本文關(guān)鍵詞：基于聚類的用戶創(chuàng)新社區(qū)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)建模及分析

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【摘要】：針對(duì)用戶創(chuàng)新社區(qū)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)建模時(shí),網(wǎng)絡(luò)社區(qū)存在的海量信息內(nèi)容特征的多樣性,采用傳統(tǒng)的方法在進(jìn)行挖掘時(shí),由于信息內(nèi)容可挖掘特征存在的關(guān)聯(lián)性低,使得最優(yōu)信息內(nèi)容特征的挖掘不準(zhǔn)確,選出大量的無(wú)關(guān)信息內(nèi)容特征,導(dǎo)致建模精確度低。提出基于加權(quán)聚類網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)社區(qū)用戶創(chuàng)新知識(shí)發(fā)現(xiàn)、建模及分析方法。在web內(nèi)容挖掘基礎(chǔ)上,對(duì)高頻特征詞進(jìn)行聚類,并根據(jù)內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)記并命名,與高頻詞合并形成創(chuàng)新知識(shí)點(diǎn)集,考慮詞頻以及知識(shí)點(diǎn)間隸屬關(guān)系,構(gòu)建用戶創(chuàng)新知識(shí)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)用戶創(chuàng)新知識(shí)深入分析。分析結(jié)果可以用加權(quán)的層次網(wǎng)絡(luò)表示出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,采用上述建模精確度高,并為企業(yè)發(fā)現(xiàn)和分析用戶創(chuàng)新知識(shí)提供更有效的工具。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71371077),國(guó)家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目(71090403/71090400)
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： _ 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,許多企業(yè)通過(guò)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)來(lái)促進(jìn)用戶創(chuàng)新。這種用戶創(chuàng)新平臺(tái),通常以企業(yè)社區(qū)形式存在,例如著名的小米社區(qū),卡巴斯基用戶社區(qū)等。通過(guò)企業(yè)社區(qū),企業(yè)可以直接根據(jù)用戶的反映來(lái)改進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng),甚至。M__,對(duì)企業(yè)至關(guān)重要。對(duì)社區(qū)帖子進(jìn)行內(nèi)容挖掘是-種，

本文編號(hào)：1225108