随着知识化经济和信息化经济席卷而来,知识管理已经作为一种长期战略为人们所接受,而知识个性化需求是知识管理的起因之一,也是其必然结果。本文的研究目的就是通过对Tag技术基本原理的分析,提出基于Tag技术的个性化推荐算法。以知识管理中的知识个性化需求为出发点,提出基于Tag技术的个性化分类收藏知识流程及搜索知识及专家流程。在此基础上,分析了知识管理系统中的个性化推荐对象,针对知识推荐和专家推荐分别提出了适用的推荐算法,对知识管理系统的构建做了一定的研究,以期实现知识管理系统全方位的个性化推荐服务。本文首先介绍了知识管理系统和个性化推荐技术的研究现状,分析了Tag技术的基本原理和应用现状;探讨了知识管理中的知识需求类别及特征,提出了解决知识管理中知识个性化需求的策略;利用Tag技术的功能及特点,开创性地将Tag技术引入知识管理系统中,提出了基于Tag技术的个性化分类收藏知识流程,讨论了利用Tag对知识及专家进行搜索的途径;分析了知识挖掘的功能、目标及对象,借用关联规则挖掘算法,结合Tag本身的性质,提出了用于知识推荐的改进Apriori算法并结合具体实例验证了此改进算法的有效性;探讨了用户对某一领域兴趣的度量标准,提出了基于Tag的专家排名推荐算法;最后讨论了知识管理的三要素架构,分析了知识管理系统的构建原则、构建要点和功能,并建立了基于B/S模式的知识管理系统模型。