基于用户特征抽取和随机森林分类的用户创新社区领先用户识别研究  

Identifying Lead Players of User Innovation Communities Based on Feature Extraction and Random Forest Classification

作　　者：原欣伟[1] 杨少华[1] 王超超 杜占河[1] 

机构地区：[1]西安理工大学经济与管理学院,西安710054

出　　处：《数据分析与知识发现》2017年第11期62-74,共13页Data Analysis and Knowledge Discovery

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目"基于语义网和社会网络的企业(群)研发知识网络提升研究"(项目编号:13YJAZH123)的研究成果之一

摘　　要：【目的】为了发挥用户创新社区及领先用户在企业开放式创新中的作用,对用户创新社区情境下的领先用户识别方法进行研究。【方法】结合领先用户特征,利用用户创新社区中的用户数据,从用户内容信息和行为数据两方面抽取用户特征,并在此基础上提出基于随机森林分类的领先用户识别方法。并以小米社区的MIUI论坛为例进行实例分析。【结果】实验结果表明,本文提出的识别方法在领先用户和非领先用户之间具有较好的区分度。【局限】不同产品领域用户创新社区的用户生成内容和行为数据有一定差异,本文仅以讨论小米手机操作系统的MIUI论坛为例,涉及其他产品领域用户创新社区时,用户特征抽取和相应的训练模型可能需要依具体情况适当调整。【结论】本文方法是一种适合用户创新社区情境的领先用户识别方法,可以和传统方法有机结合,以进一步提高此类社区领先用户识别的效率和效力。[Objective] This paper aims to identify the lead players of user innovation communities to promote the open innovation for enterprises. [Methods] First, we extracted features of the users from related content and behavior data of the innovation community. Then, we proposed a method to idenfity the lead users based on Random Forest classification model. Finally, we examine our new method with real data from the MIUI forum of Xiaomi community. [Results] The proposed method could identify the lead and non-lead users. [Limitations] Only examined our method with the MIUI forum, therefore, adjustments were needed to use it for other user innovation communities. [Conclusions] The proposed method could identify lead users from various online communities more efficiently and effectively.

关 键 词：用户创新社区 领先用户识别 用户特征 随机森林分类算法 

分 类 号：F274[经济管理—企业管理]