创新在一个国家的经济与社会发展中起着重要的引领作用,科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑,是国家发展全局的核心。企业创新是国家创新的重要组成部分,知识是企业创新中最基本的生产要素,知识的创新决定企业创新发展的能力和水平,企业知识创新能力的提升源于精准高效的知识服务获取。在互联网+时代及后疫情时期,企业数字化学习进程加快,数字化新技术拓展了知识服务的内涵,并推动知识服务各环节的深度数字化。在此背景下,如何面向数字化学习构建更科学、更高效的企业知识服务体系对于持续提升企业内部创新能力,进一步提升企业的核心竞争优势具有重要的理论意义和现实意义。本文重点研究面向数字化学习的企业内部知识服务体系的运作机理和模型方法。论文构建了面向数字化学习的企业内部知识服务体系框架,提出了知识服务体系的概念模型并分析业务模型和逻辑架构。重点围绕企业数字化学习场景下的企业知识服务,从知识服务内容构建方法、知识服务推荐方法、以及知识服务评估方法三方面开展研究。提出基于知识图谱的企业知识服务构建方法,构建基于深度学习的多维度的知识推荐方法,从知识服务的企业和员工双重视角构建知识服务评估体系。1.在知识服务内容构建方面,如何从大量显性且离散的信息中,挖掘出企业所需的知识体系,从而形成较为完整的知识内部服务内容是一个关键性的研究问题。本文提出了面向核心关注点的企业知识服务模型,利用文本信息抽取技术挖掘结构化知识点,借助知识图谱技术建立知识点间的逻辑关系,形成系统化的企业知识体系。论文电信行业为例,以5G技术为核心关注点,以白皮书、专利、学术文献、图书等多数据源,采用BILSTM+CRF、BERT+CRF等命名实体识别模型进行实验,自动抽取行业、技术和产品实体,建立实体间的上下位、包含、关联和应用等关系。在此基础上,采用Neo4j图数据库建立5G知识图谱,为企业提供可视化、系统化、可检索的知识服务,从而形成围绕5G技术的企业知识服务体系。实验结果表明,基于知识图谱的内容构建方法能够有效挖掘企业所需的知识服务内容,具有现实指导意义。2.在知识服务精准推荐方面,如何面向企业员工的个性化需求提供更为精准的知识服务既是工作实践中的重要需求,也是关键性的技术问题。本文基于企业数字化学习场景,以课程推荐为例,构建了企业培训课程推荐模型。基于学员用户的历史学习记录,利用词嵌入技术对课程文本的语义表示,同时利用LSTM挖掘学员的偏好,并加入Attention机制实现学员兴趣的动态挖掘,使得课程推荐更加智能化与个性化。基于LSTM构建基础课程推荐模型,根据企业内部课程学习培训特点进行了以下研究:一是通过课程注意力机制,分析学员的历史学习记录对于推荐算法的作用;二是设计企业计划注意力机制,在推荐过程中能够关注到企业计划中的技术关键词,分析企业计划对课程推荐算法的改进作用;三是引入了工作岗位信息反映学员岗位上的差异,分析不同岗位对课程推荐算法的提升作用。通过企业实际数据集的不同对比实验验证了各模型的效果,实验结果表明,企业计划及岗位等信息的引入有助于提升和改进课程推荐效果。3.在知识服务评价体系方面,影响评估效果的因素有很多,既包括知识服务内容构建,也包括知识服务的推荐,以及知识服务的技术支持和制度设计,哪些因素对知识服务的效果会产生较为显著的影响,需要进一步深入研究。本文融合了企业和员工双重视角,从企业视角定位知识服务对人才培养和战略实施的贡献度,从员工视角设计服务感知质量指标,借鉴已有理论设计了企业内部知识服务评估的概念模型;基于企业的调研数据,采用多元回归计量等方法进行量化评估,发现影响知识服务效果的关键因素,并针对数据分析的结果提出相应的对策建议,对企业的知识服务发展具有启示意义。本研究的主要贡献在于:为面向数字化学习的企业知识服务提供了理论支持和实践指引。研究丰富了企业内部知识服务理论,通过分析企业内部知识服务作用机理,延展了企业内部知识服务的普适性,并据此提出企业内部知识服务体系的框架;提出了基于知识图谱进行知识服务内容体系构建的方法指引;提出相对有效的融入课程、岗位、计划等企业多维信息的企业内部知识服务推荐方法;提出了企业内部知识服务评估的科学评估方法,确保知识服务体系有效性。