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易卜拉欣·亚齐奇;奥梅尔·法鲁克;奥马尔·法鲁克·古尔坎;哈利尔·扎姆;德伦，德桑;塞利姆·扎姆

通过比较分析机器学习技术和模糊层次分析法来确定隐性知识标准。 （英语） Zbl 07486124号

安·Oper。物件。 308，编号1-2753-776（2022）.
摘要：知识管理被广泛认为是通过重用组织知识来提高企业绩效的战略工具。尽管许多人已经在各种商业环境中研究了知识管理，但隐性知识的概念，尤其是个人隐性知识，还没有得到应有的详细探讨。本研究的目的是确定并优先考虑个人隐性知识标准，并解释其对企业绩效的影响。在该方法中，首先，通过知识引出和特征选择方法识别出最常见的个人隐性知识变量。然后，使用机器学习方法和模糊层次分析法（AHP）对提取的变量进行排序。首先使用支持向量机（SVM）、逻辑回归和人工神经网络，然后使用模糊AHP作为第二种方法。基于对比分析结果，确定了支持向量机（性能最好的机器学习技术）和模糊AHP方法用于后续分析。结果表明，SVM和模糊AHP都确定了员工的时间效率,员工和主管之间的沟通、和员工创新能力作为最重要的隐性知识标准。这些发现大多得到现有文献的支持，并共同表明了在确定个人隐性知识标准时所使用的分析方法的协同性。

MSC公司：

68泰克 人工智能
03埃克斯 集合论
68倍 计算机科学

关键词：

知识管理;个人隐性知识;机器学习;支持向量机（SVM）;人工神经网络;模糊层次分析法

软件：

快速采矿机
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Yazici}等人，Ann.Oper。308号决议，编号1--2，753--776（2022；Zbl 07486124）
全文： 内政部

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