【摘要】：開放式創(chuàng)新環(huán)境下,用戶,尤其是領(lǐng)先用戶,在現(xiàn)代企業(yè)創(chuàng)新中扮演著日益重要的角色,他們不僅能夠為企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)提供需求向?qū)?還能切實參與到企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)和改進(jìn)中來。企業(yè)利用領(lǐng)先用戶創(chuàng)新不僅能夠提高產(chǎn)品開發(fā)效率,節(jié)約成本,還能滿足客戶的定制化需求。因此,將領(lǐng)先用戶納入到企業(yè)的創(chuàng)新體系顯得尤為必要。在企業(yè)利用領(lǐng)先用戶參與創(chuàng)新之前,對領(lǐng)先用戶的識別是首當(dāng)其沖的任務(wù)。自Von HippelE教授提出領(lǐng)先用戶的概念以來,領(lǐng)先用戶的識別就成為眾多學(xué)者研究的熱點。盡管當(dāng)前的研究已經(jīng)具備了一些領(lǐng)先用戶識別方法,但是這些方法存在著效率不高、需要消耗大量的人力和時間成本等問題�；ヂ�(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展促使企業(yè)紛紛建立了自己的在線創(chuàng)新社區(qū),為用戶創(chuàng)新提供了新的平臺,同時,也給領(lǐng)先用戶的識別研究提出了新的思路。學(xué)者們開始把目光聚焦于在線創(chuàng)新社區(qū)中的用戶數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)梳理現(xiàn)有的領(lǐng)先用戶識別文獻(xiàn)和相關(guān)方法的基礎(chǔ)上,本文著眼于利用在線創(chuàng)新社區(qū)中的用戶數(shù)據(jù),提出了一套基于有監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)分類算法的領(lǐng)先用戶識別方法體系。首先,通過文獻(xiàn)查閱、專家訪談、資深用戶訪問以及對國內(nèi)一些主流在線創(chuàng)新社區(qū)的長期觀察發(fā)現(xiàn),除了主題內(nèi)容的創(chuàng)新性之外,領(lǐng)先用戶和非領(lǐng)先用戶還在活躍度、社區(qū)影響力和用戶關(guān)系三個方面存在顯著差異,據(jù)此,本文提出了基于用戶內(nèi)容信息以及基于用戶行為數(shù)據(jù)的領(lǐng)先用戶識別指標(biāo);其次,結(jié)合有監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)分類算法提出了領(lǐng)先用戶識別模型的構(gòu)建方法;最后,以MIUI論壇的真實數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了實例分析,結(jié)果表明,本文提出的識別指標(biāo)在領(lǐng)先用戶和非領(lǐng)先用戶之間具有很好的區(qū)分度,并且利用真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的識別模型對于預(yù)測集的識別也具有較高的準(zhǔn)確度。
【圖文】：

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文線性組合，假設(shè)第 i 層的輸出為向量 = ( +1) ，則第 i+1 層的輸出向量為 = （4.1）第 i 層的輸出向量為 = ( ) （4.2）其中， = ( ) 為第 i 層所有神經(jīng)元中的閾值向量， ( )為神經(jīng)元的激活函數(shù)，一般為 sigmoid 函數(shù)為 ( ) = （4.3）其中，a 為常量。Sigmoid 函數(shù)圖像呈 S 型，因此也成 S 型函數(shù)，其圖像形狀圖如圖4-4 所示。從該圖可以看出，a 值越小，該函數(shù)的圖像越平坦。

假設(shè)距離超平面最近的兩個類的邊界方程為 = 以及 = ，則兩條行線之間的距離為 = ，邊界到超平面的距離為 = ，此時超平面的方程為 = 。若要保證分類正確，則需同時滿足以下兩個條件：①對于 = 的樣本 Xi， ≥ ;②對于 = 的樣本 Xi， ≤ 。從以上兩個條件可知，分類正確的充要條件為 ( ) ≥ （4.10）SVM 的超平面參數(shù)求解是為了使目標(biāo) d 最大化，同時滿足分類正確的約束條件，即 ( ) ≥ （4.11）為方便求解，，可將問題轉(zhuǎn)化為求解 最小化的問題。由于 = ，可將問題轉(zhuǎn)化為
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;F274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2545517