| 融合多源异构在线评论的开放式创新社区创意采纳预测研究 |
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| 引用本文： | 刘嘉宇,李贺,沈旺,祝琳琳,李世钰.融合多源异构在线评论的开放式创新社区创意采纳预测研究[J].情报学报,2024(1):48-60. |
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| 作者姓名： | 刘嘉宇 李贺 沈旺 祝琳琳 李世钰 |
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| 作者单位： | 吉林大学商学与管理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“基于图模型的多源异构在线产品评论数据融合与知识发现研究”（71974075）； |
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| 摘 要： | 整合内外部创新资源以获得市场优势一直是企业关注的问题，这是因为企业的创新能力直接决定了企业的兴衰成败。已有的以在线评论为数据源预测开放式创新社区中创意采纳的研究主要依靠单一的文本特征。基于启发式系统性说服理论，本文提出了一种新的开放式创新社区创意采纳预测模型。该模型在基于信任转移理论和价值共创理论基础上，归纳了多源异构在线评论的定义，并从启发式评论者特征、启发式评论特征和系统性评论特征3个层次特征来描述创意。此外，还引入图注意力网络实现了3个层次创意特征的融合。本文从真实的开放式创新社区收集了数据集，验证了本文模型及其各个特征，该模型准确预测创意采纳的综合性能大约在97%，图模型特征融合后的分类预测结果优于传统的机器学习分类算法。研究结果不仅证明了图模型在特征融合中的有效性，而且从融合评论特征和评论者特征的角度，为创意采纳预测提供了方法和理论上的支持。
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| 关 键 词： | 多源异构在线评论 数据融合 图模型 开放式创新社区 创意采纳 |
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