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[目的/意义]精准识别技术机会以准确把握市场先机对提升企业核心竞争力至关重要。针对现有技术机会识别粒度较粗、技术机会评价较主观的局限,构建基于多维技术创新地图与TO-RFM模型的技术机会识别与评价路径具有重要的意义。[方法/过程]首先,运用LDA主题模型从专利数据集中挖掘影响技术创新的要素,并依据主题分布与主题热度分析筛选技术要素;其次,将技术要素划分创新维度后建立多维技术创新地图,通过创新维度与创新法则耦合形成技术机会备选集;最后,利用技术机会价值评估模型(TO-RFM)中的三维评价指标及四象限图对所识别的技术机会的潜在价值予以研判。[结果/结论]以沸腾氯化工艺为例,利用所提方法识别出了9种技术机会,验证了该识别方法的有效性。研究结果具有较强的实践意义,为企业精准把握创新先机、提升创新效率提供了有益的参考。[局限]虽能有效挖掘技术热点,但仍需加强对技术要素间语义关系的考虑,以进一步完善技术要素的剖析。 相似文献
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为把握核心技术、精准高效研判技术机会，提出一种基于LDA-SNA和多维空间专利地图的核心技术主题及创新机会识别方法。首先，采用LDA-SNA方法提取技术主题及要素并筛选核心技术主题；其次，依托多维空间专利地图对核心技术主题要素进行归维处理，并选取创新法则依据维法耦合原理生成基于核心技术主题的技术创新机会；最后，以钛白粉浆料制备技术为例，检索并搜集到1 962条专利为数据集。研究结果识别出6个核心技术主题的7个创新机会，验证该方法的可行性，为相关企业进行技术机会识别以高效开展技术创新提供决策参考依据。 相似文献
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为精准识别技术创新机会,提出一种基于SAO语义分析与多维技术创新地图的技术创新机会识别方法。首先融合关键词分析和SAO语义分析方法剖析影响技术创新的要素,并以“链”结构梳理创新要素的层级关系,形成层次分明的技术形态；然后以多维技术创新地图为导航,基于维法耦合原理实现概念化和具象化两层技术创新机会的识别；最后以富钛料制备技术创新机会识别为例,检索并搜集392条专利为数据集。实证结果识别出3个概念化和6个具象化技术创新机会,验证了该方法的可行性,可为企业准确研判技术创新机会以不断获取技术先行者优势提供有益参考。 相似文献
4.
[目的/意义]精准把握用户需求以引导企业高效开展产品创新,对企业实现可持续发展至关重要。对此,开展了用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别路径研究。[方法/过程]首先,针对目标产品领域进行用户评论数据与专利数据的收集及预处理;其次,利用LDA主题模型对评论数据进行主题聚类以挖掘重点用户需求;再次,运用Stanford Parser自然语言处理技术从专利数据中提取SAO结构,从中识别技术词与功效词并分别进行主题聚类,以构建技术功效视角下的三级语义知识库;最后,以重点用户需求导航,并以三级语义知识库为数据源,构建三级技术功效矩阵,识别具有较高创新价值的产品创新机会。[结果/结论]结果表明,构建的产品创新机会识别路径能够为企业精准高效开展产品创新提供科学的决策参考依据。 相似文献
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[目的/意义]为了实现从非结构化的在线评论中有效提取用户需求,文章提出了数据驱动下产品需求识别的方法。[方法/过程]利用Word2vec表示学习方法,获取评论文本内容的语义向量表示;结合K-means算法和LSA模型实现评论文本聚类,识别产品需求主题;在此基础上,通过网络分析方法探索需求主题间的关联关系。以华为手机的评论数据为例进行方法验证。[结果/结论]结果表明,基于语义的文本特征可以取得较好的聚类效果,与传统方法相比,CH指标和SC指标均得到显著提高,验证了该方法的有效性。研究方法和结果能够为企业产品创新和运营决策提供一定参考。[局限]样本数据集规模不够,缺少跨平台实验计算和比较。 相似文献
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[研究目的]通过从评论文本和评论者两个维度对在线评论的特征进行挖掘,探究电商平台如何有效提高虚假评论识别的准确性,增加用户在线商品评论可信度,为消费决策提供参考。[研究方法]提出一种基于多维特征和SMOTE-RF模型的虚假评论识别方法。首先,通过识别商品虚假评论线索,构建多维特征向量,引入情感极性等特征并进行单调化处理;其次,在评分偏离度中添加了商品得分均值等统计指标来全面刻画虚假评论;最后,针对在线评论数据集中真实评论与虚假评论类不平衡问题,运用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而达到提高虚假评论识别准确性的目的。[研究结论]实验结果显示该方法在正负样本不平衡的虚假评论识别中具有更高的准确率、召回率及F1值。其中评分偏离度特征对虚假评论识别的影响最大,情感极性可作为识别的次要参考特征。因此,综合考虑在线评论多维特征和正负样本不平衡可帮助电商平台对虚假评论进行有效的过滤,为消费者提供更为可靠的评论数据。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]针对我国在线用户评论习惯，探索用户评论行为对评论时间的影响作用因素，对电子商务运营商探究用户评论行为规律及探索潜在用户评论时间偏好具有重要的潜在商业价值。[方法/过程]基于TAM模型抽取在线用户评论行为时间特征规律研究的影响因素并构建模型，通过抽取消费者购买行为和评论行为的时间间隔为时间序列，通过多元线性回归模型进行假设验证。[结果/结论]通过对在线评论数据的实例验证，本文所构模型能够很好地发现在线用户评论行为对评论时间的影响作用关系，对消费者评论行为的时间特征规律发现和预测具有辅助作用。 相似文献
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基于有用性排序的在线评论与销量的关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]从海量的购物评价筛选出高效用的评论文本，既能为潜在用户的购买决策提供有价值的参考，也能为电子商务经营者提供巨大的商业价值。[方法/过程]通过量化在线评论的有用性指标，以模糊层次分析法确定属性权重，依据灰色关联分析法进行在线评论有用性排序，并基于有用性过滤评论，探究在线评论对销售绩效的影响。[结果/结论]差评的各项指标相比好评来说具有明显优势，有用性更高。评论总数、评论时效性显著促进产品销售。情感倾向对搜索型商品的销量的影响并不显著。 相似文献
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【目的/意义】目前,越来越多的消费者参与在线评论进行信息交互和需求表达。从丰富的在线产品评论中
识别并分析用户需求有助于企业有针对性地提升产品及服务质量,从而推动企业可持续发展。【方法/过程】本文利
用LDA模型对在线手机评论进行评论主题及产品特征挖掘,有效识别用户需求要素。基于Kano模型设置用户需
求调查问卷,结合用户满意指数分析各项需求对用户满意度的影响,确定各类用户需求重要度和供给优先级顺
序。【结果/结论】本文将24项用户需求要素划分为6项高魅力型需求、8项低魅力型需求、3项高期望型需求、3项高
必备型需求、2项低必备型需求、2项无差异型需求,进一步提出企业产品管理的优化策略。【创新/局限】本文利用文
本挖掘方法对真实的在线评论进行用户需求分析,有效克服传统用户需求调查方法中存在的需求来源滞后及可靠
性不足等问题。此外,本文所选产品的品牌相同,后续研究可向多平台及多品牌的产品需求分析进行改进和深化。 相似文献
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[目的/意义]精准识别技术机会对提升企业的科技创新实力至关重要,但已有研究大多存在细节解释性较差等问题,因此提出一种基于生成式拓扑映射(GTM)和类比设计的技术机会识别方法。[方法/过程]首先,经由IPC代码选择类比源与类比目标,确定技术间的类比关系,并基于GTM建立二者的专利地图,确定真空与非真空区域;其次,经由相似度建立类比目标真空与类比源非真空区域之间的联系,研判可类比的技术机会;再次,根据坐标映射至类比源对应的专利以筛选出高价值专利,实现对技术机会细节的解释;最后,以海洋天然气开采为例,验证了所提方法的可行性。[结果/结论]应用结果表明,所提出的技术机会识别方法能够高效提升技术创新机会细节的可解释性,进而为企业降低盲目创新风险提供科学的决策理论支持。 相似文献
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[目的/意义]政府回应是政府应对突发事件时维稳民心、疏导舆论的重要举措。对公众信息需求进行精准定位并对其与政务微博回应作适配性分析,有助于总结政府回应的经验教训并明确改进策略,为提高回应效能提供参考。[方法/过程]基于公众在线评论数据,采用Kano模型对公众信息需求进行具体的属性定调,分析舆情演化不同阶段下公众信息需求与政府回应适配性的差异化表征,提出提升政府回应效能的对策建议。[结果/结论]突发事件发生后公众的信息需求呈现差异化表征,公众信息需求与政府回应的适配度会直接影响回应的精准度与公众的满意度。因此,在应对突发公共舆情事件时,政府应根据公众的情感与真实需求精准调整、优化和改进回应策略,树立良好的政府形象。 相似文献
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[目的/意义]在线评论是影响消费者购买决策的关键因素,其前因和后果已得到多学科领域密集关注,但对作为载体的在线评论系统的探究非常匮乏,文章在特性视域下对在线评论系统设计开展研究对于电商平台了解设计特性的用户关注、探明用户信息需求差异、有针对性地优化在线评论系统设计以满足用户决策需求、提升决策效率和用户体验具有重要意义,并预期为其他信息产品的优化设计提供理论和方法参考。[方法/过程]利用Kano模型与对应分析方法对在线评论系统设计特性非对称性进行研究:首先在特性视域下建构在线评论系统设计特性集,提出一种改进的设计特性分类与度量方法,以捕捉用户对在线评论系统设计特性的非对称质量感知,进而采用对应分析方法来识别不同用户群体对设计特性的非对称重要度感知,最后以酒店在线评论系统来例证所提出的非对称性分析方法及其有效性。[结果/结论]当前酒店在线评论系统中常见的16项设计特性被划分为期望质量(7项)、魅力质量(1项)、基本质量(1项)和无差异质量(7项)四类,并给出了各类设计特性的管理策略;根据用户类型与设计特性偏好的对应分析,平台可以针对不同类型用户偏好赋予设计特性不同的显示优先级,以满足各类用... 相似文献
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[目的/意义] 对在线虚假评论的现有研究进行梳理,分析研究现状,明确未来研究发展方向。[方法/过程] 以CNKI和Web of Science文献为研究对象,从文献分析的视角,采用定性与定量分析相结合的方法,从虚假评论的识别方法、特征提取以及防治策略的角度,对国内外虚假评论研究的现状进行了分析,总结和概括了本领域研究的热点和存在的问题。[结果/结论] 研究表明,在虚假评论的识别方法上,需加强对半监督和无监督学习的研究;在特征提取上,可考虑本体技术的应用;在防治策略上,要考虑多学科多领域的合作。 相似文献
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[目的/意义]准确发现技术机会,对于企业抢占市场先机、降低研发投资风险、获取竞争优势具有积极的意义。[方法/过程]首先,从多源Web产品评论数据入手,在功能、情感分类的基础上,抽取产品功能关键词并创建需求度指标,融合专利数据构建产品功能—技术主题映射关系,确定技术创新领域;其次,将IPC大组作为基础知识单元,构建技术创新领域的知识网络,并引入Dijkstra最短路径算法挖掘潜在知识组合,创建集成多维指标的技术机会指数评价知识组合的可行性,进而发现技术机会;最后,以智能手机领域为例进行实证。[结果/结论]融合市场需求和知识组合可行性的技术机会发现方法能够在保障技术具有实际应用价值的同时提高准确性,为企业技术研发提供决策支持。 相似文献
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[目的/意义] 探索适用于企业技术创新的专利技术信息挖掘方法,提高企业对专利信息的利用效率。[方法/过程] 剖析企业技术创新的内涵及专利信息在企业技术创新中发挥的作用和价值,从企业技术创新的流程和需求入手,确定每个创新阶段需要挖掘的专利技术信息内容,以此选择基于专利检索、专利定量分析和定性分析的专利技术信息挖掘方法。[结果/结论] 提出了面向企业技术创新的专利技术信息分析框架,基本可以满足企业技术创新对专利技术信息的需求,可供企业参考。 相似文献
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[目的/意义]本研究旨在从信息觅食理论出发,分析点评类软件消费者在线评论搜索行为的内在机理。[方法/过程]以信息觅食理论为基础,围绕信息线索、斑块模型和菜单模型构建了消费者在线评论搜索行为模型。采用问卷调查法收集352份有效样本数据,并利用结构方程模型对理论模型进行分析与检验。[结果/结论]评论内容质量、评论丰富性、评论效价以及评论者资信度4类信息线索均会正向显著影响消费者斑块收益感知,进而正向影响消费者在线评论搜索行为。此外,评论效价也会直接正向显著影响消费者在线评论搜索行为。本研究在理论层面深入揭示了消费者在线评论搜索行为的内在机理,延伸了信息觅食理论的研究情境与边界;在实践层面为点评类软件的功能优化及引导消费者有效搜索在线评论提供了相关建议。 相似文献
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[目的/意义]在海量专利信息中精准识别出能够聚焦于用户需求的关键技术,是企业降低创新风险的有效举措,文章提出了一种基于质量功能配置的关键技术识别方法。[方法/过程]首先,运用区间二元语义方法,客观地确定目标领域中用户需求的权重及优先级。其次,应用质量功能配置构建“用户需求—产品”“产品—IPC小类”“IPC小类—IPC小组”的三级质量屋,通过三阶段QFD过程,将用户需求的权重及优先级转化为IPC小组的权重及优先级,识别出领域内的关键技术,并将该方法应用于智能小家电领域进行验证。[结果/结论]结果显示,垃圾处理设备或方法、磁力或电力操控技术、传感器或传声器、核算系统或核算装置是智能小家电领域聚焦于用户需求的关键技术,进而得出该方法具有有效性和可行性的研究结论。 相似文献
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[目的/意义]在乡村振兴发展过程中,农民工作为一个新型的信息消费群体,其在线信息行为成为乡村振兴发展过程了解其信息需求并提供精准信息服务的关键。农民工的信息搜索行为研究成为学术界和产业界关注的新问题。[方法/过程]本文通过调查问卷和实验相结合的混合实验方法,分析了农民工在线信息搜索需求特征、搜索信息来源特征、搜索结果特征、搜索行为结果特征。[结果/结论]数据结果表明,乡村振兴过程中农民工用户在线信息搜索需求层次逐步提升,但在线信息搜索来源单一,在线信息评估能力较低,在线信息获取能力有待提升。 相似文献