1、隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的來(lái)臨，基于知識(shí)資源的知識(shí)創(chuàng)新能力逐漸成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)在信息化發(fā)展過(guò)程中積累了大量的知識(shí)，但隨著企業(yè)內(nèi)部知識(shí)量的膨脹，用戶獲取到真正所需知識(shí)越來(lái)越困難，從而引發(fā)了“知識(shí)過(guò)載”、“知識(shí)迷航”等一系列相關(guān)問(wèn)題。為了解決目前主動(dòng)知識(shí)服務(wù)過(guò)程中知識(shí)需求模型構(gòu)建的困難，提高知識(shí)推薦的準(zhǔn)確性，本文研究了基于任務(wù)的知識(shí)需求模型自動(dòng)構(gòu)建技術(shù)和基于任務(wù)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　?。?）分析了目前知識(shí)服務(wù)

2、的研究現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)了基于任務(wù)驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)框架，描述了系統(tǒng)知識(shí)服務(wù)的流程。
　?。?）研究了基于任務(wù)的知識(shí)需求模型自動(dòng)構(gòu)建技術(shù)，設(shè)計(jì)了知識(shí)需求模型的自動(dòng)構(gòu)建流程及方法。該方法首先利用基于人工免疫的本體匹配過(guò)程獲取到最優(yōu)知識(shí)節(jié)點(diǎn)；然后根據(jù)基于規(guī)則的知識(shí)歸并過(guò)程建立任務(wù)知識(shí)與知識(shí)節(jié)點(diǎn)的映射關(guān)系，并將其插入到知識(shí)需求模型中來(lái)完成模型的自動(dòng)構(gòu)建過(guò)程。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
　?。?）研究了基于任務(wù)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)