科技的快速更新?lián)Q代、資源的迅速流動給企業(yè)帶來便利的同時也對企業(yè)的創(chuàng)新能力提出了挑戰(zhàn),倡導(dǎo)開放共贏、多邊合力創(chuàng)新理念的開放式創(chuàng)新受到企業(yè)的追捧。開放式創(chuàng)新社區(qū)（Open Innovation Platform,OIP）是企業(yè)實施開放式創(chuàng)新的一個實踐,越來越多的創(chuàng)新用戶在社區(qū)上提出自己的創(chuàng)意,并在社區(qū)上積極互動。對于社區(qū)的管理者來說,活躍的創(chuàng)新用戶、有效的創(chuàng)意有助于推動企業(yè)創(chuàng)新工作,面對與日俱增的用戶及創(chuàng)意,有效地管理用戶及創(chuàng)意,加速創(chuàng)新源輸入企業(yè),提高管理效率顯得尤為重要。本文選取開放式創(chuàng)新社區(qū)Salesforce為研究對象,致力于構(gòu)建開放式創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納預(yù)測模型。首先使用定性和定量方法綜合識別用戶價值,以貢獻度二維矩陣對其進行細分:從創(chuàng)新貢獻度方面來說,借鑒RFM價值模型,選取出用戶的創(chuàng)新近度、值度、受認可度指標計算每一位用戶的加權(quán)創(chuàng)新貢獻度;從用戶的互動貢獻度來看,以互動深度和廣度兩個方面選取用戶互動行為指標,運用KMeans聚類算法劃分用戶類別。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個基于創(chuàng)新貢獻度、互動貢獻度的用戶貢獻度二維矩陣,將社區(qū)的用戶劃分為四類,分別是核心用戶、有效創(chuàng)新用戶、積極社交用戶... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究的目的與意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
    1.4 技術(shù)路線與研究方法
    1.5 主要創(chuàng)新點
第二章 文獻綜述與理論基礎(chǔ)
    2.1 開放式創(chuàng)新理論
        2.1.1 開放式創(chuàng)新社區(qū)內(nèi)涵
        2.1.2 企業(yè)角度研究
        2.1.3 用戶管理研究
        2.1.4 創(chuàng)意管理研究
    2.2 客戶價值理論
        2.2.1 基于貨幣因素的客戶價值識別
        2.2.2 基于非貨幣因素的客戶價值識別模型
    2.3 三元交互理論
    2.4 預(yù)測算法概述
        2.4.1 邏輯回歸
        2.4.2 支持向量機算法
        2.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        2.4.4 集成學(xué)習(xí)算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于價值矩陣的用戶細分
    3.1 開放式創(chuàng)新社區(qū)用戶價值分析
    3.2 數(shù)據(jù)獲取與變量設(shè)計
    3.3 貢獻度分析及計算
        3.3.1 創(chuàng)新貢獻度分析
        3.3.2 互動貢獻度分析
    3.4 基于貢獻度的用戶價值矩陣
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于三元交互的創(chuàng)意采納預(yù)測模型構(gòu)建
    4.1 方法技術(shù)—預(yù)測算法及其檢驗
        4.1.1 Adaboost算法
        4.1.2 模型性能評估
    4.2 數(shù)據(jù)獲取變量的設(shè)計
    4.3 創(chuàng)意采納預(yù)測模型構(gòu)建過程
        4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理過程
        4.3.2 建模過程
    4.4 模型預(yù)測結(jié)果分析
        4.4.1 不同分類算法對比
        4.4.2 用戶細分前后對比
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    研究結(jié)論
    建議
    研究展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺用戶價值識別與細分研究——基于RFM修正模型[J]. 邢海龍,翟麗麗,張樹臣.  情報理論與實踐. 2019(10)
[2]基于用戶行為特征的虛擬品牌社區(qū)用戶分類研究[J]. 沈波,胡云發(fā).  情報探索. 2018(07)
[3]基于用戶特征抽取和隨機森林分類的用戶創(chuàng)新社區(qū)領(lǐng)先用戶識別研究[J]. 原欣偉,楊少華,王超超,杜占河.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2017(11)
[4]在線用戶創(chuàng)新社區(qū)的知識創(chuàng)造——研究綜述與理論分析框架[J]. 原欣偉,楊少華.  情報科學(xué). 2017(07)
[5]基于超網(wǎng)絡(luò)的大眾協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)用戶知識模型研究[J]. 唐洪婷,李志宏,秦睿.  管理學(xué)報. 2017(06)
[6]開放式創(chuàng)新平臺組織采納關(guān)鍵因素研究[J]. 梁乙凱,戚桂杰,周蕊.  科技進步與對策. 2017(06)
[7]“互聯(lián)網(wǎng)+”下開放式創(chuàng)新平臺建設(shè)實踐——中小企業(yè)視角的研究[J]. 王方.  科技進步與對策. 2016(15)
[8]企業(yè)開放式創(chuàng)新社區(qū)在線用戶貢獻度研究[J]. 戚桂杰,李奕瑩.  科技進步與對策. 2016(14)
[9]基于CAS理論的企業(yè)開放式創(chuàng)新社區(qū)在線用戶貢獻行為研究:以國內(nèi)知名企業(yè)社區(qū)為例[J]. 秦敏,喬晗,陳良煌.  管理評論. 2015(01)
[10]專業(yè)虛擬社區(qū)用戶分類模型研究[J]. 谷斌,徐菁,黃家良.  情報雜志. 2014(05)

博士論文
[1]基于客戶價值的客戶分類模型研究[D]. 劉朝華.華中科技大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于CLV和活躍度的客戶細分模型及其應(yīng)用研究[D]. 范琳琳.西安工業(yè)大學(xué) 2010
[2]基于CLV與客戶忠誠的客戶細分方法研究[D]. 潘越.大連理工大學(xué) 2004



本文編號：3163287