为满足多元统计分析对数据结构的要求，需要将共词矩阵转化为相关矩阵，相关矩阵是对共词矩阵进行包容化处理的结果矩阵，采用Ochiia系数生成相关矩阵，具体公式如下：

　　其中Cij是关键词i、j在文献中的共现次数，Ci、Cj分别指关键词i、j在文献中的出现频次。相关矩阵反映了2个关键词之间的相似程度。

　　2数据分析

　　2.1研究热点聚类分析

　　将相关矩阵导入统计软件SPSS20，采用“组间联结”聚类方法和“平均Euclidean”度量区间，生成表示聚类结果的树状图（见图1）。从图中可见，56个高频关键词被分为9个类团：

　　类团1包括隐性知识和显性知识两个关键词，隐性知识的频次高于显性知识的频次，这说明该类团侧重对隐性知识的研究；隐性知识和显性知识是知识的两种基本形态，隐性知识的显性化过程是知识管理的关键，该类团主要研究隐性知识对组织的重要性及其如何转化为显性知识。类团2包括组织文化和竞争优势两个关键词，该类团主要研究组织文化对知识管理和竞争优势的影响。类团3包括产品研发、信任、电子商务、团队、知识整合5个关键词，该类团主要研究产品研发和电子商务运营过程中的知识整合以及信任对产品研发和组织交流的影响，研究发现团队成员之间的信任与知识交流[12]、产品研发[13]之间有正向影响的关系。类团4包括创新、人力资本、智力资本、企业绩效、社会资本、管理者、知识转移、跨国企业、吸收能力、研发10个关键词，该类团主要研究企业创新过程中的知识管理问题，以及如何通过资本的积累和吸收能力的提升来更好地实现知识转移和企业创新。类团5包括合作、虚拟组织、信息共享、知识创造、组织绩效、学习、在线、知识获取8个关键词，该类团主要研究知识管理方式问题；合作和在线学习是虚拟组织成员进行信息共享和知识创造的有效方式，研究发现网络环境下高效便利的知识管理方式对组织绩效有显著的正向影响[14]。类团6包括知识、管理、信息管理、信息技术、组织行为、知识管理系统、知识工作者7个关键词，该类团主要研究知识工作者如何使用信息技术来管理知识，其中涉及知识管理系统的概念框架和技术实现等问题；知识管理系统分为系统设计、系统实施、系统评估3个层面[15]，知识工作者和知识是知识管理系统的主体和客体，知识管理系统需要借助信息管理方法实现其自身的功能。类团7包括组织知识、项目管理、知识共享、组织学习、战略管理、交流、专业服务企业、领导力、效率9个关键词，该类团主要研究组织学习和知识共享对知识管理战略和项目实施的影响，涉及如何通过组织学习和组织交流更好地实现组织知识共享并提高组织效率等方面的问题。类团8包括本体、人工智能、决策支持、企业、组织记忆5个关键词，该类团主要研究如何利用基于本体的人工智能来更好地实现决策支持（Decision support）并存储组织记忆等问题，Pratt认为构建一个本体框架可以清晰表述和再现组织记忆[16]。类团9包括制造业、信息、学习型组织、信息系统、社会网络、决策、技术接受模型、信息检索8个关键词，该类团主要涉及知识管理技术和工具在制造业等领域中的应用研究，Annadatha认为通过绘制社会网络分析图可以辅助组织管理项目团队、识别知识共享障碍[17]。

　　综合上述9个类团的划分，可以发现国外知识管理博士论文的研究主要集中在知识形态、组织文化、电子商务与知识整合、企业创新与资本、知识管理方式、组织学习与战略管理、信息技术与知识管理系统、人工智能与决策支持、知识管理应用等9个方面。这与前人[5]基于期刊的国外知识管理研究分析所得出的结论有所不同，前人“创新绩效”类团下的关键词“知识管理系统”在该文中与信息技术同属类团6，这说明知识管理系统研究已经从理论探讨转向技术实现；该文的组织文化方向、知识管理方式2个研究类团在前人研究中没有出现，这说明在国外博士学位论文中组织文化和知识管理方式相关研究已成为受关注的研究方向。

　　2.2研究趋势战略坐标分析

　　2.2.1知识管理研究的核心区域（第一象限）

　　类团1、类团6、类团7落在第一象限，说明这3个类团的密度和向心度较高，处于核心主题区域，这些类团不仅内部联系较紧密，并且与其他类团联系紧密。

　　在所有类团中，类团1向心度最高，表示这个类团与其他类团的联系最为紧密。知识形态是知识管理研究的起点，如何利用先进的信息技术有效获取、存储、和利用知识尤其是隐性知识，并发挥其在组织战略管理、企业创新中的作用，不仅是该类团的主要研究内容，而且也是其他类团都会涉及的问题。

　　类团6主要涉及信息技术在知识管理过程中的应用，同时还涵盖了知识管理系统设计、推广和实施等方面的研究，主要综合了心理学、管理学等领域的理论知识。Sullivan认为系统设计和用户的性格特征影响知识管理系统的推广，具有开放性格特征的知识工作者更容易接受新知识和新系统[18]；Niu[19]认为信息技术驱动的知识管理活动会影响组织的长期知识产出，供应链成员企业运用信息技术的能力会影响其知识管理能力，进而影响整个供应链绩效；Karadsheh[20]认为将知识管理整合到风险管理过程有助于识别信息技术项目的失败原因；可见该类团的学科交叉性较为突出，并且与业界的实践结合较紧密。

　　类团7主要研究组织学习和知识共享在组织战略管理中的作用。随着信息技术在知识管理中的应用，知识管理成为组织获取战略优势的重要手段[21]。自1998年“知识管理战略”理论的提出，知识管理逐渐上升到组织战略的高度，如何通过组织学习实现知识管理战略的成功实施是组织追求的共同目标。知识共享作为知识管理的重要环节，一直以来都是学者关注的热点。随着组织结构的变化和网络的普及，知识共享研究已经逐渐从组织内部的知识共享研究转向组织之间的知识共享研究，尤其是战略联盟模式下组织学习与知识共享过程中涉及到的领导力问题更引起了广大学者的关注，Cholip认为优秀的领导力对于知识管理项目的成功实施是非常必要的[22]。

　　2.2.2知识管理研究的成熟主题领域（第二象限）

　　类团4落在第二象限，向心度较低，但是在所有类团中该类团密度最大，关键词数量和共现次数也是最多的，这说明该类团内部主题联系非常密切，但与其他类团的关联研究较少，是一个相对对立的较成熟研究领域。

　　类团4涉及到107篇博士学位论文，且文献的年代分布都比较均匀，这说明该类团得到学界的持续关注；该类团大部分研究集中在人力资本、知识资本、社会资本对知识创新的影响、人力资本利用与激励、社会资本培育、知识资本扩张与积累等方面，这些研究在增强组织绩效和提高企业创新水平上具有重要的实践意义。

　　2.2.3知识管理研究的边缘主题领域（第三象限）

　　落在第三象限中的是类团3、类团5、类团8、类团9，与其他象限的类团相比，这4个类团的密度和向心度相对较低，表明这4个类团的内部联系比较松散，且与其他类团关联少，处于知识管理研究的边缘，研究尚不成熟。

　　类团3研究电子商务中的知识整合问题，大数据环境下，电子商务运营过程中的数据流量呈几何倍数增加，如何从中挖掘抽取有价值的信息以支持组织决策显得尤为重要。电子商务业务流程实际上是一个知识链的构建过程[23]。作为知识管理的重要步骤，知识整合对电子商务项目的成功实施有着积极的影响[24]。类团3中的“产品研发”和“信任”涉及企业创新与组织文化方面的问题，这说明类团3与其他类团之间存在一定的联系。

　　类团5涉及知识管理过程、组织结构和信息技术在组织中的融合研究[25]，为实现某一共同目标，虚拟团队成员通过在线协同方式贡献和分享专业知识。良好的知识管理方式是组织获取竞争优势的关键，研究发现知识管理方式对组织绩效产生正向影响[26]，如何设计高效的知识管理方式来提高组织绩效是未来研究值得关注的领域。

　　类团8侧重从计算机科学的角度研究知识管理过程中以人工智能为基础的决策支持工具和系统研发问题，该类团的密度较低、向心度最低，这表明此领域在国外知识管理博士学位论文中受关注较少。基于本体的人工智能对组织中的隐性知识挖掘和决策支持有重要的作用，主要体现在本体在知识管理过程中的知识表征、实现本体匹配的语义网知识管理等方面，Sherman认为过程导向的本体能有效改善软件工程项目管理过程中的知识转移[27]。

　　类团9的相关文献显示知识管理已经从企业管理延伸到教育[28]、医疗[29]、政府[30]等不同的领域，如何通过创建学习型组织、实施企业信息系统提高决策水平是知识管理应用领域被广泛关注的问题。随着知识管理向不同领域的渗透，知识管理研究逐渐从理论探索向实践应用视角转变。

　　综合第三象限分析发现，虽然目前第三象限的4个类团还不是研究的热点领域，但是随着电子商务在全球的兴起以及知识管理在数据挖掘分析中作用的凸显，第三象限类团涉及的电子商务知识管理、为组织提供决策支持的知识管理方式及应用等研究会成为将来的重点关注领域。

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