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(北京交通大学 经济管理学院，北京 100044)

摘 要： 文章阐述了知识管理、知识管理系统和web数据挖掘技术，构建了企业知识管理系统，根据web数据挖掘的特点构建了基于web数据挖掘的企业知识管理系统模型，并对未来企业的知识管理进行了展望。

关键词： 知识管理系统；数据挖掘；web数据挖掘

中图分类号： f270.7  文献标识码： a  文章编号： 1007—6921(2009)19—0011—03 

经济全球化的快速发展给企业带来了巨大的压力，而知识经济的到来更是雪上加霜，它使企业间的竞争从传统的资本、技术、人力资源发展到知识要素。21世纪的全球经济的主导力量是知识密集型产业，企业只有重组为知识创新型企业，企业员工互相学习、不断创新才能立于不败之地。由于知识要素特殊的性质使其不同于一般的管理，知识管理应用而生。企业收集知识、管理知识就是为了员工能够学习知识并将其转化为生产力，而知识种类和数量都很多，这就需要借助web数据挖掘技术从员工浏览的众多网页中挖掘出员工需要的知识以此增加企业内部知识库的知识内容。
1 知识管理系统概述
1.1 知识管理 

知识管理(km)是企业为适应市场竞争力的变化而发展起来的、用于增强企业客户知识和企业员工知识获取、共享和创新的基于it技术的数据和信息处理管理。其不同于一般的管理，而是对抽象的企业知识进行系统化管理，使知识这种生产要素发挥其应有的作用。

知识管理在客户关系管理的应用称为客户知识管理，就是指企业通过与客户互动过程中所获得的知识的创造、交流和应用来使公司业务增长和价值最大化，实现创造公司价值、维持竞争优势的过程［1］。客户知识管理重在创造和传递革新的产品和服务，管理并加强与新老客户、合作伙伴、供应商之间的关系以及改善与客户相关的任务实施与过程。

知识管理在企业内部员工知识共享的应用称为企业知识管理，就是指企业根据自身特点，对员工在工作过程中积累的经验和各类知识进行有效管理，使这些隐性知识传递给员工，方便员工的交流与沟通，以此提高员工的积极性和创造力，提升企业经营业绩和市场竞争力的过程。企业知识管理重在收集知识、产生知识和利用知识，在知识的管理过程中产生新知识，提高企业员工的创新能力［2］。
1.2 知识管理系统 

知识管理系统(kms)是企业实现知识管理的工具，用于企业知识的收集、组织和传播的管理技术，能够使知识从单独的个体转化为具备专家性、综合性、完备性和系统性的软件系统［3］，为企业员工提供学习交流的平台，促进企业知识创新，提高企业综合竞争力。知识管理系统主要有知识地图、搜索引擎、知识库和知识源四部分组成。
1.3 实施企业知识管理的原因 

在日新月异的知识经济时代，知识的获取、整理、融合和创新成为企业发展的强大推动力，员工知识的创新和应用会使企业在竞争中不断发展壮大，立于不败之地。在不断变化的市场经济中，企业周围充满了不确定性，要想在如此艰辛的环境下生存，企业必须提高自身的竞争力，而要提高竞争力就必须掌握别的企业所没有知识，使企业从以前的单纯从外界吸取知识转化为通过整合企业内部员工的经验知识消化、吸收产生新的适用于本企业的知识，提高企业的创新能力。

实施企业知识管理的另一个原因是企业不会再像以前那样因为一个技术人员的离开而致使该方面技术的瘫痪。企业可以通过建立知识管理系统把那些隐性知识转化为显性知识，别的员工可以通过知识库学习这种技能，并且可以把自己的想法和大家分享，共同学习改进这些知识。
2 数据挖掘技术概述
2.1 数据挖掘概述 

数据挖掘(datemining)是指从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中揭示出隐含的、先前未知的、并有潜在价值的信息和知识的过程［4］。通过使用数据挖掘技术可以从大量的未筛选的数据中发现有价值的、可以供员工学习的信息和知识。在知识管理系统的构建中使用的数据挖掘方法有：分类、聚类、关联规则和web页挖掘等。

分类、聚类和关联规则都是通过一定的挖掘算法把企业内部的知识进行归类，方便员工的搜索和文件的管理，是知识管理系统构建中必须拥有的。而文章所讲的web挖掘技术是从另一个角度描述管理者通过web日志的挖掘总结企业员工进行知识搜索的内容是什么，是关于哪方面的知识多，企业知识库中还需要添加什么新知识以满足员工的要求。
2.2 web数据挖掘技术 

web数据挖掘(web data mining)就是数据挖掘技术与web相结合的产物，是数据挖掘的一个重要分支，是随着数据库技术、人工智能技术和网络技术的发展而出现的。web数据挖掘是从www资源上抽取信息(或知识)的过程，是对web资源中蕴涵的、感兴趣的、未知的、有潜在应用价值的模式的提取。根据web挖掘的对象不同web数据挖掘分为：web内容挖掘、web结构挖掘和web日志挖掘［5］。
2.2.1  web内容挖掘是从用户浏览文档的内容中提取有价值的知识。web内容挖掘又分为文本挖掘和多媒体挖掘。使用web文本挖掘可以实现对web上大量文档集合内容的总结、分类、聚类、关联分析，以及利用web文档进行趋势预测等。web多媒体挖掘现在处于起步阶段，还没有深入的研究。
2.2.2  web结构挖掘是从web的组织结构和链接关系中推导知识［6］。它分为两大类：①文档之间的超链接结构挖掘。②web文档内部结构挖掘。web结构挖掘是利用用户浏览网页间的超链接信息对搜索引擎的检索结果进行相关度排序，寻找用户浏览网页间的相互关系。
2.2.3  web日志挖掘是通过挖掘web日志记录以发现用户访问web页面的模式、挖掘有用模式和预测用户浏览行为的技术［7］。robert cooly将web日志挖掘定义为数据挖掘技术应用在大型web资源中以分析web站点的使用。web日志挖掘的结果通常是用户群体的共同行为和共性兴趣，以及个人用户的检索偏好、习惯和模式等［8］。在进行web日志数据挖掘时可使用统计分析、关联规则和聚类等方法。
3 基于web数据挖掘技术的企业知识管理系统模型
3.1 企业知识管理系统 

企业实施知识管理就是为了实现企业内部知识的充分共享和创新，以此提高企业的核心竞争力，而要实现知识的共享就需要建立一个完整的共享系统——知识管理系统。知识管理系统是在信息管理系统的基础上发展起来的，是当代企业实施知识管理活动必需的设施。由于知识管理