羅德鋒，戰(zhàn)洪飛

（寧波大學(xué)機(jī)械工程與力學(xué)學(xué)院，浙江寧波 315211）

一、引言

知識推送的本質(zhì)就是系統(tǒng)主動將適當(dāng)?shù)闹R推送給適當(dāng)?shù)娜?，以提高員工的知識應(yīng)用與創(chuàng)新能力[1]。如MOON 等（2009）[2]提出了一種基于多Agent的設(shè)計(jì)知識推送方法，推送給設(shè)計(jì)人員感興趣的知識。徐榮振等（2016）[3]根據(jù)設(shè)計(jì)人員的知識使用行為，提出了一種基于序列模式挖掘的變型設(shè)計(jì)知識推送方法，通過知識序列的相似度實(shí)現(xiàn)知識的推送。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的知識推送服務(wù)中，考慮情境信息對知識推送的影響非常有必要[4]。知識也具有情境依賴性，即知識的獲取、應(yīng)用等過程只有在特定的條件背景下才能發(fā)揮最大的價值。本文所謂的情境不僅僅是指產(chǎn)品設(shè)計(jì)的任務(wù)特征和環(huán)境資源，還包括設(shè)計(jì)人員本身的個性化特點(diǎn)。

一些學(xué)者已經(jīng)意識到情境在知識推送服務(wù)中的重要作用，將設(shè)計(jì)情境融入到知識推送服務(wù)中。王克勤等（2019）[5]通過構(gòu)建情境交互模型，為設(shè)計(jì)人員提供知識推送服務(wù)；張發(fā)平和李麗（2017）[6]從業(yè)務(wù)過程知識重用的角度，提出了以任務(wù)和用戶為心的多維層次情境模型，為企業(yè)提供知識推送服務(wù)。

綜上所述，目前的知識推送方法主要考慮的是設(shè)計(jì)人員的興趣偏好以及知識使用行為，很少涉及到其它情境信息。本文主要利用設(shè)計(jì)過程中的情境信息來構(gòu)建多維層次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型，提出一種基于產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境的知識推送方法，旨在借助情境對知識需求的過濾和約束作用，將企業(yè)案例中最恰當(dāng)?shù)闹R推送給設(shè)計(jì)人員，以提高設(shè)計(jì)人員求解績效，最后以某型號榨汁機(jī)設(shè)計(jì)的知識推送為例，驗(yàn)證方法的可行性。

二、產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境分析及建模

（一）產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境分析

本文的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境是指知識主體在使用知識產(chǎn)生設(shè)計(jì)活動的過程中，用來描述其當(dāng)前狀態(tài)且對知識重用有價值的信息。

由情境來源可將情境分為感應(yīng)情境、虛擬情境和推理情境[7]。感應(yīng)情境主要是通過情境傳感設(shè)備識別獲取的情境，如GPS 識別獲取的定位信息等；虛擬情境是從應(yīng)用軟件獲取的情境，如工作流管理系統(tǒng)識別獲取的任務(wù)信息等；推理情境是在感應(yīng)情境和虛擬情境的基礎(chǔ)上，通過某種關(guān)系或自定義規(guī)則推理得到的，如通過辦公場所和設(shè)備狀態(tài)推理出員工的工作狀態(tài)等。本文是將案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境所關(guān)聯(lián)的知識推送給現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境下的設(shè)計(jì)人員，所以本文研究的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境主要包括兩部分：現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境和案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境。

現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境是指在當(dāng)前設(shè)計(jì)過程中，隨著業(yè)務(wù)活動的驅(qū)動而形成的設(shè)計(jì)需求和信息環(huán)境的集合，可從實(shí)時的產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中獲取，并按照本文的情境建模方法封裝成規(guī)范化的現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型。

案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境是指在企業(yè)案例庫中提煉設(shè)計(jì)過程得到的情境信息集合，主要是從產(chǎn)品設(shè)計(jì)案例數(shù)據(jù)庫中提取。按照設(shè)計(jì)人員的知識需求封裝成案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型并儲存到案例情境知識庫中。

（二）多維層次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境建模

本文以設(shè)計(jì)過程為線索，通過對現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境的抽象化處理，構(gòu)建多維層次的現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型。本文的情境模型采取的是相同的建模方法。通過對產(chǎn)品設(shè)計(jì)求解過程中的情境信息進(jìn)行抽取和描述，構(gòu)建多維層次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型，可表達(dá)為：PDC={CiEj|i=1，2，3，…，m，j=1，2，3，…，n}，其中，PDC 表征產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型，CiEj表征第i 個產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型第j 個情境要素。王程強(qiáng)等（2019）[8]在企業(yè)調(diào)研和問卷分析的基礎(chǔ)上，對業(yè)務(wù)求解過程中的情境要素進(jìn)行描述，歸納總結(jié)了人員、時間、地點(diǎn)等維度的情境模型來研究不同的情境配置對業(yè)務(wù)求解績效的影響，本文也參與了部分研究工作。因而，綜合他們的研究，并進(jìn)一步對獲取的一些設(shè)計(jì)案例材料進(jìn)行對照，為適合知識推送需要，本文設(shè)定了七個情境維度對產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中的情境要素進(jìn)行概括性描述，可以提煉為任務(wù)、資源、產(chǎn)品、領(lǐng)域、人員、時間、地點(diǎn)七個情境維度。在對各個情境維度進(jìn)行細(xì)化時，有些需要細(xì)化，而有些則不需要，情境細(xì)化到可量化度量或可采集為止，根據(jù)不同的情境要素組成樹狀層次結(jié)構(gòu)，如圖1 所示。

圖1 多維層次的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型示意圖

（三）情境要素的權(quán)重確定

在情境模型中，不同層次情境要素的核心作用是不同的，因而有不同的權(quán)重值。信息熵就是對信息不確定性的一種度量[9]，本文利用熵值可以判斷某一情境要素在相似性評估總體上的重要程度。設(shè)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中的情境要素相似度矩陣為A=（aij）m×n，其中aij表示第i 個案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中第j 個情境要素與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中第j 個情境要素的相似度，則采用信息熵計(jì)算情境要素的權(quán)重步驟如下：

步驟1：計(jì)算第i 個產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中第j 個情境要素的比重：

步驟2：計(jì)算第i 個產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中第j 個情境要素的熵值ej：

其中

步驟3：計(jì)算第i 個產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中第j 個情境要素的權(quán)重值wj：

三、需求驅(qū)動的案例情境知識庫

案例情境知識庫的構(gòu)建是本文的關(guān)鍵。設(shè)計(jì)人員在不同的情境中執(zhí)行設(shè)計(jì)活動時會產(chǎn)生不同的知識需求，因此可通過識別不同的情境來區(qū)分知識需求，從而向設(shè)計(jì)人員推送知識。知識需求驅(qū)動的案例情境知識庫是集知識分類、儲存、匹配、推送、管理于一體的知識庫，如圖2 所示。

1.案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型。由案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境經(jīng)過規(guī)范化處理后封裝在案例情境知識庫中的模型。

2.案例知識單元。由企業(yè)案例中的設(shè)計(jì)知識進(jìn)行統(tǒng)一封裝后的形式化表達(dá)單元。產(chǎn)品設(shè)計(jì)求解所需要的案例知識單元不僅是由知識載體和知識內(nèi)容兩部分構(gòu)成，還需要考慮知識使用的程度。所以本文定義的案例知識單元由知識載體、知識內(nèi)容、知識使用程度三個層面來描述。

3.關(guān)聯(lián)關(guān)系。主要用于案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型和案例知識單元關(guān)系的表達(dá)。二者的關(guān)聯(lián)關(guān)系是比較復(fù)雜的，并不是單純的一對一的關(guān)系，通常是多對多的關(guān)系。

本文引入關(guān)聯(lián)度R（CPDC，CKU）來表示案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的關(guān)聯(lián)關(guān)系，其中R 取值范圍為[0，1]，CPDC 表示案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型，CKU 表示案例知識單元。當(dāng)R 趨向于0 時，表示CPDC 與CKU 的關(guān)聯(lián)性越來越低；當(dāng)R 趨向于1時，表示CPDC 與CKU 的關(guān)聯(lián)性越來越高。關(guān)聯(lián)度R 主要由設(shè)計(jì)人員瀏覽案例知識單元的次數(shù)n 確定，當(dāng)設(shè)計(jì)人員在某一設(shè)計(jì)情境下瀏覽案例知識單元的次數(shù)n 越多，說明該設(shè)計(jì)情境與案例知識單元的關(guān)聯(lián)性越高；當(dāng)設(shè)計(jì)人員在某一設(shè)計(jì)情境中剛開始瀏覽案例知識單元時，二者的關(guān)聯(lián)性增長相對緩慢，之后隨著瀏覽次數(shù)n 的增加，關(guān)聯(lián)性增長開始加快，但當(dāng)瀏覽次數(shù)n 增加到某一程度后，關(guān)聯(lián)性逐漸停止增長，趨于平穩(wěn)[10]。以上分析說明R 是關(guān)于n 的非線性函數(shù)，關(guān)聯(lián)度不但受到瀏覽次數(shù)的影響而且還存在上限，瀏覽次數(shù)可以有無限次，但是關(guān)聯(lián)度卻不會無限地增長，此外，本文發(fā)現(xiàn)在數(shù)學(xué)領(lǐng)域中研究人口增長規(guī)律的Logistic 函數(shù)模型與R的增長過程非常相似，因此引用Logistic 增長模型來定義關(guān)聯(lián)度R，見公式（4），并根據(jù)設(shè)計(jì)人員的評分進(jìn)行動態(tài)修正，因?yàn)殛P(guān)聯(lián)度R 不僅與案例知識單元的瀏覽次數(shù)有關(guān)，還與設(shè)計(jì)人員對案例知識單元的評分有關(guān)，評分越高，說明R 增長得越快，關(guān)聯(lián)性就越高。

其中，n 為在某一設(shè)計(jì)情境下設(shè)計(jì)人員瀏覽案例知識單元的次數(shù)，N 為自然數(shù)，n0為所有案例知識單元被瀏覽次數(shù)的中位數(shù)，n=0 時，說明在某一設(shè)計(jì)情境下設(shè)計(jì)人員沒有瀏覽案例知識單元，即R為0；γ 為案例知識單元的評分修正系數(shù)，可設(shè)滿分為5 分，則γ=c/5 且c∈{1，2，3，4，5}。

根據(jù)設(shè)計(jì)人員的反饋信息對案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型、案例知識單元、關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行動態(tài)的調(diào)整和更新，以保證案例情境知識庫能適應(yīng)多變的企業(yè)環(huán)境。

四、知識匹配及推送

（一）現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境——案例知識單元映射

構(gòu)建現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的映射關(guān)系就是找出現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境下最適合設(shè)計(jì)人員求解的案例知識單元，在設(shè)計(jì)求解過程中，系統(tǒng)推送給設(shè)計(jì)人員什么樣的知識是由“現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型-案例知識單元”的映射關(guān)系F-SR決定的，而F-SR 又是由“現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型-案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型”的映射關(guān)系F-S 和“案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型-案例知識單元”的映射關(guān)系F-R共同決定的，因此，可將“現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型-案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型-案例知識單元”看作一條路徑，現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型相當(dāng)于路徑的起點(diǎn)，案例知識單元相當(dāng)于路徑的終點(diǎn)，并把現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的相似度看作是“現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型-案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型”的映射關(guān)系強(qiáng)度，把案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的關(guān)聯(lián)度看作是“案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型-案例知識單元”的映射關(guān)系強(qiáng)度，故F-S、F-R 取值均屬于[0，1]。假設(shè)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型Q 到案例知識單元P 的路徑有k 條，則在該現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境下，案例知識單元P 的映射值計(jì)算公式為F-SR=（F-Si）×（F-Ri），其中i=1，2，…，k。然后系統(tǒng)按照映射值的大小降序排列，以知識列表的形式推送給設(shè)計(jì)人員，輔助其完成設(shè)計(jì)求解。

（二）知識推送過程

知識推送主要是找到最適合設(shè)計(jì)人員在現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境下求解所需的案例知識單元（見圖3），知識推送過程可分為四步：

第一步：構(gòu)建現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型。設(shè)計(jì)人員在執(zhí)行設(shè)計(jì)過程時會產(chǎn)生各種設(shè)計(jì)活動和知識需求，通過傳感器或信息系統(tǒng)等進(jìn)行情境識別獲取，可獲取現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境信息，如GPS 識別獲取的位置信息、從企業(yè)信息系統(tǒng)中獲取的人員信息以及設(shè)計(jì)的任務(wù)信息等，通過對現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境的抽象化處理，提取出七個情境維度，構(gòu)建多維層次的現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型。

第二步：情境匹配計(jì)算。首先提取現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的情境要素屬性值，然后根據(jù)屬性值的分類進(jìn)行相似度計(jì)算，從而得到相似的案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型。

第三步：案例知識單元-現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型映射計(jì)算。在完成情境匹配計(jì)算的基礎(chǔ)上，通過企業(yè)訪談設(shè)定合適的相似度閾值，把與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型相似度高的案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型篩選出來，再利用案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行映射計(jì)算，從而得到案例知識單元-現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的映射值。

第四步：知識推送。案例知識單元按照映射值進(jìn)行降序排列，將恰當(dāng)?shù)陌咐R單元以列表的形式推送給設(shè)計(jì)人員，方便設(shè)計(jì)人員點(diǎn)擊、應(yīng)用和收藏。此外，設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)求解過程中不僅有反饋評價，還可能產(chǎn)生新的知識，新知識融合到相應(yīng)的現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境，經(jīng)整理分類后一并存儲到案例情境知識庫中。

圖3 知識推送過程示意圖

（三）產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的相似度評估算法

如上文所述，產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型都具有多維層次樹狀結(jié)構(gòu)，計(jì)算情境要素的相似度就是計(jì)算其對應(yīng)屬性的相似度，產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的相似度是根據(jù)各層次情境要素的相似度自下而上進(jìn)行計(jì)算的，即首先查找兩情境模型的對應(yīng)情境要素，先計(jì)算下層各情境要素的相似度，再依次加權(quán)求出上層情境要素的相似度，最終得到產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的相似度。計(jì)算方法如下：

假設(shè)兩個產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的一組對應(yīng)情境要素分別為V 和V'，n 為與之對應(yīng)的情境要素?cái)?shù)量，則V 和V'的相似度為：

式（5）中，wj為第j 個情境要素的權(quán)重值，且表示V 和V' 在第j 個情境要素的屬性相似度，其計(jì)算根據(jù)屬性值類型可以分為：

（1）向量類屬性。當(dāng)情境要素用向量形式表示其屬性時，采用余弦相似度的方式進(jìn)行計(jì)算，相似度計(jì)算公式如式（6）所示：

式（6）中，（p1，…，pn）和（q1，…，qn）分別為情境要素V、V' 的屬性值為pi的平均值為qi的平均值。

（2）數(shù)值類屬性。當(dāng)情境要素用數(shù)值表示其屬性時，相似度計(jì)算公式如式（7）所示：

式（7）中，np1和np2分別為情境要素V、V'的屬性值。

（3）字符類屬性。當(dāng)情境要素用字符形式表示其屬性時，主要是計(jì)算語義相似度，本文參照了將屬性相似度與基于Word Net 本體結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)相似度相結(jié)合的一種綜合相似度計(jì)算方式[11]，公式如式（8）所示：

（4）區(qū)間類屬性。當(dāng)情境要素用區(qū)間值形式表示其屬性時，相似度計(jì)算公式如式（9）所示：

式（9）中，（a1，a2）和（b1，b2）分別為情境要素V、V'的區(qū)間類屬性值。

（5）模糊類屬性。當(dāng)情境要素用0～1 區(qū)間的模糊值將屬性進(jìn)行量化時，相似度計(jì)算公式如式（10）所示：

式（10）中，f1和f2分別為情境要素V、V'模糊化后的屬性取值。

得到情境要素的相似度之后，計(jì)算情境維度的相似度就是對其情境要素的相似度進(jìn)行加權(quán)求和，最終得到現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的相似度，為提升相似性計(jì)算效率，本文令現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型具有相同的結(jié)構(gòu)形式。

五、實(shí)例分析及驗(yàn)證

本節(jié)以某型號榨汁機(jī)設(shè)計(jì)的知識推送為例，首先計(jì)算榨汁機(jī)設(shè)計(jì)過程中現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的相似度，然后計(jì)算案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的關(guān)聯(lián)度，最后通過兩者確定“現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型——案例知識單元”的映射值，得到知識推送列表，最終實(shí)現(xiàn)知識推送服務(wù)。

由于目前企業(yè)還沒有按照本文的方法構(gòu)建案例情境知識庫，故本文通過企業(yè)調(diào)研，收集了五個案例和一個現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)，其中案例1、案例4都與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)相近，但案例1 的產(chǎn)品設(shè)計(jì)求解績效要好于案例4，通過采用本文的研究方法，來觀察是否能給設(shè)計(jì)人員推送出績效好的案例所包含的案例知識單元，進(jìn)而驗(yàn)證本文方法的有效性。

為節(jié)省篇幅，本文對產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型進(jìn)行簡化處理，簡化為13 個情境要素，表1 是從現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)中提取的現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型。

表1 榨汁機(jī)設(shè)計(jì)的現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型

表2 是從企業(yè)收集并導(dǎo)入到案例情境知識庫中的5 個案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型，其中，技能水平、興趣偏好用向量類屬性表示，壽命、設(shè)計(jì)天數(shù)、月份用數(shù)值類屬性表示，杯體材料、轉(zhuǎn)速用字符類屬性表示，噪音用區(qū)間類屬性表示，經(jīng)驗(yàn)水平用模糊類屬性表示，依照相應(yīng)的屬性相似度計(jì)算方式，分別計(jì)算現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型相對應(yīng)的情境要素的相似度，計(jì)算結(jié)果如表3所示。

利用表3 的計(jì)算結(jié)果構(gòu)建情境要素相似度矩陣，記為A=（aij）m×n，其中，m=5，n=13。利用公式（1）、公式（2）、公式（3）計(jì)算現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型中各個情境要素的權(quán)重，計(jì)算結(jié)果如表4 所示。

表2 榨汁機(jī)設(shè)計(jì)的案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型

表3 現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型各情境要素與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的相似度

表4 現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型各情境要素的權(quán)重

例子中的產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型具有相同的結(jié)構(gòu)，可設(shè)7 個情境維度的權(quán)重均為1/7，后續(xù)會隨著設(shè)計(jì)人員的反饋評價進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，以案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型1 為例，按照公式（5），分別計(jì)算各個情境維度的相似度。得出任務(wù)維度的相似度為0.64，人員維度的相似度為0.88，時間維度的相似度為0.80，地點(diǎn)維度的相似度為1.00，產(chǎn)品維度的相似度為1.00，領(lǐng)域維度的相似度為1.00，資源維度的相似度為1.00。所以，最終得到現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型1 的相似度為0.90。

同理可以得到現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型2、模型3、模型4、模型5 的相似度，計(jì)算結(jié)果分別為0.87、0.95、0.90、0.51。

通過企業(yè)訪談，相似度閾值設(shè)為0.85，則滿足設(shè)計(jì)人員知識需求的案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型共有4個，計(jì)算映射值是在情境匹配計(jì)算完成的前提下考慮案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的關(guān)聯(lián)關(guān)系，依據(jù)本文的關(guān)聯(lián)度定義方法，可以推測出案例知識單元與案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型的關(guān)聯(lián)度越高，案例知識單元在該案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境下的利用率就越高，相應(yīng)的設(shè)計(jì)求解績效也就越高，已知案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的關(guān)聯(lián)度如表5 所示。

表5 案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與案例知識單元的關(guān)聯(lián)度

由表5 可知，構(gòu)成現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型到案例知識單元的路徑共有20 條，例如計(jì)算現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型到案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型1 再到案例知識單元1 的映射值，F(xiàn)-SR=（F-S1）×（F-R1）=0.90×0.9=0.81。同理可得出現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型與其它案例知識單元的映射值，按照降序排列得到知識推送列表，如表6 所示。

表6 知識推送列表

結(jié)合前文分析，由表6 的知識推送結(jié)果可知，映射值越大，意味著其對應(yīng)的案例知識單元就越適合當(dāng)前的產(chǎn)品設(shè)計(jì)求解，表6 中現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型到案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型4 再到案例知識單元4 的映射值為0.72，由前文可知案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型1、案例產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型4 都與現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境模型有著相同的相似度，說明二者分別對應(yīng)的案例1 及案例4 中的產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)都與現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)相近，而設(shè)計(jì)人員使用案例知識單元1 求解現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)的績效比使用案例知識單元4 求解所得的績效會更高，故設(shè)計(jì)人員依據(jù)本文知識推送列表可以找出最適合求解現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)的案例知識單元，即案例1 所包含的知識單元1 最適合求解現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)，能夠提升設(shè)計(jì)求解績效，從而驗(yàn)證了本文方法的可行性。

六、結(jié)束語

針對企業(yè)知識管理中出現(xiàn)的知識泛濫、知識迷航等現(xiàn)象，本文將產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境應(yīng)用于知識推送中，從設(shè)計(jì)過程求解的視角，融合知識應(yīng)用或產(chǎn)生的條件背景，提出了一種基于產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境的知識推送方法，通過企業(yè)案例資源庫構(gòu)建了知識需求驅(qū)動的案例情境知識庫，其中強(qiáng)調(diào)了關(guān)聯(lián)度的定義方法，給出了情境匹配算法及現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品設(shè)計(jì)情境與案例知識單元的映射關(guān)系算法。最后，以某型號榨汁機(jī)設(shè)計(jì)的知識推送為例驗(yàn)證了算法的可行性，能滿足設(shè)計(jì)人員的知識重用需求，有助于提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)求解績效。