开源设计网络社区的用户聚类研究

发布时间：2018-05-02 22:29

  本文选题：开源设计社区 + 聚类分析　； 参考：《数学的实践与认识》2017年18期

【摘要】：为了对开源设计网络社区中的用户进行细分研究,首先采用复杂社会网络技术建立了社区组织的复杂网络模型.其次,根据用户在社区中的三种行为设立了备选指标,并通过指标聚类的方法对指标进行筛选,保证了聚类指标的全面性和代表性.在此基础上,以OpenIDEO为研究案例,采用K-Means算法对该社区中的用户进行了聚类,根据聚类结果将用户分为了创新型用户、传播型用户和普通用户,并进一步分析了各类用户的特点及参与动机.聚类结果表明,所提出的聚类指标及算法可以清晰地识别出开源社区的用户类型及占比,为开源设计社区管理机制和激励措施的优化提供了准确的依据.
[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.
【作者单位】： 北京科技大学东凌经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71171019) 高等学校博士学科点专项科研基金(20120006110034)
【分类号】：O157.5;TP311.13

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6 王U，

本文编号：1835750