基于在线评论数据挖掘的产品创新机会识别方法研究

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企业开放式创新社区中的在线评论包含了大量的文本数据,这些数据反映出用户的真实需求,是企业进行创新活动和产品改进的重要参考,蕴含了较高的价值。但是,这些开放式创新社区中的在线评论数量庞大,存在着严重的信息过载问题。若是平台的技术人员逐一审核的话,不仅将耗费相关人员大量的时间与精力,而且极易忽略对企业真正有价值的那一部分信息。因此,如何有效利用这一数据源,从在线评论中识别潜在的产品创新机会,从而为企业开展创新活动提供指导是一项具有研究价值的问题。本文的研究建立在梳理已有研究理论和方法的基础上,提出一种基于在线评论的产品创新识别机会的方法,并实证检验方法的可行性。首先,利用数据采集工具采集在线评论。其次,利用LDA主题模型对在线评论进行主题识别,提取出主要主题及每个主题下面的关键词。再次,将提取出的关键词作为创新要素划分维度,并选择创新法则与创新维度相匹配。最后,利用维法耦合构建多维技术创新地图以识别潜在的产品创新机会。研究结果发现,在用LDA主题模型对在线评论进行主题识别时,可以较好地提取出文本数据中的关键要素,在线评论的关键词主要围绕在手机的系统、功能、应用软件、硬件、配件等类别。结合九大创新维度的定义对这些要素进行维度归类,与创新法则耦合后绘制出了手机产品的多维技术创新地图,实现了产品创新机会的识别。本文在理论层面,将多维技术创新地图理论的应用领域进行扩展,探究其在手机领域的适用性;在实践层面,本研究的结论有助于企业开展创新活动,为企业的产品改进与产品研发提供参考依据。
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