摘要 ：

如何从多领域技术交叉融合过程中发现技术机会,预测具有创新性的技术组合关系,对企业进行新产品和服务的研发具有重要价值.针对现有研究仅从本领域识别技术机会以及传统外推方法预测结果局限性、数据时滞导致的结果失准等问题,提出以功能需求为导向,在广泛获取多领域技术解决方案的基础上,实现面向未来的技术融合机会研究,并建立了系统的知识基因视角下的技术融合机会研究框架,提高了技术机会发现的科学性和准确性.首先,采用结构主题模型(structural topic model,STM)方法从在线评论中提取产品功能需求,作为技术基因表达的性状特征;其次,将主—谓—宾(subject-action-object,SAO)短语与技术—关系—技术(technology-relationship-technology,TRT)短语语义分析方法相结合,从专利中提取多领域技术基因,获取技术基因特征要素并完成基因库构建;最后,采用STM方法识别专利中具有融合倾向的技术类别,将其与基因库中的技术要素进行比对,结合专家知识从基因库中筛选具有融合倾向且具有表达为产品性状特征潜力的目的基因,作为潜在技术融合机会,并将目的基因与产品原有技术方案融合,验证技术融合机会.以老年智能可穿戴式跌倒报警产品为研究对象挖掘出85个具有融合前景的目的基因,即85个技术融合机会,结果表明,知识基因的引入提高了技术融合创新过程的可行性和有效性,预测结果更精准.

关键词 ：

知识基因 老年智能穿戴 技术融合 技术机会

引用：

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摘要 ：

[目的/意义]为克服用户功能需求挖掘过程中仅以消极评论中高频关键词作为分析依据,导致用户功能需求定位不准确的问题,提出基于结构主题模型的用户功能需求研究框架.[方法/过程]首先,采用结构主题模型(STM)方法,通过对比积极和消极评论提取具有消极倾向的功能主题,并对其中的词语和高相关性评论进行可视化,挖掘用户功能需求;将其与传统词频统计方法进行对比,分析STM方法的适用性及优势;然后,探索分析各功能需求间的关联关系以及产品价格变化对不同功能需求的影响程度,为提高产品的整体性能和科学产品定位提供支撑;最后,以老年可穿戴式跌倒报警产品为例验证该研究框架的有效性.[结果/结论]结果表明:STM克服了传统词频统计方法的片面性缺陷,该框架将积极评论与消极评论同时纳入主题提取过程,通过提取在消极评论中远高于积极评论中的高频关键词挖掘用户不满意的真正原因,提高了用户功能需求定位的准确性,为企业及相关研发部门制定合理研发战略提供有利指导.

关键词 ：

在线评论 情感倾向 用户功能需求 结构主题模型 老年可穿戴式跌倒报警产品

引用：

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摘要 ：

用户满意度是产品价值实现程度的重要衡量标准,在线评论是用户需求表达的重要渠道.为准确把握市场需求,提升企业产品研发效率,提出一种基于在线评论数据获取用户需求信息并实现用户满意度评价的方法.首先使用基于模糊理论的Kano模型对在线评论中提取的用户需求进行分类,并与情感分析结合构建需求—满意度量化模型,实现了用户满意度定量评价.该方法基于用户需求类型的视角进行用户满意度评价,实现了客观的用户需求获取及需求实现程度的测量,并结合不同需求类型的特征和用户满意度情况确定产品研发和改进的优先级.最后以小米5手机为例验证了该方法的可行性和创新性.

关键词 ：

Kano模型 在线评论 情感分析 用户满意度 用户需求

引用：

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摘要 ：

为突破传统预测方法在小样本数据下电商产品销量预测中精度较低的局限,开展基于集成学习Xgboost的预测模型研究.综合考虑影响电商产品销量的多维指标,包括:在线搜索、在线评论、页面访问、库存与订购量、情绪指数等并利用熵值法融合同类指标.应用Logistic函数和正则修正项,结合贪心算法划分子树,构建基于集成学习Xgboost的电商产品销量预测模型.针对京东商城的联想zuk z2手机产品进行模型检验,并与BP神经网络、SVM支持向量机、BP-SVM组合预测三个模型进行对比,发现融合多维指标的Xgboost预测模型的精度显著提高,为小样本数据下电商产品销量预测提供方法和思路.

关键词 ：

Xgboost 多维指标融合 小样本 电商产品 销量预测

引用：

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摘要 ：

有效的政策影响分析方法能够帮助政府及时和准确地了解政策对利益相关者及市场的影响,对于维护市场稳定和社会和谐具有重要意义。以政策颁布后形成的在线评论为数据源,基于哈工大语言技术平台,识别和抽取评论中的因果、顺承事件对,采用Gephi工具构建政策影响事理图谱,分析政策对利益相关者和市场产生的影响,并以北京"317新政"为例进行实证研究。结果表明,基于事理图谱的方法分析政策影响具有可行性。政策影响事理图谱能够同时刻画政策对利益相关者及市场的影响。通过事理图谱,相关工作者可以找出政策影响中的关键节点,有效管控关键节点,使政策有效实施。

关键词 ：

事理图谱 在线评论 扎根理论 政策

引用：

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摘要 ：

有效的政策影响分析方法能够帮助政府及时和准确地了解政策对利益相关者及市场的影响,对于维护市场稳定和社会和谐具有重要意义.以政策颁布后形成的在线评论为数据源,基于哈工大语言技术平台,识别和抽取评论中的因果、顺承事件对,采用Gephi工具构建政策影响事理图谱,分析政策对利益相关者和市场产生的影响,并以北京“317新政”为例进行实证研究.结果 表明,基于事理图谱的方法分析政策影响具有可行性.政策影响事理图谱能够同时刻画政策对利益相关者及市场的影响.通过事理图谱,相关工作者可以找出政策影响中的关键节点,有效管控关键节点,使政策有效实施.

关键词 ：

政策 扎根理论 在线评论 事理图谱

引用：

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摘要 ：

web2.0的快速发展使得网络数据剧增,全方位刻画用户特征、分析用户偏好信息并对用户进行产品推荐成为企业和客户的迫切需要,个性化产品推荐应运而生.目前的推荐算法大多以评分数据作为获取偏好的来源,主要根据用户偏好模型评估推荐效果的好坏.本文以产品在线评论为基础,通过特征属性的情感分析补充用户对产品的倾向性意见,基于内容推荐算法根据用户评分和在线评论构建用户偏好模型与产品特征模型.以协同过滤算法为框架,结合多种相似度算法构建了基于用户偏好与产品特征的混合推荐算法.采集携程网的数据进行实验,验证了模型良好的推荐精确度.

关键词 ：

用户偏好 在线评论 混合推荐

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摘要 ：

在线网络评论作为用户针对相关产品或服务所撰写的个人体验或感受,已经成为获取用户需求的一项重要的数据资源,评论质量的良莠不齐严重干扰了需求挖掘的准确性和可信性,识别有用的在线评论有助于准确地分析用户需求.提出了结合评论文本的语义相似度和产品情感相似度来计算产品评论相似度的方法,更好地反映评论之间的相似性.在此基础上,运用社会网络理论构建以评论为网络节点,评论相似性为边的产品评论网络,从用户需求的角度出发,使用基于聚类的异常点检测技术对评论进行有用性分析,获取对获取产品需求有用的产品评论.结果表明该方法可以有效地发现对获取产品需求没有价值的评论,为提高用户需求分析的准确性提供了前提保障.

关键词 ：

异常点检测 在线产品评论 产品评论网络 用户需求 聚类

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[目的/意义]用户画像描述产品用户群体行为特征,为商家提供多方位的用户信息,使商家了解、认知用户,改进产品或服务,为精准营销带来可能.[方法/过程]以在线评论数据为基础,从用户信息属性、酒店信息属性和用户评价信息属性三个维度构建用户画像模型的概念模型,并采用Proté9é工具建立本体来实现用户画像属性之间的关联,完成对酒店用户特征的完整刻画.[结果/结论]以携程网北京地区酒店的在线评论为例,从用户信息、酒店、评论3个维度进行可视化,构建用户画像,为酒店了解用户需求,开展精准营销提供决策依据.

关键词 ：

案例分析 本体 用户画像 在线评论

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摘要 ：

针对在线评论，提出了一种短文本语义距离计算模型，将文本距离看成是形式距离和单元语义距离的综合。首先，在对变异短文本进行预处理的基础上，以中文词语为单位，利用词典进行语义扩展，计算短文本间最大匹配距离，将其作为衡量短文本间形式距离的指标；其次，基于短文本中的实义单元和非实义单元的不同作用，利用改进的编辑距离算法计算短文本的单元语义距离；最后，利用加权的方法将形式距离和单元语义距离综合为文本距离，并将其应用于网络在线评论的聚类分析。特别地，为了缓解短文本长度差异所造成的计算误差，提出利用词表长度对距离进行惩罚，并根据Zipf’s Law和Heap’s Law的对应关系，给出了一种文本词表长度的估计方法，并阐明了文本Zipf指数α对长度惩罚的关键性作用机制。实验结果表明，改进算法优于传统方法，聚类性能显著提升。

关键词 ：

长度惩罚 在线评论 文本聚类 Heap’s Law Zipf’s Law 语义距离

引用：

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