臺灣博碩士論文加值系統

論文提要內容：
邁入21世紀知識經濟時代，組織最重要的資產是人與組織知識。由於知識的「報酬遞增」效應，使得知識密集型產業能夠迅速脫潁而出並且維持競爭優勢。在眾多以知識為生產基礎與競爭優勢來源的產業中，管理顧問公司便是典型的例子。
然而由於管理顧問公司裡的線上知識分享社群，一方面成員的知識大多為內隱知識；二方面因為不願意開放地提供寶貴知識、報酬、信任、人際關係等社會因素，使得成員在分享知識上存在障礙。所以本研究提出點對點知識分享社群架構，並在這之上設計同儕推薦機制，如此期望能促進知識分享社群成員彼此順利地分享知識，幫助成員快速找到合適的專家，解決問題。
第一階段為相關文獻探討，並整理出聲譽、社會關係、互惠作為本研究知識分享社會基礎建設所考慮的三項構面。第二階段發展整個研究架構及設計推薦機制。第三階段進行實作與模擬驗證，本研究首先利用問卷方式實地調查顧問取得範例資料，之後再以類神經網路工具建構預測模型。建構好類神經網路之後，在真正點對點的環境下，於JXTA平台上實作整個推薦機制。最後所建構的類神經網路之測試結果顯示收斂情況良好，且預測品質高，表示了本研究採用類神經網路的方法可行。而本研究所實作推薦機制的程式之測試結果，則當peer數越多的時候，所設定的timeout等待時間相對的需要增加，如此才能得到較佳的推薦品質。

ABSTRACT:
In the 21st century, called Knowledge-Based Economy Age, two of the most important assets of organization are people and organization knowledge. Because of the phenomena of increasing returns, Knowledge-Based industry can stand out quickly and keep competitive advantage. In many industries, whose productive basis and source of competitive advantage are knowledge, the management consulting industry is one typical example.
However, as a result of some problems in the virtual knowledge sharing community of management consulting company, there are barriers to share knowledge between members. On the one hand the member’s knowledge is for the most part of tacit knowledge, and on the other hand some social factors influence members to share knowledge such as unwilling to offer his own knowledge publicly, rewards, trust and social relations.
Therefore, this study proposes a P2P Knowledge Sharing Community framework, and designs Peer Recommendation Mechanism on it. We hope that this work can help members to find suitable experts to solve problems fast, and improve successful sharing of knowledge between members in the knowledge sharing community.
In this paper, we do some literature reviews first and come up with three dimensions─reputation, social relations, reciprocity as the considerable elements in the “Knowledge Sharing Social Infrastructure” of this study. Second we develop the framework and recommendation mechanism, and then implementing and testing the recommendation mechanism. This study uses a questionnaire to obtain real data from consultants, and then uses the data and neural network tool to train and test two neural networks. After that we implement the recommendation mechanism on JXTA platform so as to fit in with true peer to peer environment. Finally we evaluate the outcomes and draw conclusions. The outcomes of testing two neural networks show good convergence and high prediction quality. It means that neural network technology can work well in this study. And the outcomes of testing our prototypical program named “mentalfilter” show that the more number of peer there are, the more waiting time we need to set if we want to get better quality of it’s recommendation.

目 錄
表 次 vii
圖 次 ix
第壹章　緒 論 1
第一節　研究背景與動機 1
第二節　研究問題 4
第三節　研究目的 12
第四節　研究程序 15
第貳章　文獻探討 17
第一節　知識與知識管理的方式 17
第二節 知識社群 23
第三節　知識地圖 25
第四節　知識分享的社會基礎建設 26
第五節　社會網絡理論 34
第六節　推薦技術 38
第七節　Peer to Peer 40
第參章　研究方法 45
第一節　研究架構(Framework) 45
第二節　研究設計 56
第三節 研究範圍與限制 72
第肆章 實驗設計 73
第一節 實驗目的 73
第二節 階段一：MFNN1與MFNN2的建構與測試 73
第三節 階段二：心智過濾方法的實作與測試評估 82
第伍章 實驗結果 91
第一節 階段一：MFNN1與MFNN2的測試結果 91
第二節 階段二：心智過濾方法實作的測試評估 100
第陸章 結論與建議 111
第一節 結論 111
第二節 未來改進方向 113
參考文獻 115
附 錄 一、問卷內容 121
附 錄 二、原始範例 131
附 錄 三、mental filter執行畫面 135
附 錄 四、實驗所模擬設定的每個peer之心智地圖 137
表 次
表1：內隱知識與外顯知識的比較 17
表2：個人化策略與系統化策略比較表 18
表3：知識管理的策略類型 19
表4：知識儲存傳遞與分享方式 22
表5：支持四項因素影響知識分享的研究或學者說法 33
表6：知識整合平台的四個元件 42
表7：各個互動媒介的累積次數與時間 50
表8：聲譽評比與恩惠計數對應表 51
表9：轉換後所得的MFNN1範例資料 75
表10：轉換後所得的MFNN2範例資料 76
表11：假說判斷表(contingency table) 80
表12：Peer1的心智地圖設定資料 88
表13：Peer2的心智地圖設定資料 88
表14：Peer3的心智地圖設定資料 89
表15：Peer4的心智地圖設定資料 89
表16：Peer5的心智地圖設定資料 90
表17：不同隱藏層單元數之MFNN1在學習循環120000的測試範例誤差 91
表18：測試MFNN1所得到的假說判斷表 93
表19：MFNN1各輸入單元對輸出單元的敏感度 93
表20：迴歸模型的變異數分析輸出表 94
表21：MFNN1與線性迴歸模式誤差均方根之比較 95
表22：不同隱藏層單元數之MFNN2在學習循環120000的測試範例誤差 96
表23：測試MFNN2所得到的假說判斷表 97
表24：MFNN2各輸入單元對輸出單元的敏感度 98
表25：迴歸模型的變異數分析輸出表 99
表26：MFNN2與線性迴歸模式誤差均方根之比較 100
表27：peer數=5，timeout=60的實驗數據 101
表28：peer數=5，不同timeout時間的實驗數據 101
表29：peer數=10，timeout=120的實驗數據 101
表30：peer數=10，不同timeout時間的實驗數據 102
表31：peer數=15，timeout=420的實驗數據 102
表32：peer數=15，不同timeout時間的實驗數據 103
表33：peer數=10，5台電腦，不同timeout時間的實驗數據 104
圖 次
圖1：顧問運作的模式:技術仲介人─傳播不同產業的商業知識 3
圖2：社群成員的社會網絡示意圖 14
圖3：利用心智過濾搭配社會網絡的同儕推薦 15
圖4：研究程序圖 16
圖5：知識管理兩個互補性的觀點 21
圖6：P2P社群裡知識分享的動機因素 30
圖7：主從式架構 圖8：對等式(P2P)架構 41
圖9：研究架構圖 47
圖10：P1所建立Pm知識樹的一部份 54
圖11：推薦關係 55
圖12：顧問公司領域知識的ontology 58
圖13：P1對Pm所建立的專長知識樹 58
圖14：成員P1的心智地圖示意圖 59
圖15：類神經網路的運作過程 62
圖16：MFNN1與MFNN2網路架構圖 64
圖17：心智過濾運作流程圖 70
圖18：Reference module流程圖 71
圖19：問卷之設計架構 74
圖20：mental filter的實作程式架構圖 85
圖21：不同隱藏層單元數之MFNN1誤差收斂過程圖 91
圖22：隱藏層單元數為3的MFNN1網路模式誤差收歛過程圖 92
圖23：不同隱藏層單元數之MFNN2誤差收斂過程圖 96
圖24：隱藏層單元數為3的MFNN2網路模式誤差收歛過程圖 97
圖25：測試四與測試二的平均準確度之比較 105
圖26：測試四與測試二的平均順序誤差間隔數之比較 105
圖27：詢問7層的timeout時間關係圖 107
圖28：timeout時間之起始時點遞移舉例圖 108

中文部分
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