基于聚类的用户创新社区知识网络建模及分析

• 作者: 席运江 廖晓 李志宏
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 社会科学
• 关键词: 用户创新 企业社区 知识发现 加权聚类网络
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 仿真网络化
• 页码范围: 316-319,351
• 页数: 5页
• 分类号: C94
• 字数: 3348字
• 语种: 中文

摘要

针对用户创新社区知识网络建模时,网络社区存在的海量信息内容特征的多样性,采用传统的方法在进行挖掘时,由于信息内容可挖掘特征存在的关联性低,使得最优信息内容特征的挖掘不准确,选出大量的无关信息内容特征,导致建模精确度低.提出基于加权聚类网络的企业社区用户创新知识发现、建模及分析方法.在Web内容挖掘基础上,对高频特征词进行聚类,并根据内容进行标记并命名,与高频词合并形成创新知识点集,考虑词频以及知识点间隶属关系,构建用户创新知识的加权网络模型,并对用户创新知识深入分析.分析结果可以用加权的层次网络表示出来.实验结果证明,采用上述建模精确度高,并为企业发现和分析用户创新知识提供更有效的工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志宏	华南理工大学工商管理学院	55	1036	19.0	31.0
2	席运江	华南理工大学工商管理学院	28	270	8.0	16.0
3	廖晓	华南理工大学工商管理学院	7	46	4.0	6.0