【摘要】：企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)作為用戶(hù)信息交互的重要平臺(tái),于企業(yè)而言是獲取創(chuàng)新靈感的不竭源泉,于顧客而言是進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)決策的重要參照。然而,隨著互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的快速發(fā)展,用戶(hù)間的頻繁交互及其生成內(nèi)容的隨意表達(dá)致使企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)的信息過(guò)載和信息失真等問(wèn)題愈加凸顯,為社區(qū)中的關(guān)鍵用戶(hù)挖掘及其知識(shí)分析帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。為此,學(xué)者們對(duì)相關(guān)社區(qū)的價(jià)值用戶(hù)挖掘及其知識(shí)分析方法進(jìn)行了一系列的探索。然而,已有成果多聚焦于利用統(tǒng)計(jì)分析或社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法對(duì)社區(qū)中的單質(zhì)信息進(jìn)行研究,尚缺乏表達(dá)和分析社區(qū)多種要素的異質(zhì)性框架,特別是忽略了對(duì)用戶(hù)的知識(shí)要素的探索。同時(shí),已有成果對(duì)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)中的關(guān)鍵用戶(hù)挖掘,尤其是知識(shí)型價(jià)值用戶(hù)的挖掘,存在著目標(biāo)不及、屬性模糊和指標(biāo)單一等問(wèn)題。因此,本文擬基于超網(wǎng)絡(luò)的理論和方法提出企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)情景下的用戶(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)用戶(hù)知識(shí)全要素的異質(zhì)性表達(dá),為后續(xù)的價(jià)值用戶(hù)挖掘及其知識(shí)研究提供有效的分析框架。進(jìn)而,結(jié)合主題識(shí)別、聚類(lèi)分析和遺傳算法等數(shù)據(jù)挖掘方法,對(duì)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)的用戶(hù)特征進(jìn)行多維屬性分析,構(gòu)建切合目標(biāo)的價(jià)值用戶(hù)挖掘與分析方法。本研究主要分為四個(gè)部分:其一,用戶(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建。通過(guò)對(duì)用戶(hù)生成內(nèi)容進(jìn)行主題識(shí)別,實(shí)現(xiàn)用戶(hù)知識(shí)在語(yǔ)義層面的組織與表達(dá)。進(jìn)而通過(guò)對(duì)社區(qū)中的用戶(hù)、知識(shí)等關(guān)鍵要素及其相互映射關(guān)系進(jìn)行分析,構(gòu)建用戶(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型(User Knowledge Super-Network Model,UKSNM),實(shí)現(xiàn)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)用戶(hù)知識(shí)全要素的集成表達(dá)。其二,領(lǐng)域?qū)＜业淖R(shí)別與分析方法研究�；谟脩�(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型,利用其投影映射規(guī)則和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性對(duì)用戶(hù)的知識(shí)質(zhì)量和創(chuàng)新潛力等屬性進(jìn)行指標(biāo)建模,同時(shí)對(duì)社區(qū)中的核心知識(shí)領(lǐng)域與熱點(diǎn)知識(shí)領(lǐng)域進(jìn)行挖掘分析。進(jìn)而利用指標(biāo)法實(shí)現(xiàn)特定知識(shí)領(lǐng)域下適應(yīng)知識(shí)創(chuàng)新任務(wù)(設(shè)計(jì)型任務(wù)或技術(shù)型任務(wù))的領(lǐng)域?qū)＜易R(shí)別與分析。其三,天使用戶(hù)的識(shí)別方法研究�；谟脩�(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征和天使用戶(hù)的屬性特征,對(duì)用戶(hù)的在線(xiàn)知識(shí)質(zhì)量、協(xié)作意愿和傳播能力等屬性進(jìn)行指標(biāo)建模,進(jìn)而利用聚類(lèi)分析方法對(duì)社區(qū)的用戶(hù)進(jìn)行社群分析,以此發(fā)現(xiàn)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)中的天使用戶(hù)。其四,協(xié)同創(chuàng)新用戶(hù)群的發(fā)現(xiàn)方法研究。針對(duì)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)中用戶(hù)、知識(shí)等要素的更迭變化,構(gòu)建動(dòng)態(tài)用戶(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型(Dynamic User Knowledge Super-Network Model,DUKSNM)。進(jìn)而基于DUKSNM對(duì)用戶(hù)的知識(shí)質(zhì)量、創(chuàng)新潛力、協(xié)作意愿、知識(shí)互補(bǔ)性和知識(shí)協(xié)作能力等屬性進(jìn)行指標(biāo)建模,綜合考慮用戶(hù)的個(gè)體屬性與協(xié)同屬性以構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新用戶(hù)群發(fā)現(xiàn)的多目標(biāo)決策模型,并用遺傳算法進(jìn)行求解�；谠撃Ｐ�,還可以構(gòu)建特定知識(shí)領(lǐng)域如熱點(diǎn)知識(shí)領(lǐng)域下的協(xié)同創(chuàng)新用戶(hù)群發(fā)現(xiàn)方法。綜上所述,本研究構(gòu)建了一種更適于表達(dá)和分析企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社區(qū)異質(zhì)性要素的超網(wǎng)絡(luò)模型�；趯�(duì)用戶(hù)、知識(shí)等關(guān)鍵要素的分析,對(duì)社區(qū)中領(lǐng)域?qū)＜�、天使用�?hù)和協(xié)同創(chuàng)新用戶(hù)群等知識(shí)型用戶(hù)的挖掘與分析方法進(jìn)行了深入探索,并利用真實(shí)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本研究框架的有效性。本研究拓展了用戶(hù)挖掘及知識(shí)研究的方法體系及超網(wǎng)絡(luò)理論在知識(shí)管理領(lǐng)域的應(yīng)用。實(shí)踐上,該研究為企業(yè)獲取價(jià)值用戶(hù)及其知識(shí)提供了有效的工具,有利于其實(shí)現(xiàn)有效的社區(qū)知識(shí)挖掘與用戶(hù)管理。
【圖文】：

圖 2-3 數(shù)據(jù)質(zhì)量、信息質(zhì)量和知識(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)維度圖 2-3 表征了數(shù)據(jù)質(zhì)量、信息質(zhì)量和知識(shí)質(zhì)量的評(píng)價(jià)維度及其包含關(guān)系。其中，值得注意的是，在這種層級(jí)遞進(jìn)結(jié)構(gòu)的支持下，利用數(shù)據(jù)質(zhì)量和信息質(zhì)量維度評(píng)價(jià)知識(shí)質(zhì)量是合理的，但盲目采用所有的維度是不可取的。原因在于：知識(shí)不同于數(shù)據(jù)和信息，其以持有者的承諾和信念為基礎(chǔ)[77]。因此于不同利益相關(guān)者而言，其側(cè)重的知識(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)要點(diǎn)各不相同。除了基于數(shù)據(jù)質(zhì)量和信息質(zhì)量的知識(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)維度，學(xué)者們同時(shí)基于知識(shí)本體特征對(duì)知識(shí)質(zhì)量的評(píng)價(jià)維度進(jìn)行了研究與表述。相關(guān)知識(shí)評(píng)價(jià)維度主要包括：內(nèi)在知識(shí)質(zhì)量、情景知識(shí)質(zhì)量、可操作知識(shí)質(zhì)量、代表性知識(shí)質(zhì)量和可訪(fǎng)問(wèn)知識(shí)質(zhì)量等[78, 79]�？梢�(jiàn)，學(xué)者們已然對(duì)知識(shí)質(zhì)量的評(píng)價(jià)維度進(jìn)行了較為充分的研究。然而，鮮有研究對(duì)不同知識(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)維度的具體評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行討論。本研究通過(guò)對(duì)有限的文獻(xiàn)進(jìn)行研究對(duì)部分常用的知識(shí)質(zhì)量評(píng)價(jià)維度的具體評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了梳理，并總結(jié)如表 2-2 所示。在表 2-2 中，筆者將學(xué)者們常用的知識(shí)評(píng)價(jià)指標(biāo)總結(jié)為六個(gè)維度：① 知識(shí)本身的

用戶(hù)通過(guò)評(píng)論帖子發(fā)生知識(shí)互動(dòng)。因此，利用用戶(hù)要素與文本要素、及文本要與知識(shí)要素之間的映射關(guān)系，我們可以獲取用戶(hù)與知識(shí)要素之間的映射關(guān)系。如前述，帖子文本以一定的概率隸屬于各知識(shí)主題，因此，每個(gè)用戶(hù)擁有或者關(guān)注由一比例構(gòu)成的知識(shí)主題組合。值得注意的是，因?yàn)橛脩?hù)可能發(fā)布多個(gè)帖子，而帖子以同的概率隸屬于不同的知識(shí)主題，因此用戶(hù)要素與知識(shí)要素之間的直接映射關(guān)系是個(gè)隸屬關(guān)系的加和。4 用戶(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型 UKSNM 的構(gòu)建4.1 用戶(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)建�；谏鲜龉�(jié)點(diǎn)要素分析和節(jié)點(diǎn)映射關(guān)系分析，我們可以構(gòu)建表征企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新社用戶(hù)知識(shí)全要素的用戶(hù)知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)模型 （User Knowledge Super-Networodel）如圖 3-3 所示：1112
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F273.1;O157.5;TP18

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