本文選題：開源設(shè)計社區(qū) + 聚類分析��； 參考：《數(shù)學(xué)的實踐與認識》2017年18期

【摘要】：為了對開源設(shè)計網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的用戶進行細分研究,首先采用復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了社區(qū)組織的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型.其次,根據(jù)用戶在社區(qū)中的三種行為設(shè)立了備選指標(biāo),并通過指標(biāo)聚類的方法對指標(biāo)進行篩選,保證了聚類指標(biāo)的全面性和代表性.在此基礎(chǔ)上,以O(shè)penIDEO為研究案例,采用K-Means算法對該社區(qū)中的用戶進行了聚類,根據(jù)聚類結(jié)果將用戶分為了創(chuàng)新型用戶、傳播型用戶和普通用戶,并進一步分析了各類用戶的特點及參與動機.聚類結(jié)果表明,所提出的聚類指標(biāo)及算法可以清晰地識別出開源社區(qū)的用戶類型及占比,為開源設(shè)計社區(qū)管理機制和激勵措施的優(yōu)化提供了準(zhǔn)確的依據(jù).
[Abstract]:In order to subdivide the users in the open source design network community, the complex network model of community organization is established by using the complex social network technology. Secondly, according to the three behaviors of users in the community, we set up alternative indicators, and through the index clustering method to screen the indicators to ensure the comprehensiveness and representativeness of the clustering indicators. On this basis, taking OpenIDEO as a case study, this paper uses K-Means algorithm to cluster the users in this community. According to the clustering results, the users are divided into innovative users, propagating users and ordinary users. And further analysis of the characteristics of all kinds of users and participation motivation. The clustering results show that the proposed clustering indexes and algorithms can clearly identify the types and proportions of users in open source communities and provide an accurate basis for the optimization of open source community management mechanisms and incentives.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71171019) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20120006110034)
【分類號】：O157.5;TP311.13

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6 王U，

本文編號：1835750