Page 342 - 《软件学报》2024年第4期

1920 软件学报 2024 年第 35 卷第 4 期

的同一个人. 此时可以通过用户的属性信息、打卡位置信息、关联信息等来进行实体对齐, 同时可建立两个单位
之间的联系, 完善补全知识图谱. 本体构建是知识图谱模式层的规范, 是对知识的提炼, 有助于知识的标准化.
HAO 打卡知识图谱的本体构建涉及打卡知识图谱的本体和旅游景点知识图谱的本体, 打卡知识图谱将打卡数据
底层的信息抽取出打卡知识, 帮助企业进行考勤管理, 业务专家从领域问题出发多人协作快速构建打卡的概念: 人
物、组织、考勤规则、时间、地点等.
知识表示指的是用什么语言对知识图谱进行建模, 从而可以方便知识计算. W3C 采用了以描述逻辑为逻辑基
础的本体语言 OWL 作为定义 Web 术语的标准语言, 还推出了另外一种用于表示 Web 本体的语言 RDF Schema
(简称 RDFS). 近年来, 基于向量的知识表示方法被广泛研究, 这类方法将每个实体和关系都表示为一个向量 [29] . 通
过将任意的离散符号映射到连续的向量空间中, 更加有利于我们展开对知识图谱的相关研究, 如知识图谱的补全
和推理等. 知识推理是指从现有的知识图谱的知识出发, 经过推理来发现补充新的实体间的关联, 或进行知识纠
错, 来扩展丰富知识网络. 如[张三][汇报上级][李四], [李四][汇报上级][王五], 可以得到[张三][上级][王五].
2.1.3 知识赋能
HAO 打卡知识图谱 (如图 4 所示) 和语义技术被用来辅助进行数据分析和决策, 为企业管理者提供服务, 提高
企业运作效率, 如可利用 HAO 打卡知识图谱优化企业考勤规则管理 (包括但不仅限于考勤). 所谓企业考勤规则,
就是企业对员工进行管理的规则、工程等所建立考勤规章制度. 在信息化时代, 企业通过使用先进的技术来进行
管理已经成为一种趋势, 而企业内部对员工日常管理工作的规范化也就成了企业发展的一个重要问题. 传统企业
条目管理需要每个职工读懂文本规范, 易发生误解, 疏漏, 使工作效率严重下降. 随着人工智能技术在各个领域应
用越来越广泛, 企业需要借助大数据技术实现对人员的精准识别, 从而达到高效管理的目的. 而建立在知识图谱基
础上的企业规则管理, 可以用直观的形式引导员工规范行为, 完成流程式审批工作, 改善了企业运作效率 [30] .

HAO 打卡
知识图谱

员工知识图谱
企业考勤规则知识图谱
总体 员工 同事
制度 总体制度
管理制度
相关规定 绩效工作
管理 相关 奖惩 奖惩措施 个人信息
制度 规定 措施 具体规定 企业 部门管理员
考勤情况 汇报上级 汇报上级
关系
推理关系
具体 ... 具体 具体 具体 具体 具体
规定 规定 规定 ... 规定 规定 ... 规定 企业负责人 反馈
管理
知识 知识
图谱 图谱
构建 构建
企业考勤 员工信
规则文本 息, 组织
结构等

图 4 HAO 打卡知识图谱部分示例图

基于 HAO 打卡知识图谱的考勤管理主要有以下几点转变: (1) 高效性: 以树的形式显示了员工考勤所需遵循
的行为过程, 方便职工了解, 易于实施, 保证了执行效率; (2) 准确性: 员工可以在 HAO 打卡知识图谱使用非结构文
本查询, 同时可通过知识推理得到更加精确准确的规则, 从而降低过程违规所带来的危害; (3) 通用性: 除企业考勤