(gè)屬性可看成表征該知識(shí)的一個(gè)維度，如此知識(shí)庫中的知識(shí)C可以轉(zhuǎn)化為（知識(shí)屬性集基數(shù)）維空間中的點(diǎn)，基于原點(diǎn)構(gòu)成維向量C。而后當(dāng)知識(shí)用戶發(fā)出知識(shí)請(qǐng)求時(shí)，亦可將該知識(shí)需求轉(zhuǎn)化為維空間中的一個(gè)向量。通過匹配算法，計(jì)算出用戶需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度，并基于此選取滿足用戶需求的知識(shí)進(jìn)行轉(zhuǎn)移。視圖相似度的計(jì)算可通過如下方式實(shí)現(xiàn)。

在知識(shí)系統(tǒng)中，不同的知識(shí)屬性對(duì)應(yīng)的權(quán)重有所差異，考慮到屬性集的權(quán)重向量決定了參與匹配計(jì)算的屬性數(shù)量及各屬性的參與程度，故而將其與屬性相似度結(jié)合能夠提高計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。綜上，屬性權(quán)重是進(jìn)行相似度計(jì)算的前提。熵權(quán)法是一種相對(duì)客觀的賦權(quán)方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的離散程度確定權(quán)重，使計(jì)算結(jié)果更為客觀可靠，區(qū)分度較高。因此，本文選取熵權(quán)法計(jì)算知識(shí)屬性集權(quán)重向量。

2.2 隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型

在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)用戶需求與隱性知識(shí)之間的匹配程度確定轉(zhuǎn)移的對(duì)象，以提高用戶滿意度。于知識(shí)服務(wù)型組織而言，需考慮知識(shí)轉(zhuǎn)移成本，并在滿足用戶需求的前提下，實(shí)現(xiàn)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本最小化?；谌Q策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型包含三部分：（1）根據(jù)用戶對(duì)知識(shí)的“滿意”“不滿意”兩種評(píng)價(jià)，將知識(shí)轉(zhuǎn)移決策區(qū)域分為正域、邊界域和負(fù)域，以此確定知識(shí)轉(zhuǎn)移的方式“轉(zhuǎn)移()”“延遲轉(zhuǎn)移()”“不轉(zhuǎn)移()”；（2）根據(jù)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本，確定轉(zhuǎn)移過程中的成本矩陣，如表2 所示；（3）由知識(shí)轉(zhuǎn)移成本確定決策區(qū)域的劃分閾值、。在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，視圖相似度可以有效衡量用戶滿意度，根據(jù)三支決策的定義，將用戶知識(shí)需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度和劃分閾值、進(jìn)行比較，從而確定知識(shí)轉(zhuǎn)移的方式。

表2 知識(shí)轉(zhuǎn)移成本矩陣Table 2 Knowledge transfer cost matrix

在對(duì)知識(shí)進(jìn)行劃分時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)兩種情況，即={,?}分別表示某知識(shí)屬于和不屬于。當(dāng)其不屬于時(shí)，該知識(shí)無法滿足用戶需求。在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)用戶知識(shí)需求采取相應(yīng)的知識(shí)轉(zhuǎn)移決策，該過程會(huì)產(chǎn)生不同的轉(zhuǎn)移成本。設(shè)、與分別表示滿足用戶需求時(shí)采取“轉(zhuǎn)移()”“延遲轉(zhuǎn)移()”“不轉(zhuǎn)移()”三種決策產(chǎn)生的成本，、與表示不滿足用戶需求時(shí)采取三種決策產(chǎn)生的成本。由此，可得知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)采取不同決策行為的期望成本。

根據(jù)貝葉斯決策準(zhǔn)則，選取期望成本最小的決策方案，可得如下三條決策準(zhǔn)則：

當(dāng)≤，≤時(shí)，∈()；

當(dāng)≤，≤時(shí)，∈()；

當(dāng)≤，≤時(shí)，∈()。

基于對(duì)用戶滿意度的劃分，可得：

在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，考慮到轉(zhuǎn)移正確知識(shí)的成本不大于延遲轉(zhuǎn)移正確知識(shí)的成本，且二者都小于不轉(zhuǎn)移正確知識(shí)的成本；不轉(zhuǎn)移不符合用戶需求知識(shí)的成本不大于延遲不轉(zhuǎn)移不符合用戶需求知識(shí)的成本，且二者都小于轉(zhuǎn)移不符合用戶需求知識(shí)的成本。由此，可以得出：

由式（1）～式（3）可以得出知識(shí)轉(zhuǎn)移決策閾值、、的表達(dá)式：

其中，為二支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移中的決策閾值。

根據(jù)決策粗糙集規(guī)則以及<，知識(shí)轉(zhuǎn)移成本還需考慮如下條件：

基于以上分析，前述三條決策準(zhǔn)則可進(jìn)一步表述為：

當(dāng)(|[])≥時(shí)，∈()；

當(dāng)<(|[])<時(shí)，∈()；

當(dāng)(|[])≤時(shí)，∈()。

綜上可知，在基于三支決策的知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，根據(jù)知識(shí)轉(zhuǎn)移成本和決策區(qū)域劃分的閾值和，可根據(jù)用戶需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度將待轉(zhuǎn)移的知識(shí)劃分入正域、負(fù)域和邊界域，從而做出知識(shí)轉(zhuǎn)移決策。

3 實(shí)證分析

為驗(yàn)證前述基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型可行性與有效性，本文選取UCI 數(shù)據(jù)庫中“winequality”數(shù)據(jù)集的子集“winequality-red”進(jìn)行實(shí)證分析。該數(shù)據(jù)集共含1 600 條評(píng)價(jià)，記錄了用戶對(duì)不同口味紅酒的評(píng)分，包含11 個(gè)條件屬性、1 個(gè)決策屬性。

根據(jù)該數(shù)據(jù)集建立隱性知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，其屬性值用隸屬度表示，實(shí)現(xiàn)隱性知識(shí)外顯化。首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即對(duì)實(shí)數(shù)型屬性v∈有：

為方便表述，仍用v標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)化的知識(shí)屬性值。同時(shí)，采用1.1 節(jié)所述熵權(quán)法確定知識(shí)庫中各知識(shí)屬性的權(quán)重，結(jié)果如表3 所示。

表3 屬性權(quán)重Table 3 Attribute weight

設(shè)有11 位用戶對(duì)知識(shí)服務(wù)型組織發(fā)出知識(shí)請(qǐng)求，該組織在接到知識(shí)請(qǐng)求后，根據(jù)11 位用戶的知識(shí)需求C(=1,2,…,11)與既有知識(shí)c(=1,2,…,1 600)進(jìn)行比較。用戶知識(shí)需求經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后如表4所示。

表4 用戶知識(shí)需求Table 4 User knowledge requirements

在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，根據(jù)不同的轉(zhuǎn)移策略，知識(shí)轉(zhuǎn)移成本有所差異。在實(shí)踐過程中，知識(shí)服務(wù)型組織可根據(jù)實(shí)際情況確定知識(shí)轉(zhuǎn)移成本，但需滿足三支隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的規(guī)則。由1.2 節(jié)所述條件，本文給出滿足要求的轉(zhuǎn)移單位知識(shí)所需成本，設(shè)=0.1,=0.2,=0.3;=0.3,=0.5 。由于不轉(zhuǎn)移不滿足用戶需求的知識(shí)既無轉(zhuǎn)移行為發(fā)生又無影響用戶滿意度的結(jié)果，因此，該決策產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移成本為0，即=0。據(jù)此，由式（4）計(jì)算出=0.666 7,=0.600 0。

將用戶需求與既有知識(shí)進(jìn)行匹配，利用式（3）計(jì)算其視圖相似度(C,c)。由上述三支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策閾值(,)可知：當(dāng)(C,c)≥0.666 7 時(shí)，c劃為正域()，則對(duì)用戶轉(zhuǎn)移該知識(shí)；當(dāng)0.600 0<(C,c)<0.666 7 時(shí)，c劃為邊界域()，則延遲對(duì)該知識(shí)的轉(zhuǎn)移；當(dāng)(C,c)≤0.600 0 時(shí)，c劃為負(fù)域()，不轉(zhuǎn)移該知識(shí)。由此可以得出三種決策對(duì)應(yīng)的知識(shí)轉(zhuǎn)移數(shù)量，如表5所示。

表5 三支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移數(shù)量Table 5 The number of three-way decision knowledge transfer

需要指出的是，在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中，由于用戶需求的多樣性以及既有知識(shí)的有限性，與已有知識(shí)視圖相似度的計(jì)算結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)無法滿足用戶需求的狀況，此時(shí)有兩種解決方案：其一，降低隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移決策閾值；其二，在已有知識(shí)庫中進(jìn)行規(guī)則適配，以重構(gòu)滿足用戶需求的解。因其不是本文的研究重點(diǎn)，故此不贅述適配過程。

在該數(shù)據(jù)集中用戶的評(píng)分范圍為1～10，根據(jù)評(píng)分取值范圍可將用戶評(píng)分結(jié)果分為三類，其中評(píng)分8～10 為Ⅰ類，5～7 為Ⅱ類，1～4 為Ⅲ類。由分類結(jié)果及知識(shí)轉(zhuǎn)移的數(shù)量，可求出三種轉(zhuǎn)移策略的條件概率，其結(jié)果如表6 所示。

表6 條件概率計(jì)算結(jié)果Table 6 Conditional probability calculation results

基于前文所述，可求出對(duì)11 位用戶進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移所需成本。由于在實(shí)證部分，所設(shè)轉(zhuǎn)移成本是單位知識(shí)轉(zhuǎn)移成本，需對(duì)三種決策所產(chǎn)生期望成本的計(jì)算方式進(jìn)行補(bǔ)充，其具體的表達(dá)式為：

其中，+++++=1 600 。由此可以求出基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移的總成本，其表達(dá)式為：

至此，可以求出知識(shí)服務(wù)型組織對(duì)每一位知識(shí)用戶進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的總成本，其計(jì)算結(jié)果如表7所示。

表7 知識(shí)轉(zhuǎn)移成本Table 7 Knowledge transfer costs

一般情況下，知識(shí)服務(wù)型組織進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移時(shí)，單純地將轉(zhuǎn)移過程分為轉(zhuǎn)移和不轉(zhuǎn)移，且該決策者認(rèn)為不進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移便無轉(zhuǎn)移成本產(chǎn)生，這與實(shí)際應(yīng)用過程并不相符。因此，本文將傳統(tǒng)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移看作二支決策的過程，由1.2 節(jié)可知二支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移的決策閾值為；同時(shí)，在二支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策過程中，轉(zhuǎn)移成本矩陣參見表2，為便于比較二支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移模型與本文提出的三支決策知識(shí)轉(zhuǎn)移模型的差異，二支決策中轉(zhuǎn)移成本的表達(dá)式為：

基于以上方法可以計(jì)算出基于二支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移成本。

相較于傳統(tǒng)的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移方法，本文所提的基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型具有以下優(yōu)勢(shì)：

（1）一般情況下，知識(shí)轉(zhuǎn)移主體在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中根據(jù)知識(shí)用戶需求對(duì)既有知識(shí)做出轉(zhuǎn)移或不轉(zhuǎn)移決策，可用二支決策描述其過程。顯然，該決策模型“非此即彼”的特點(diǎn)缺乏包容性，會(huì)增加在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中因錯(cuò)誤分類而產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移成本。本文在業(yè)內(nèi)既有研究的基礎(chǔ)上，在知識(shí)轉(zhuǎn)移過程中引入三支決策理論，提出基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型。該模型凸顯了人們?cè)诮鉀Q問題時(shí)的三元思維，提高了知識(shí)轉(zhuǎn)移決策的容錯(cuò)性，降低了知識(shí)轉(zhuǎn)移成本。如圖1 所示，知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)三支知識(shí)轉(zhuǎn)移決策模型對(duì)知識(shí)用戶進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移，所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移成本明顯低于傳統(tǒng)二支知識(shí)轉(zhuǎn)移模型所產(chǎn)生的成本。

圖1 知識(shí)轉(zhuǎn)移成本比較Fig.1 Comparison of knowledge transfer costs

（2）現(xiàn)有隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移研究多集中在知識(shí)轉(zhuǎn)移主體（知識(shí)轉(zhuǎn)移方、知識(shí)接收方）之間關(guān)系對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移過程的影響，關(guān)于知識(shí)服務(wù)型組織根據(jù)知識(shí)特性與用戶知識(shí)需求之間的匹配程度進(jìn)行知識(shí)轉(zhuǎn)移的研究較少。知識(shí)轉(zhuǎn)移的過程是一個(gè)多屬性決策過程，該過程追求知識(shí)轉(zhuǎn)移成本最小化、用戶滿意度最大化（較高的匹配程度）。而用戶需求與既有知識(shí)之間的視圖相似度描述了二者之間的匹配程度，它在體現(xiàn)轉(zhuǎn)移知識(shí)能否滿足用戶知識(shí)需求方面更加準(zhǔn)確客觀。因此，本文提出的基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型能夠提高用戶滿意度，進(jìn)而提高隱性知識(shí)資源的利用率，實(shí)現(xiàn)知識(shí)應(yīng)用價(jià)值的最大化。

4 結(jié)束語

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移的問題日益凸顯。為提高知識(shí)服務(wù)型組織隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移效益，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了基于三支決策的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移模型。該模型根據(jù)用戶知識(shí)需求與既有知識(shí)的匹配程度來體現(xiàn)用戶的滿意度，并通過知識(shí)轉(zhuǎn)移成本確定決策閾值，知識(shí)服務(wù)型組織將視圖相似度的計(jì)算結(jié)果與決策閾值相融合，從而選擇知識(shí)轉(zhuǎn)移的決策方案。文末實(shí)證分析驗(yàn)證了與基于二支決策的知識(shí)轉(zhuǎn)移相比，本文提出的知識(shí)轉(zhuǎn)移模型降低了轉(zhuǎn)移成本，提高了用戶滿意度，使知識(shí)轉(zhuǎn)移過程更加合理有效。本文探討的是靜態(tài)知識(shí)系統(tǒng)中基于三支決策模型的隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移過程，未考慮動(dòng)態(tài)知識(shí)及知識(shí)冗余對(duì)隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移過程的影響，這是接下來需要進(jìn)一步研究的問題。