针对知识管理理论研究偏重方法忽视应用的可操作性，CRM的企业应用忽视客户知识的重要性，客户知识应用过于侧重基于计算机和网络技术的软件开发而忽视企业实际等问题，本文结合理论、企业实际和计算机网络应用，利用大型生产企业客户知识管理在规模、过程和复杂度上的典型性，从客户知识源、客户知识发现网络构架和客户知识发现方法三个方面研究客户知识发现机制。　　 本文依据客户知识源→客户知识发现网络架构→客户知识领域本体→客户知识发现方法的思路，逐层深入的分析了大型企业客户知识发现机制。首先，根据客户知识管理的理论确定客户知识来源：其次，结合知识管理思想方法与大型企业的CRM和对等网络模式，构建了客户知识的Chord网络结构、客户知识资源空间模型和客户知识的领域本；最后，从语义聚类与语义关联两个角度研究客户知识的发现机制。目的是将关于客户的知识、客户需要的知识和来自客户的知识放到语义对等网的动态环境中，使其能够实现分布式存储和同步更新，通过智能算法发现数据信息中的语义联系，以解决大型生产企业因生产过程复杂，客户分布区域广，客户类型多样，产品与客户信息掌握在少数人手中等因素引起的客户知识发现困难。在此基础上，建立了大型企业客户知识发现模型。同时以某大型化工企业为例，运用客户知识发现过程的原理并对其进行性能测试，以论证所述机制的有效性。　　 大型企业的客户知识发现机制突破了传统的B/S结构网络的束缚，运用语义对等技术构建了企业级分布式信息发现系统原型。在P2P环境下，本文构建了一种三层的客户知识发现模型，利用本体定义，构建了大型企业客户知识索引，使得计算机可以在语义层面上进行客户知识聚类与关联分析，论证了客户知识的发现过程。最后，将研究成果部分运用到某大型企业的知识管理中，通过构建恰当的网络拓扑和领域Ontology，形成完整的客户知识发现过程，能够对发现产品的地区分布动态和季节变化趋势，了解客户动态认知能力，掌握产品的盈利能力等。