基于聚类的用户创新社区知识网络建模及分析

发布时间：2017-11-25 06:26

  本文关键词：基于聚类的用户创新社区知识网络建模及分析

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【摘要】：针对用户创新社区知识网络建模时,网络社区存在的海量信息内容特征的多样性,采用传统的方法在进行挖掘时,由于信息内容可挖掘特征存在的关联性低,使得最优信息内容特征的挖掘不准确,选出大量的无关信息内容特征,导致建模精确度低。提出基于加权聚类网络的企业社区用户创新知识发现、建模及分析方法。在web内容挖掘基础上,对高频特征词进行聚类,并根据内容进行标记并命名,与高频词合并形成创新知识点集,考虑词频以及知识点间隶属关系,构建用户创新知识的加权网络模型,并对用户创新知识深入分析。分析结果可以用加权的层次网络表示出来。实验结果证明,采用上述建模精确度高,并为企业发现和分析用户创新知识提供更有效的工具。
【作者单位】： 华南理工大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71371077),国家自然科学基金重大项目(71090403/71090400)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： _ 1引言随着互联网的迅速发展,许多企业通过构建网络平台来促进用户创新。这种用户创新平台,通常以企业社区形式存在,例如著名的小米社区,卡巴斯基用户社区等。通过企业社区,企业可以直接根据用户的反映来改进创新活动,甚至。M__,对企业至关重要。对社区帖子进行内容挖掘是-种，

本文编号：1225108