开放式创新社区创意采纳预测的研究 ——基于Salesforce社区
发布时间：2021-04-27 10:17
科技的快速更新换代、资源的迅速流动给企业带来便利的同时也对企业的创新能力提出了挑战,倡导开放共赢、多边合力创新理念的开放式创新受到企业的追捧。开放式创新社区（Open Innovation Platform,OIP）是企业实施开放式创新的一个实践,越来越多的创新用户在社区上提出自己的创意,并在社区上积极互动。对于社区的管理者来说,活跃的创新用户、有效的创意有助于推动企业创新工作,面对与日俱增的用户及创意,有效地管理用户及创意,加速创新源输入企业,提高管理效率显得尤为重要。本文选取开放式创新社区Salesforce为研究对象,致力于构建开放式创新社区创意采纳预测模型。首先使用定性和定量方法综合识别用户价值,以贡献度二维矩阵对其进行细分:从创新贡献度方面来说,借鉴RFM价值模型,选取出用户的创新近度、值度、受认可度指标计算每一位用户的加权创新贡献度;从用户的互动贡献度来看,以互动深度和广度两个方面选取用户互动行为指标,运用KMeans聚类算法划分用户类别。在此基础上,构建了一个基于创新贡献度、互动贡献度的用户贡献度二维矩阵,将社区的用户划分为四类,分别是核心用户、有效创新用户、积极社交用户...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究的目的与意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 研究内容与结构
1.4 技术路线与研究方法
1.5 主要创新点
第二章 文献综述与理论基础
2.1 开放式创新理论
2.1.1 开放式创新社区内涵
2.1.2 企业角度研究
2.1.3 用户管理研究
2.1.4 创意管理研究
2.2 客户价值理论
2.2.1 基于货币因素的客户价值识别
2.2.2 基于非货币因素的客户价值识别模型
2.3 三元交互理论
2.4 预测算法概述
2.4.1 逻辑回归
2.4.2 支持向量机算法
2.4.3 神经网络算法
2.4.4 集成学习算法
2.5 本章小结
第三章 基于价值矩阵的用户细分
3.1 开放式创新社区用户价值分析
3.2 数据获取与变量设计
3.3 贡献度分析及计算
3.3.1 创新贡献度分析
3.3.2 互动贡献度分析
3.4 基于贡献度的用户价值矩阵
3.5 本章小结
第四章 基于三元交互的创意采纳预测模型构建
4.1 方法技术—预测算法及其检验
4.1.1 Adaboost算法
4.1.2 模型性能评估
4.2 数据获取变量的设计
4.3 创意采纳预测模型构建过程
4.3.1 数据预处理过程
4.3.2 建模过程
4.4 模型预测结果分析
4.4.1 不同分类算法对比
4.4.2 用户细分前后对比
4.5 本章小结
结论与展望
研究结论
建议
研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据服务平台用户价值识别与细分研究——基于RFM修正模型[J]. 邢海龙,翟丽丽,张树臣. 情报理论与实践. 2019(10)
[2]基于用户行为特征的虚拟品牌社区用户分类研究[J]. 沈波,胡云发. 情报探索. 2018(07)
[3]基于用户特征抽取和随机森林分类的用户创新社区领先用户识别研究[J]. 原欣伟,杨少华,王超超,杜占河. 数据分析与知识发现. 2017(11)
[4]在线用户创新社区的知识创造——研究综述与理论分析框架[J]. 原欣伟,杨少华. 情报科学. 2017(07)
[5]基于超网络的大众协同创新社区用户知识模型研究[J]. 唐洪婷,李志宏,秦睿. 管理学报. 2017(06)
[6]开放式创新平台组织采纳关键因素研究[J]. 梁乙凯,戚桂杰,周蕊. 科技进步与对策. 2017(06)
[7]“互联网+”下开放式创新平台建设实践——中小企业视角的研究[J]. 王方. 科技进步与对策. 2016(15)
[8]企业开放式创新社区在线用户贡献度研究[J]. 戚桂杰,李奕莹. 科技进步与对策. 2016(14)
[9]基于CAS理论的企业开放式创新社区在线用户贡献行为研究:以国内知名企业社区为例[J]. 秦敏,乔晗,陈良煌. 管理评论. 2015(01)
[10]专业虚拟社区用户分类模型研究[J]. 谷斌,徐菁,黄家良. 情报杂志. 2014(05)
博士论文
[1]基于客户价值的客户分类模型研究[D]. 刘朝华.华中科技大学 2008
硕士论文
[1]基于CLV和活跃度的客户细分模型及其应用研究[D]. 范琳琳.西安工业大学 2010
[2]基于CLV与客户忠诚的客户细分方法研究[D]. 潘越.大连理工大学 2004
本文编号：3163287
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究的目的与意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 研究内容与结构
1.4 技术路线与研究方法
1.5 主要创新点
第二章 文献综述与理论基础
2.1 开放式创新理论
2.1.1 开放式创新社区内涵
2.1.2 企业角度研究
2.1.3 用户管理研究
2.1.4 创意管理研究
2.2 客户价值理论
2.2.1 基于货币因素的客户价值识别
2.2.2 基于非货币因素的客户价值识别模型
2.3 三元交互理论
2.4 预测算法概述
2.4.1 逻辑回归
2.4.2 支持向量机算法
2.4.3 神经网络算法
2.4.4 集成学习算法
2.5 本章小结
第三章 基于价值矩阵的用户细分
3.1 开放式创新社区用户价值分析
3.2 数据获取与变量设计
3.3 贡献度分析及计算
3.3.1 创新贡献度分析
3.3.2 互动贡献度分析
3.4 基于贡献度的用户价值矩阵
3.5 本章小结
第四章 基于三元交互的创意采纳预测模型构建
4.1 方法技术—预测算法及其检验
4.1.1 Adaboost算法
4.1.2 模型性能评估
4.2 数据获取变量的设计
4.3 创意采纳预测模型构建过程
4.3.1 数据预处理过程
4.3.2 建模过程
4.4 模型预测结果分析
4.4.1 不同分类算法对比
4.4.2 用户细分前后对比
4.5 本章小结
结论与展望
研究结论
建议
研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据服务平台用户价值识别与细分研究——基于RFM修正模型[J]. 邢海龙,翟丽丽,张树臣. 情报理论与实践. 2019(10)
[2]基于用户行为特征的虚拟品牌社区用户分类研究[J]. 沈波,胡云发. 情报探索. 2018(07)
[3]基于用户特征抽取和随机森林分类的用户创新社区领先用户识别研究[J]. 原欣伟,杨少华,王超超,杜占河. 数据分析与知识发现. 2017(11)
[4]在线用户创新社区的知识创造——研究综述与理论分析框架[J]. 原欣伟,杨少华. 情报科学. 2017(07)
[5]基于超网络的大众协同创新社区用户知识模型研究[J]. 唐洪婷,李志宏,秦睿. 管理学报. 2017(06)
[6]开放式创新平台组织采纳关键因素研究[J]. 梁乙凯,戚桂杰,周蕊. 科技进步与对策. 2017(06)
[7]“互联网+”下开放式创新平台建设实践——中小企业视角的研究[J]. 王方. 科技进步与对策. 2016(15)
[8]企业开放式创新社区在线用户贡献度研究[J]. 戚桂杰,李奕莹. 科技进步与对策. 2016(14)
[9]基于CAS理论的企业开放式创新社区在线用户贡献行为研究:以国内知名企业社区为例[J]. 秦敏,乔晗,陈良煌. 管理评论. 2015(01)
[10]专业虚拟社区用户分类模型研究[J]. 谷斌,徐菁,黄家良. 情报杂志. 2014(05)
博士论文
[1]基于客户价值的客户分类模型研究[D]. 刘朝华.华中科技大学 2008
硕士论文
[1]基于CLV和活跃度的客户细分模型及其应用研究[D]. 范琳琳.西安工业大学 2010
[2]基于CLV与客户忠诚的客户细分方法研究[D]. 潘越.大连理工大学 2004
本文编号：3163287
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/xmjj/3163287.html
