在知识经济时代,有效的开展知识管理活动成为企业增强自身核心竞争力的重要手段。不同业务领域的企业从不同的视角开展知识管理研究,如从管理学角度进行的知识管理理论、策略和具体方法的研究,从知识工程角度开展的知识加工处理过程和技术的研究,从计算机科学角度开展的知识管理系统、知识理解及表达的研究等。在这样的背景下,基于长岭分公司企业的业务特点以及信息化建设现状,同时结合用户在生产过程中对知识管理的需求,开展知识管理系统建设研究。论文主要分析了如何规范、准确的针对企业中海量结构化与非结构化数据进行分类,为员工在使用知识管理系统时提供必要的支持;与此同时,深入研究如何通过知识管理系统功将员工头脑中的隐性知识显性化沉淀为组织知识。借鉴国内外已有的知识分类算法及理论,针对知识自动分类的KNN、Bayes、SVM三类算法进行深入研究比对,最终选用SVM自动分类算法进行企业历史数据分类工作。通过调研长岭分公司的实际信息化建设情况以及业务需求,参考国内外知识管理最佳实践,进行知识管理系统的总体架构、功能架构、技术架构的设计工作。通过基于SVM的知识管理系统的设计与实现,有效的支撑企业对内外部知识的采集、加工、入库的过程,最终实现长岭分公司对企业生产经营过程中产生的知识的“采、存、管、用”全生命周期管理,对企业核心业务知识进行提炼,帮助企业快速解决生产经营问题以及最佳经验复用,提高企业的生产效率。基于SVM算法的知识管理系统在长岭分公司已得到成功使用,并取得了良好的应用效果,通过实际系统的使用验证了系统方案的可行性。提升了整个企业的知识化水平。