隐性知识深度服务体系架构及其协同机制*

张建华 张淑唯 温丹丹 杨 岚

(1.郑州大学管理学院 郑州 450001 2.郑州大学机械与动力工程学院 郑州 450001)

0 引 言

知识经济时代,如何通过知识服务有效满足用户需求、实现对知识资源的合理高效利用,以及如何构建知识服务体系、提升组织的核心竞争力,成为知识服务领域的研究焦点。已有学者对知识服务模式展开了基础研究。王敬、张群探究了大数据环境下跨媒体知识服务模式的构建,通过搭建知识服务平台、感知用户需求,利用跨媒体数据资源与智能技术结合相关场景,实现了更好满足用户需求的新服务模式[1];董盼盼等在整合高校图书馆知识服务组成要素时,引入价值共创理论,探索出共创价值的知识服务模式,实现了知识增值与创新[2];吴澹宁构建了产学研三方敏捷共生的知识生态系统,加快了平台载体和知识体系间的系统耦合,提高了知识服务敏捷性[3];Yang等利用语义推理和数据融合方法,将知识服务过程分解为三个阶段,并构建了知识获取-组织-应用三级服务模型,为跨学科知识服务创新提供了理论指导[4]。然而,传统知识服务在用户提出需求时才提供相应知识资源与基础服务、较为被动,无法在更深层面上服务用户。

为此,诸多学者进一步研究了知识服务体系的构建,深化了用户服务机制。刘宇航对智慧知识服务的特征与流程进行剖析,提出了自动化知识识别与加工思路,并将图书馆知识服务的介质归类,从而拓宽知识服务范围、扩大服务影响[5];熊莉君等基于“5G+人工智能”的大数据知识服务模式,提出了由用户、资源、馆员、平台构成的四位一体知识服务智联系统,更好地满足了知识创新发展的需要[6];Chen等基于系统动力学理论,分析了高校图书馆智能知识服务体系构成及其相关功能,聚焦构成要素间的协调互动,围绕关键变量采取措施,提高了智能知识服务的效能[7];张英杰、金先龙利用复杂网络理论,剖析高校创客空间各知识要素间的互动关系并将其抽象为网络,从而构建相关知识服务体系概念模型[8]。以上研究涉及的大多是广义的知识,未基于知识分类进行细化研究。依明晰度,知识分为显性知识和隐性知识。相较于显性知识,隐性知识存储在人脑或组织结构中,不易被表达交流、共享,具有更大的创造开发潜能。知识服务中隐性知识的含量是其与其它信息服务的根本区别,然而目前关于知识服务的研究尚缺乏对隐性知识的足够关注,没有形成相对完整的隐性知识服务体系。

综上,既有知识服务研究在一定程度上改善了知识应用效果、满足用户知识需求,但对用户服务机制的探索尚不够深入、对隐性知识资源关注不足,未能形成有效的隐性知识服务协同机制。为此,本研究聚焦隐性知识,融合深度服务思想、系统科学和协同学理论,探讨隐性知识深度服务体系架构及其协同机制。首先,坚持需求导向,基于用户与环境双维视角,剖析隐性知识深度服务的各类需求,通过Kano模型并基于隐性知识的环境依赖性理论对用户需求、环境需求进行合理划分,定位知识资源获取、知识资源管理、知识情景展现、知识表达交流等需求以及环境敏感性与稳定性需求,同时厘清需求间关系、构建需求结构模型。而后,基于一般系统论之功能方法,由需求结构模型推演知识服务的具体活动,将其串接成知识服务链,并集成各活动过程构建知识获取与整合、知识传播、知识应用、知识创新和知识进化五大功能结构模块。最后,基于系统功能结构与协同学理论,并借鉴WSR思想解析系统内外隐性知识深度服务的组成要素,设计以知识资源为中心、用户需求为导向的隐性知识服务体系及其协同机制。

1 隐性知识深度服务需求分析

一般系统方法以系统的概念和思想认识、解决各种系统问题,是求解复杂问题的过程性方法论体系,包括功能方法、结构方法和历史方法。以一般系统方法指导隐性知识深度服务体系建模,主要运用其功能方法与结构方法,分别面向系统外部与系统内部研究系统的功能与结构。本研究以功能方法确定系统目标,在系统与用户及环境的相互作用中把握系统功能。

1.1 用户需求

需求驱动理论认为,产品功能由用户需求决定。由此,用户需求是知识服务体系的内在驱动力,一些学者从不同角度对其进行广泛研究:a.用户需求识别。卢思佳、王凤姣基于用户画像与资源画像分析实现了高校图书馆的精准个性化知识服务,促进其服务的内涵化发展[9];Ali等提出了自动识别并提取在线论坛用户需求的方法,改善整体用户体验[10];Wu等从社交媒体数据中识别用户知识,促进基于社交媒体的用户知识服务[11]。b.用户需求分类。贺芳以用户场景视域聚合用户需求,依托三种不同场景下的知识需求,研究相应的知识服务模式并将其嵌入场景,以提升知识用户黏性[12];石姝莉等基于用户需求导向,将出版场景合理划分为四个维度,进而实现教育出版知识服务的场景构建[13];曹茹烨、杨冉基于系统动力学原理,在嵌入式知识服务模式下,研究用户需求演化的三个不同方向及其影响因素的协调规律,为服务策略优化提供了理论指导[14]。c.用户需求建模。Sun等基于新本体方法捕捉个人用户需求并转化为个性化信息,进而通过技术本体模型建立用户需求模型并分析用户需求[15];刘军、金淑娜基于马斯洛需求层次理论,将读者需求分为五个层次,建立面向读者需求的分层知识服务模型,有助于信息服务机构开展更丰富、更深层次的知识服务[16]。

在此基础上,本研究认为隐性知识是用户对知识服务的重要需求之一,满足用户的隐性知识需求是知识服务的重要任务,而深度服务恰好符合此项任务的要求。因此,从隐性知识深度服务视角分析用户需求,有利于抓住用户的本质与核心需求,提供更为专业的服务内容,弥补以往知识服务的不足。为进一步明确需求类型,利用Kano模型分类思想,对用户需求进行合理划分。Kano模型将产品或服务需求分为五类,分别是必备需求、期望需求、兴奋需求、无差异需求和反向需求[17],能够探究用户需求与满意度之间的关系,实现对用户需求特点的分析。在此,针对其前四种需求类型(第五种需求,反向需求一般为实现商业诉求而降低用户满意度,在此不予考虑)分析隐性知识深度服务中的用户需求。

a.必备需求:知识资源获取。必备需求是用户认为必不可少的需求,当其得到满足时用户满意度不会显著增加,但未被满足时会引起用户极大不满。用户使用知识服务主要以获取资源为目的,因此知识资源获取需求是用户的基本需求,也是最浅层、必须满足的需求。

b.期望需求:知识资源管理。期望需求是指在满足用户必备需求的基础上,满足该类需求的程度越高,用户满意度的提升越高。在传统知识服务中,用户在通过系统获取相关资源后,可能出现无法直接使用的情况,比如匹配结果未达到预期要求。此时就会产生知识资源管理需求,期望系统提供进一步的深度服务,辅助用户更有效地使用资源。

c.兴奋需求:知识情景展现。兴奋需求是超出用户原有预期且对其至关重要的需求。这是一种潜在的、高度个性化的需求,当其被满足时用户满意度可极大提高。用户在使用知识服务过程中不仅会主动寻求对该类需求的满足,也接受被动推荐与满足,具有知识情景展现需求。

d.无差异需求:知识表达交流。无差异需求对用户满意度影响较小,但此类需求一旦被忽视,就会对系统运营产生一定影响。用户获取、管理知识资源并处于知识情景中,将产生一定的知识表达交流需求,从而促进知识资源进一步增值。

1.2 环境需求

知识服务系统产生于一定的环境中,继而适应并发展于这一环境。外部环境是知识活动的存在基础与发展条件,将影响知识活动水平与效率[18]。张海涛应用生态学和仿生学的理论对高校知识生态系统的环境进行分类分析,认为知识生态系统存在内外输入、输出与生产并与环境保持着动态开放的交换关系,促成一系列知识服务活动[19]。而后,李安裕提出图书馆知识环境由与知识资源存在、发展、演变有关的内外部环境要素组成,是与知识有关的所有条件的集中体现,构建起知识服务体系与不同用户的交互关系,从而实现知识资源的持续更新与服务模式的发展[20]。因此,知识服务系统与知识环境是互利共生的,环境影响系统价值的实现,系统价值实现也反作用于环境,二者均处于不断的变化之中。隐性知识具有强环境依赖性,只有与环境相匹配才能充分发挥价值。故隐性知识深度服务体系作为一个开放系统,需在与环境相适应过程中寻找最佳适应点,满足一定的环境需求。基于系统与环境的互动关系,隐性知识深度服务体系面临的环境需求主要表现为两点。

一是环境敏感性需求。知识服务系统为适应环境,需要对环境变化保持一定的敏感度,在不断调节自身的过程中应对外界的干扰和压力。面对现有可知变化及未来不可预知变化,系统要与周围环境建立物质与能量循环流动、重复利用的共生网络,形成协同效用。该环境需求对系统自身学习能力、自组织性能提出要求,需在原有资源基础上持续调整与创新。

二是环境稳定性需求。知识服务系统对环境适应的同时也存在一些非适应,适应使其能在环境中生存,而非适应又使其不断演进,以到达动态稳定。系统需通过自身进化提高对环境的应变能力,确保运行效率和有效性,实现可持续发展。

1.3 需求结构模型

通过以上分析可知,隐性知识深度服务体系的需求包涵六个方面,分别是基于用户视角的知识资源获取需求、知识资源管理需求、知识情景展现需求、知识表达交流需求以及基于环境视角的环境敏感性需求、环境稳定性需求。各种需求不是孤立存在的,其间存在着相互作用,共同构成知识服务系统需求结构模型。

用户需求与环境需求相辅相成,从不同角度对系统提出要求,促成系统架构的形成与发展。在用户需求层面,以知识资源获取需求为基础,衍生出知识资源管理需求与知识情景展现需求,进而促进知识表达交流需求的产生。具体来说,知识资源获取需求是知识资源管理与知识情景展现需求的前提,反过来又受到二者的影响,产生更强烈的资源获取需求;知识表达交流需求建立在知识资源获取需求、知识资源管理需求和知识情景展现需求的基础上,在其得到满足时对知识获取、管理与展现需求的反馈将进一步激发此三项需求的产生。同样地,在环境层面上,环境敏感性需求与环境稳定性需求关系密切,二者在实现过程中互为助力,共同组成系统与环境间的良性互动源泉。综上,隐性知识深度服务体系需求结构模型如图1所示。

图1 隐性知识深度服务体系需求结构模型

2 隐性知识深度服务体系功能与结构

基于隐性知识深度服务需求分析,本部分先引用项目管理中的WBS(Work Breakdown Structure,工作分解结构)方法,对用户需求进行层层分解,直至对应于粒度较小的、便于实现的独立活动;再基于系统集成思想,根据各活动之间的联系,对其重新整合并纳入到整体系统中,实现更好地管理控制,并达到“ 1+1 >2 ”的增效目的,完成对隐性知识深度服务体系功能与结构的梳理。

2.1 基于WBS的功能分析

在一般系统方法论中,功能方法可将系统需求转化为功能目标。故为分析隐性知识深度服务体系的功能,从系统需求出发,运用WBS将其逐级分解至对应于知识服务链各个结点(即知识服务活动)层次。该过程如图2所示,第一层为系统需求,第二层为功能模块,最后一层为对应于原子级功能模块的具体活动,层层递进形成完整的功能架构。

图2 隐性知识深度服务功能分析

在传统知识服务中,用户通过输入相应知识需求,得到系统匹配结果,来获取所需资源。然而深度服务中隐性知识是模糊、不易表达的,故为满足知识资源获取需求,系统要先通过知识辨识、知识获取、知识存储来构建知识库,再通过知识匹配环节以达到识别知识需求、检索相关知识的功能。

对于用户的知识资源管理需求,系统需提供辅助知识决策和管理相关知识功能。该功能一方面将知识整合、适配,帮助用户完成知识决策;另一方面,提供知识自助管理功能,使用户借助相关管理平台和工具,创建个人知识导航,以便提升知识资源利用效能。

为满足用户的知识情景展现需求,系统需结合用户偏好。具体来说,满足该功能主要通过智能化知识推荐实现。首先,系统要形成并分析用户画像,并根据用户使用记录为不同用户提供个性化的知识情景;再与时间、环境等因素相结合,实现用户知识定制服务,使系统资源利用效益最大化。

同样地,为满足用户的知识表达交流需求,系统需借助知识互动与用户反馈。知识共享环节可提供知识互动功能,系统需为此提供接口;用户在交流过程中会做出知识评价,从而对服务体系形成反馈。如此既有利于推动知识创新,也可为知识进化提供动力。

环境敏感性和环境稳定性需求分别要求系统具备自学习与自组织功能,并通过知识创新和知识进化环节实现。至此,各知识需求细分已对应于知识服务系统活动功能。

2.2 基于系统集成的结构分析

通过以上分析得到隐性知识深度服务体系运行过程中的活动组成,每个活动即为知识服务的一个环节,集成为一条知识服务链。为更好发挥该服务链各环节作用,根据其间联系对该链条集成,以一般系统方法论之结构方法基于系统功能调整与优化其结构。知识服务子系统是对参与者、知识资源、环境及技术等要素的综合,其各功能模块协同工作支撑知识服务成果。

如图3所示,知识服务链上所有环节均围绕知识库展开。通过知识辨识明确知识范畴,再选择合适的知识表示方法实现知识获取、知识存储,将隐性知识资源转化为可操作的知识库,进而通过知识整合提高资源利用价值。此四项环节作为知识服务的前期工作,密不可分,共同构成知识获取与整合子系统。

图3 知识服务结构模型

大多数情况下,知识匹配活动满足用户部分应用需求但不能完全满足,故需知识修正与知识导航环节辅助用户更好地完成知识应用过程,此三者共同构成知识应用子系统,帮助用户获取所需知识的深度服务。

知识推荐负责将合适的知识在合适的情景下展现给合适的人,从而进一步满足用户偏好及其个性化知识需求;知识共享关联知识评价环节,二者结合促进知识资源增值。以上四个环节可有效传播并充分共享知识,增强知识服务效果,并共同组成知识传播子系统。

知识创新环节由知识共享支撑,为知识服务系统自学习提供支持,组成知识创新子系统。同时,知识进化环节由知识评价促进,依据知识生命周期原理,对系统内的知识进行持续动态评估、处理,保持知识库活力,组成知识进化子系统。

综上,隐性知识深度服务体系包涵的五个子系统(功能模块),即知识获取与整合子系统、知识传播子系统、知识应用子系统、知识创新子系统、知识进化子系统。

2.3 系统架构

隐性知识深度服务体系中各子系统不是孤立存在的,各知识服务环节间的连结性决定了知识服务子系统间的相互制约与依赖关系,其间存在着一种协同机制,促进知识服务价值的发挥。

知识获取与整合子系统是整个系统的基础支撑,是构建隐性知识深度服务系统、满足用户全面需求的底层逻辑,也是其它服务子系统功能实现的前提。知识应用子系统基于知识获取与整合子系统的支持,其实现途径受知识获取、表示方式影响,而知识应用的效果及效率又反向要求知识存储、知识整合策略,对知识获取与整合子系统形成反馈。知识传播子系统与知识应用子系统并行,二者相互促进、相辅相成,如知识服务体系中的检索功能不仅仅涉及知识匹配,更要注重用户偏好,结合知识推荐与知识定制技术,才能更好满足用户需求;同时,知识应用子系统可以收集用户信息,助力对用户画像的持续更新,推动知识传播子系统的发展,提升知识共享、知识评价效果。知识创新子系统与知识进化子系统分别借助于知识传播子系统中知识共享与知识评价环节作用,其形成过程中也进一步助力知识传播子系统与知识应用子系统的运行。

简言之,隐性知识深度服务系统协同运作如图4所示,五个子系统依协同机制自动形成一定的结构,相互关联与支持、缺一不可,共同实现隐性知识深度服务功能。

图4 隐性知识深度服务系统协同

3 隐性知识深度服务协同机制

隐性知识深度服务体系作为一个复杂开放系统,需基于有效的协同机制,才能实现内部结构的持续优化,从而支撑系统整体序的良性输出。该系统需要与外界不断地进行物质、能量和信息交换,以保持其开放状态、维护内部有序结构,即在持续接收与输出过程中向有序化方向完善发展。故要实现良好的隐性知识深度服务,不仅要考虑系统内部的功能子系统相互协调,同时也要兼顾系统内外部各要素间的关系,通过要素供给满足用户深度服务需求,形成要素支撑的协同机制,产生系统整体效益,提升系统自组织运行能力。

3.1 服务要素组成

隐性知识深度服务体系及其子系统在要素互动下运行,其要素组成与一般知识服务存在重合部分。随着知识服务理论的形成与发展,越来越多要素参与到知识服务过程中,构建起相对完整的知识服务要素理论。刘兹恒、涂志芳基于学术图书馆发展新形态视角归纳出知识服务的空间、资源和服务三要素[21],司莉、曾粤亮从用户需求出发得出环境、空间、资源和服务四要素[22];而后,王静宜采用内容分析方法,明确了知识服务体系由参与者、资源、工具、政策和场景五要素组成[23];同时,涂育红等运用扎根理论提炼知识服务的感知性、生态性、交互性和能动性四要素,并进一步分析知识服务效能的影响因素及作用机理[24]。

本研究结合知识深度服务全过程与隐性知识自身特点,认为隐性知识深度服务体系作为一个复杂系统,应符合WSR系统方法论思想,即其构成包涵“人理”、“物理”、“事理”三部分。所谓“人理”,即分析其所涉及的人、群体(该体系中的参与者:服务提供者与服务接受者)及其间的互动关系;所谓“物理”,即分析客观事物的功能,在此包括服务所需的知识资源、技术工具及环境因素的支撑与交互作用;所谓“事理”,即有效管理与控制知识服务的活动流程(服务链)。隐性知识深度服务体系主要有六部分:服务主体、服务对象、知识资源、服务链、技术工具与环境。各要素在不同知识生命周期中扮演的角色各异,是隐性知识深度服务体系形成、发展过程中具有直接、间接影响的基本要素。具体分析如下:

a.服务主体,是知识服务体系的主导者,负责为服务对象提供隐性知识,并在系统运营过程中管理资源。服务主体可参与服务链各结点的实现过程,利用人机结合技术工具确保知识服务活动的深度。

b.服务对象,是知识服务体系中的被服务者,其需求决定知识服务体系的功能与结构。服务对象具有一定的主观能动性,在应用、传播知识的同时创造新动能,倒逼知识服务体系发展。

c.知识资源,即知识服务客体,是知识服务体系的基础,能够用于解决问题、支持决策以及指导人的思想行为。本研究的知识资源主要指隐性知识,包括案例数据(知识服务的供需匹配结构)、用户画像、环境信息等,由此组成资源库以确保服务质量。

d.知识服务链,是知识价值藉由实现的基础过程,由知识获取、知识整合、知识推荐、知识创新等活动结点组成。服务链基于知识全生命周期,反映知识流转与增值的普遍流程,覆盖隐性知识深度服务的全过程。

e.技术工具,作为知识服务的基础依托,是以隐性知识为对象开展各类服务所使用的技术体系,用于协助知识服务主体实现服务链各环节功能。

f.知识环境,是系统依存条件的集中体现,也是系统运行过程中不可或缺的影响因素。环境处在不断的变化中,驱动系统持续演进。系统与环境间具有准适应关系,要寻找与环境的最佳适应点以达到最优。

3.2 要素关系模型

知识服务体系各要素不是独立存在的,其间按照一定的规则相互作用;其输出绩效既取决于要素组成素质高低与完备水平,也决定于要素间关系的理顺与优化程度。王静宜将知识服务体系抽象为由要素及其关联关系组成的复杂网络空间[23];王道平、张敏分析了知识服务体系四要素的互动机理,旨在提高知识流动及系统响应能力[25];张海涛等研究了高校知识生态系统五大要素的相互作用并构建相关模型,促进知识价值的转移和流动、推进知识增值的实现[19]。为实现人理、物理、事理巧妙配合以达到知识服务效果最优,本研究谋求建立以知识资源为中心、以用户需求为导向的隐性知识深度服务要素关系模型。其中,知识资源即隐性知识,有其独特的结构,英国学者Polanyi围绕整体与部分的关系,提出隐性知识具有集中意识、辅助意识和认识者三元结构[26]。而后,Wagner认为隐性知识结构由内容、情景、价值取向三个维度组成[27]。国内学者李作学、王前提出个体隐性知识的两层次(通用、专业)两维度(认知、技能)结构[28];孙剑斌等构建的高校教师隐性知识结构模型中,将元认知维和价值观维分别作为隐性知识的基础和核心,人际维、情感维、专业技能维则是三个支柱[29]。综合以上观点,本研究将隐性知识结构分为认知维、情景维和功能维,并分别与其他要素相关联,进而深入分析隐性知识服务要素间的互动关系。

如图5所示,隐性知识服务体系要素关系模型包涵六个要素、三个维度及其间关系。认知维度表征隐性知识与服务对象间的映射关系,用户在接受知识服务的过程中对相关知识产生反馈,使知识带有用户偏好,二者动态交互,促进服务体系持续发展;情景维度彰显隐性知识在当前环境下的表现力,当隐性知识与环境相适应时才能发挥其最大潜能;功能维度蕴含隐性知识通过一定系统功能实现其价值、满足用户需求的知识服务过程,即各服务活动形成的一条服务链。此外,隐性知识三维结构与服务主体、技术工具要素存在多种相互作用。具体来说,服务主体在适应环境特征及其变化趋势的前提下,通过管理知识资源直接或间接服务于服务对象;而技术工具在环境约束下,与服务链各活动相结合,支撑知识资源实现价值。

图5 隐性知识服务体系要素关系模型

3.3 系统协同机制

协同理论主要研究一个开放系统在与外界进行物质、能量或信息交换时,系统内部组分之间运行的配合、关系的协调,从而优化系统的样态与输出。其中,协同效应指一般复杂系统中各子系统在一定条件下相互配合、达成“1+1 >2”的整体效应,并在时空或功能上有序进行。一些学者将协同思想应用于知识服务研究:李晋等引入多元协同理论,分析智慧图书馆模式下知识服务的多元主体及协同关系,设计构建了智慧图书馆知识服务体系基本框架[30];SUN等基于自组织理论的知识网络模型研究企业知识系统演化的结构性问题,为解决企业间知识协作问题提供了实践和理论价值[31];Leena等探究了知识密集型商业服务情境下价值共创的协同过程,形成问题解决框架,优化资源利用[32];饶元、陆淑敏提出了一个科技资源协同服务元模型,同时建立相关映射机制,优化科技资源协同创新和个性化知识服务[33]。

构建隐性知识深度服务体系的协同机制是一个复杂的开放的多元的系统工程,其间众多构成要素与子系统相互交错、彼此作用、协调贯通。综合前述隐性知识深度服务系统的功能架构与要素关系,可得隐性知识深度服务整体协同机制如图6所示。依托知识环境背景,基于知识资源与技术工具的支撑,各知识服务子系统通过知识服务链相互配合而成良性循环,融合知识服务主体和服务对象的主观能动性与需求满足目标,实现协同有序的深度知识服务过程。

图6 隐性知识深度服务协同机制

该机制从知识服务主体出发,基于环境演化特征及其趋势,利用数据挖掘、机器学习等技术进行知识辨识、获取、存储、整合,初步构建隐性知识库,形成知识服务基础;而后针对服务对象之服务需求,坚持需求导向,利用通讯技术、人工智能技术等进行知识推荐、共享、定制、评价以实现精准而高效的主动知识传播,同时通过机器学习、启发式计算进行知识匹配、适配、导航,以实现对隐性知识的高水平应用与增值;知识创新与知识进化依托于机器学习和人机交互技术,位于服务链高端,由前述环节衍生而来又在一定程度上提升其服务能力与水平,形成具有自组织特性的隐性知识深度服务架构。在要素有效持续供给与协同作用下,隐性知识深度服务体系通过知识获取与辨识、知识传播与应用功能满足用户的知识资源获取、管理、表达交流与情景展现需求,又通过知识创新与进化环节实现环境敏感性与稳定性需求。

隐性知识深度服务体系之案例数据库、用户画像库、环境信息库三大知识库,互联互通共同构成知识资源基础。其以案例数据库为中心,同步更新用户画像库与环境信息库,保持三者之间的协调性;同时,知识服务需要技术赋能,持续更新的先进技术加快了知识服务智能化转型,如5G技术支撑下的机器学习与云计算,既带动通讯技术高速发展,又与人工智能、虚拟现实相结合,从而支撑起隐性知识深度服务中的高速、精准、短延迟效能。知识资源和技术支撑是知识服务系统运行的前提,二者又依托知识服务实现其应用价值。知识资源中的用户、环境数据库需在与用户和环境的持续交互中动态更新,知识资源库在良性发展的知识服务过程中得以增值和进化;技术支撑层也在这一过程中适应与发展,实现有效的改进与创新。知识服务链贯穿隐性知识深度服务全过程,不仅导引知识获取与整合、知识传播、知识应用、知识创新与知识进化各功能模块的优化及其间协同效能的提升;也倒逼知识资源、技术工具、环境、服务主体和服务对象间的互动关系演进,增进协同、持续优化,促进其不断完善发展。

4 结 语

在知识经济时代,隐性知识在知识创新与价值创造中的作用愈发凸显,隐性知识服务的能力与水平被聚焦且愈发受到重视。作为支撑基础,深入分析、设计并优化知识深度服务体系架构成为研究热点。本研究由需求分析出发,探究了隐性知识深度服务体系的功能架构及其系统结构与协同机制。本文研究一定程度尚丰富了隐性知识服务理论,并为实践域内隐性知识深度服务体系的顶层设计提供了遵循与指导。本文仅对隐性知识服务体系做了理论探讨,结合具体应用场景开展相应的系统分析与设计,并通过实践反馈进一步完善与改进前述理论工作,将是后续的研究方向。