摘要： 【目的/意义】大数据互联网时代，知识以碎片化形式分散在大数据环境中，加剧了大知识融合的难度，深刻 地影响了知识的组织和创新过程。如何针对大数据环境下碎片化知识的特征，构建出适于系统性的把握知识和解 决复杂问题的知识融合框架就成为大数据知识工程研究的热点问题。【方法/过程】系统性分析了碎片化知识的特 征，在此基础上构建了基于知识超网络的融合框架，探讨了知识融合的标准、知识融合的维度以及知识融合的机 制。【结果/结论】知识超网络模型是碎片化知识非线性融合的一种可行的研究框架，其面向问题的多维、多级、多层 的综合的知识融合模型为大数据环境下碎片化知识的融合提供了新的思路。