“User-Knowledge-Product”共同创造产品创新网络模型

文摘

受益于用户的共同创造知识在线社区,共同创造企业需要有效的方法来发现和管理用户和知识建议在现有的研究。然而,现有的方法仍然有自己的局限性在分析不同关系和网络。因此,首先,本文提出了产品创新的共同创造网络超级网络模型从“user-knowledge-product”的角度将共同创造用户的信息,知识,和产品。第二,增加发现的准确性,管理和使用共同创造知识,三个子网包括共同创造用户网络,共同创造知识网络,共同创造产品网络以及它们之间的关系构造和改进。第三,共同创造一个著名的社区在中国选为算例,验证了该模型的可行性和有效性对企业的产品创新。三个子网和它们之间的映射关系是构造和可视化的基础上,介绍了User-Knowledge-Product网络模型。案例研究的结果验证本文构造的共同创造网络空间,为企业提供一个全面和详细的集成框架分析模型。因此,企业用户可以使用这个模型发现,动态创新产品创新知识挖掘和知识地下室和预测在共同创造社区热点趋势。

1。介绍

产品创新已经变得更加复杂,其成本近年来已经增加,企业可以不再通过其内部实现不断创新创新能力;而是越来越多地共同创造与外部利益相关者(1]。共同创造与信息技术的进步,网络社区与大量用户生成内容的提供企业与客户沟通的新方法(2,3]。共同创造在线社区,客户可以相互积极互动,并专注于产品开发过程。他们提供的形式输入的想法,建议,和解决方案,作为产品conceptualizers,产品设计师,产品测试,产品观察员,产品营销人员(4]。因此,企业可以选择相关的理念的创新发展来改善他们的产品和服务,扩大市场,甚至加速创新过程(3,5]。此外,企业还可以改善客户关系管理,如品牌忠诚度、品牌信任、品牌承诺在网上共同创造社区6- - - - - -8]。

所认为的伊朗人et al。9),用户的共同创造知识是一个独特的和nonduplicated资源和促进产品创新作为推动力量。在一个复杂的社会网络系统,共同创造企业间知识生成和用户对企业产品创新至关重要和持续竞争力市场10]。然而,企业很难利用有效的产品创新共同创造知识在线社区(11),可能的原因如下。(1)有过载的信息和溢出的垃圾短信出现重大挑战共同创造知识发现、管理和应用程序(11]。(2)很难管理在线共同创造社区,因为他们很容易访问,没有时间和地域限制(12]。(3)共同创造社区非结构化的知识,多样化,和异构(13),这是阻碍知识发现的一个原因,分类,和产品创新14]。

构建一个共同创造知识网络的问题发现、管理和应用共同创造知识产品创新已经被一些研究[14- - - - - -17]。然而,大多数现有的研究有其自身的局限性在分析不同关系的用户和知识,构建不同的子网。首先,现有的大多数研究忽视了合作关系共同创造用户当构建共同创造用户网络(14),影响识别的准确性主要用户。第二,当构建共同创造知识网络,知识的同现关系点被认为是,但相似知识点之间的关系并不考虑,导致信息过载。此外,缺乏综合考虑知识点权重导致识别不准确的热点知识。第三,现有的大多数研究只考虑两层网络,共同创造用户和知识网络(14),影响映射时的准确性和效率共同创造知识与产品创新。因此,为了解决这些局限性,本文旨在回答以下研究问题:(1)如何充分考虑之间的关系共同创造用户更好的管理用户和识别主要用户吗?(2)如何将高度相似的共同创造知识指出避免信息过载和全面考虑点权重更好地识别热共同创造知识点?(3)如何构建网络产品(包括产品名称和产品特性的节点网络)与共同创造知识地图更精确的产品创新点?

解决这些研究问题,并考虑到现有研究的局限性,我们开发一个共同创造产品创新网络超级网络模型来帮助企业发现、管理和应用共同创造知识的有效途径。本文从三个不同角度的贡献。首先是理解之间的关系共同创造用户更全面更准确地共同创造和发现的主要用户。因此,共同创造用户之间的交互和协作关系被认为是当用户网络建设共同创造。第二,为了避免信息过载,本文使用的词语相似度算法来避免共同创造共同创造知识的重复计算,构建知识网络。此外,知识的频率,关注,和字符时充分考虑构建知识体重组。第三,共同创造产品网络进一步构建地图与用户共同创造更好的产品创新网络和共同创造知识网络。

本文的组织结构如下:第二节介绍相关的研究已经进行了在这一研究领域。部分3描述了建设“user-knowledge-product”共同创造网络模型。三个子网构成,详细分析了它们之间的映射关系。部分4使用一个案例研究的一个著名的共同创造社区在中国共同创造想象和验证该网络模型。最后,对理论的贡献和产业和本文的局限性和未来的发展方向进行了讨论。

2。文献综述

近年来,为了我的价值共同创造知识和利用有用的共同创造知识的商业目的,各种研究领域了。然而,有三个流与本文相关的文献。首先,一些研究研究在网络社区知识创造过程和机制来理解用户参与网络社区和生成共同创造知识。第二,一些研究进一步研究网络社区知识发现和管理,并提出了多种方法和工具。第三,一些研究进一步研究共同创造知识的应用来探究如何发现和管理知识可以用于商业目的。三个流的相关文献进行了综述部分下面的细节。

2.1。研究网络社区知识创造的过程和机制

知识是通过两个通用的流程:结合和交换(18),因此网络社区知识创造过程和机制的研究应该从不仅个人的角度来看,还一个社区的角度(19]。两条溪流的研究检查了知识创造。首先,从个人的角度来看,用户往往是重要的发起者和贡献者的创新知识如产品概念。例如,冯[20.]提出,主要用户现在可以将成为通用的主要需求市场在几个月或几年,他们可以提供新产品的概念和设计数据。此外,作为产品创新的强大基石,用户经常与社区的其他成员保持更频繁的互动和激励其他用户参与共同创造过程21]。其次,从社会的角度来看,在一个社区交互是知识创造的关键驱动因素(1]。例如,Hau和金22)提出,社会资本是主要问题,提示用户自愿分享他们的创新的知识。更大的社会资本和关系促进个人知识的其他来源的访问内部和外部知识的组织和提高他们的意愿和效率共同创造(18]。Hafkesbrink和Schroll23)发现,基本上,共同创造社区是一个学习社区涉及用户和管理者和他们合作进行学习和创新的过程。

然而,这样的研究只能让实践者了解获得利益的共同创造知识为企业的产品创新。有有限的实用性提供指导如何更好地协调在线用户“创新知识创造,在企业内部新产品开发。因此,有一个伟大的现实意义和理论价值分析它们的连接。

2.2。研究网络社区知识发现和管理

至于在线知识发现和管理,现有的研究探讨了多种方法和工具,分析共同创造知识网络结构和知识开发过程等概念地图,超级网络领域知识地图,和知识。Divakaran [24)提出了一个“community-aided品牌概念图”来收集用户数据和分析的进化和动态模式的品牌联想。根据领域专家定义的域特性集,郝et al。25)提出了领域知识地图施工方法利用潜在语义分析,因此,各种类型的知识可以分为基于语义的不同领域获得更好的知识管理。由于缺少研究语义知识库的建设和语义表达模型在大数据的背景下,刘et al。26)提出了一个动态的知识网络模型和施工方法。廖et al。27)提出企业社区的用户创新知识的建模和分析方法基于加权知识网络,这样每个知识的重要性和之间的亲密知识可以清楚地表示在网络。此外,基于一个超级网络公共创新模型,唐et al。14)提出了一个分析框架,为企业管理知识在线社区方便的所有元素。综合考虑到用户,关注,和频率的知识,作者构建了用户网络,网络文本,和语义网络的知识和它们之间的关系。

这类研究提供伟大的方法和技术支持共同创造知识的发现和管理,他们可能是本研究的基础。然而,这些知识网络施工方法也有自己的局限性,需要改进。例如,当分析之间的关系共同创造用户,只有合作关系被认为是和被忽视的交互关系14),这为准确的发现和创造偏见共同创造用户的管理。问题,回复、转发和评论在共同创造用户越来越频繁,这在用户交互信息是有价值的,需要考虑用户识别准确的共同创造。此外,在分析知识点之间的关系,只有知识的同现点被认为是,但相似知识点之间的关系是不考虑14,26,27),导致信息超载和不准确的热共同创造知识的发现。不同的用户可能使用相似但不同的词来表达相同的含义,小王和邵28]表示考虑词语之间的相似度的重要性和合并相似的单词更准确的词频统计。很明显,共同创造知识的管理和发现会干扰不考虑知识之间的相似性。此外,考虑的因素设置点权重的知识不够全面(14,25- - - - - -27),影响热知识的发现。基于Co-word模型(28),关键字与不同位置、词性或跨度明显有不同的重要性。因此,这些角色知识的点需要考虑更全面共同创造知识管理和发现。

2.3。研究知识的应用

陈等人。15)提出了一个超级网络模型提供支持知识获取和知识集成创新过程中,创新和勘探和评价问题。杨et al。16)提出了一种基于复杂网络的知识产品创新设计模型根据设计知识创新的应用特点和多对多关系的功能,行为,和结构。Yassine和布拉德利17)建立了一个知识网络模型基于数据采集、转换和利用来支持产品开发和设计。

这样的研究揭示了共同创造知识应用,支持企业在产品创新过程。然而,现有的大多数研究只考虑两层网络,共同创造用户网络,共同创造知识网络,影响精度和效率时映射共同创造知识与产品创新。

2.4。文献总结

本节介绍和概述不同的研究可以在在线社区共同创造知识,网络社区知识发现和管理(如:概念图,各种知识网络,等等),以及商业案例和应用的行业。表1总结了一些研究讨论在前面部分的面积和基于分类他们的应用程序的积极贡献和列表和剩余空白字段“详细的贡献(+)/差距的研究(−)。“表分为四列来确定在三个共同创造网络建设研究的贡献。说明,大多数以前的研究集中在共同创造知识网络建设,共同创造,我们很少发现研究用户网络和产品网络建设,也为产品创新有价值的和重要的。因此,本文的动机和贡献来扩展之前共同创造网络更加全面和系统的“user-knowledge-product”共同创造更好的产品创新网络模型。

3所示。建设“User-Knowledge-Product”共同创造网络模型

地址的限制确定文献,总结了部分2,我们提出一个“user-knowledge-product”共同创造网络超级网络模型提供一个更全面的,详细的,和综合分析模型对用户发现和管理和产品创新的知识挖掘和管理,如图所示1。

这个模型是小说由于以下设计注意事项:(1)当用户网络建设共同创造,不仅协作关系,也共同创造用户之间互动关系被认为是更好的用户管理和领先用户标识。基于关系的关注,回复关系,转发关系,和审查之间的关系共同创造用户,共同创造用户构建之间的直接的互动关系。(2)当构建共同创造知识网络,知识之间的重复和相似点进一步被认为是通过计算它们之间的语义相似性,以避免信息过载。此外,除了知识的频率和关注权重分,性格重量包括位置、词性,跨越知识的点被认为是更精确的热知识识别。(3)构造一个共同创造的产品网络映射与前面的两层共同创造网络申请共同创造知识转化为产品创新。因此,共同创造一个全面的网络空间为产品创新集成企业更好地管理用户共同创造和知识系统,为产品创新识别有用的信息。

早期版本的基础上本文提出了第十一届CIRP工业产品服务系统(会议上29日),三个子网构成和它们之间的映射关系详细分析下面。

3.1。共同创造用户网络建设

关于共同创造用户,在线社交网络模型(30.揭示了社会网络形成的两个主要因素:社会选择和社会影响31日]。因此,多维网络利益网络模型(32)将共同创造用户关系分为交互关系造成的社会影响造成的社会选择和协作关系,如表所示2。

现有的大多数研究只考虑协作关系,忽略了互动关系共同创造用户当构建共同创造用户网络(14共同创造),导致不准确的发现用户在网上共同创造社区和管理不善。为了解决这个限制,本文运用共同创造用户节点和使用它们的交互和协作关系作为二维边缘构造共同创造用户网络,如图2。

共同创造用户网络””表示为 ,““共同创造用户的数量””如下:

共同创造用户关系设置”“包括交互关系组”“体重组”“和协作关系设置”“体重组” 。所表2,共同创造用户网络包括两个部分:(1)交互关系的一组共同创造用户”“建立基于关注关系,应答关系,转发关系,和检查的关系。如果用户”“注意,响应、转发或评论用户”“以上”“时间,交互关系” “是由用户”“用户” ,”,如图3。共同创造用户的交互关系集和它的重量表示如下: (2)合作关系的共同创造用户”“建立基于共同的朋友,共同的话题参与。如果合作活动” “用户”“和用户”“不低于”“时间,合作关系” “他们之间了。概念图是图所示4。合作关系的共同创造用户及其重量设置表示如下:

3.2。共同创造知识网络建设

现有的大多数研究只考虑和被忽视的同现关系相似关系共同创造知识分当构建共同创造知识网络(14),导致信息过载,共同创造知识的重复计算点,热知识发现和干扰。此外,仍有足够的空间为进一步改进有关知识的建设点权重集,将干扰点热知识发现的准确性。为了解决这些局限性,本文使用关键字作为知识节点;使用注意力、频率和特征的权重;并使用同现和相似关系作为二维边缘构造共同创造用户网络,如图5。

共同创造知识网络””表示为 ,““知识与频率点集重量设置” ,“关注体重组” ,“重量和字符组” 。”““是知识的关系包括同现关系集合”“体重组”“和相似性关系”“体重组” 。“知识点集各种权重集和集构造的知识关系,分别详细如下。

3.2.1之上。知识的重量设置点

本文综合考虑了频率,关注,和人物共同创造知识的点建立知识点体重组,如下所述:(1)知识的重量设定频率点””是建立基于他们所提到的频率,计算如下: ,“ “表明知识点”“是这个职位的关键字””;否则,“ 。“因此,知识点集表示为频率重量 (2)注意体重的知识集点”“建立基于浏览受欢迎和响应热的载体,这是计算如下: ,““知识的注意点,””的航母帖子”“包括浏览人气”“和响应热” ,“这是计算如下27]: ,“”和““代表回复和浏览行为的重要性,分别”“帖子的浏览数量””和““是邮局的回复量” 。”(3)知识的角色重量设置点”“建立基于他们的立场、词性和跨度(28包括重量位置设置” ,“词性重量设置” ,“和跨度体重组” 。”

对知识的位置权重设置点” ,“知识的重要性在不同位置的一篇文章明显不同。例如,知识分在一篇文章的标题可以总结文章的主要观点,应该更加关注。因此,知识分在不同的位置应该是不同的加权,表示为

知识分”的词性体重组 ,“同样的,知识的重要性分有不同的词性变化显著。一个名词的知识分可以更好地代表创新的主题和内涵28]。因此,知识应该加权分不同的词性不同,表示为

跨度体重的知识点” ,“知识与大跨度表明它更能代表文章的主要思想,所以它应该更大。因此,跨知识分计算的重量 ,“”表明许多地区的一个帖子中提到的知识要点,包括标题、文本和注释部分。

3.2.2。共同创造知识的关系

共同创造用户关系设置”“包括同现关系组”“体重组”“和相似关系”“体重组””,详细描述如下:(1)知识的同现关系设置点”“建立基于知识的同现点。如果同现频率” “知识分不小于两个” ,“同现关系构造。和同现关系的知识点””,其体重组表示为 (2)相似关系的知识集点”“建立基于相似” ”知识分词语相似度计算的算法基于Tongyici Cilin [28]。根据Tongyici Cilin相似” “知识点之间””和““计算通过使用知识的数量分词森林语义距离和相似性。具体计算方法如表所示3。

在表3”,”是一个分支节点的数量层知识观点词的位置和“”是两个分支之间的距离和系数通常是定制的,根据实验条件进行了优化。如果相似度” “上下之间的相似性阈值””和“ ,“这表明,知识分”和““高度相似但不完全相同的。如果相似度” “小于低相似性阈值” ,“这意味着没有语义相似度和语义知识点”之间的相关性”和“ 。“如果相似” “高于上层相似性阈值” ,“这表明知识要点””和““都是一样的。此外,这两个知识分将合并为一个知识点””频率最高的体重,因为知识点频率较高的权重可能意味着更多的热点知识。频率,合并后的知识的关注,和特征权重点”“等于频率之和,关注,和特征权重知识这两个点,分别为(图6)。

相似关系的知识集点””,其体重组表示为

3.3。共同创造产品网络建设

有效地应用共同创造知识转化为产品创新,本文进一步构建一个共同创造的产品网络映射与用户共同创造和知识网络。共同创造产品网络包括产品名称和产品特性的节点网络,如图7。基于改进的特征提取和聚类33和功能对比网络竞争力34),本文使用产品特性作为节点;使用注意力和频率的权重;相似,使用同现频率比较,和注意力比较关系网络作为四维边缘构造共同创造产品特性,如图8。此外,产品名称的节点提取和构造权重的频率和关注。以及节点之间的映射关系网络构建的产品名称和产品特性。产品名称的节点作为索引来管理和分析每个产品的产品特性的信息,以便产品功能网络属于每一个产品可以被构造成一个系统的网络。

因此,网络表示为共同创造产品 ,““是频率的产品集重量设置”“和关注体重组” 。”“”是产品的特性与频率体重组”“和关注体重组” 。”““产品特性关系设置重量设置” 。”和“”是产品特性映射关系设置。

产品设置和产品特性集各种权重集和产品特征集构造的关系,分别详细如下:

3.3.1。重量的产品和产品特性

(1)频率体重组产品特性”“建立基于他们的频率所提到的,这同样的计算公式(13)。(2)注意重量的产品特性集”“建立基于浏览受欢迎和响应热的载体,同样作为计算公式(10)和(11)。(3)频率体重组”“和关注体重组”“产品建立了基于频率体重组”“和关注体重组””的产品特性,分别。他们计算

如果产品特性”“属于产品” ,”“ ”;否则,“ 。”

3.3.2。产品功能关系集

产品特性关系设置”“包括同现关系组”“体重组” ,“相似关系设置”“体重组” ,“频率比较关系设置”“体重组”“和注意力比较关系设置”“体重组””,阐述如下。(1)同现关系的一组产品特性”“同现的基础上建立了产品特性。如果同现频率” “两个产品特性不小于 ,“同现关系构造。和同现关系的产品特性集””,其体重组表示为 (2)产品特性的相似关系设置”“建立基于相似” 产品特性之间词语相似度计算的算法基于Tongyici Cilin [33]同样的相似关系的知识要点。产品特性的相似关系设置””,其体重组表示为 (3)频率比较关系设置”“和注意力比较关系””的产品特性建立了比较的基础上提到的产品特性的频率和关注。如果提到产品的频率特性”“高于””,频率比较关系” “由””到“ 。“同样,如果产品特性”的关注“高于””,注意对比关系” “由””到“ 。”

最后,产品功能与产品基于映射提取产品部分产品特性。和共同创造产品网络构造。

3.4。分析子网之间的映射关系

施工后三个子网,需要建立它们之间的映射关系来完成整个网络。

3.4.1。共同创造用户网络和共同创造知识网络

之间的映射关系共同创造用户网络和知识网络,如图9,如果(1)建立了基于用户的集中发布包含知识关键字,或(2)知识关键字提到当用户发布或发表评论。如果是的,共同创造之间的映射关系是构建用户”“和共同创造知识点” ,”“ 。”,这种映射关系建立的重量根据其频率。因此,映射关系设置”“共同创造用户之间和知识和它的重量””表示为

3.4.2。共同创造共同创造用户网络和网络产品

共同创造用户网络和产品之间的映射关系网络,如图10,建立了基于如果(1)产品名称或产品特性所产生的文本数据中提到共同创造用户,或(2)共同创造用户生成的行为数据,如注意力、转发、回复,和评论提到产品名称或产品特性。如果是的,共同创造之间的映射关系是构建用户”“和共同创造产品特性” ,”“ 。”,这种映射关系建立的重量根据其频率。因此,映射关系设置””共同创造用户和产品特性及其重量设置””表示为

3.4.3。共同创造产品网络和共同创造知识网络

共同创造产品之间的映射关系网络和知识网络,如图11,建立了基于关系共同创造知识和产品特性之间的关系。如果是的,共同创造之间的映射关系是构建产品特征”“和共同创造知识点” ,”“ 。“因此,映射关系集””共同创造产品特性和知识和它的重量””表示为

4所示。案例研究

本研究的重点是添加一些重要的关系,却忽视了重量、尺寸之前共同创造网络更全面。因此,元素是必要提到的原因被认为是共同创造知识网络建设已经清楚地解释文献综述。因此,在本节中,我们不想只证明我们的模型的优先级,但证明模型的可用性和应用程序在一个案例研究。因此,本文选择小米企业的MIUI社区作为一个应用实例。它是一个著名的共同创造社区在中国有超过19亿的注册用户。MIUI社区customer-generated内容上关注他们的产品和允许注册用户建立自己的个人主页。所有注册用户可以通过支持联系对方,分享和评论有价值的内容。生成大量的交互式数据和文本数据每天MIUI社区是一个适合这个模型的分析情况。应用程序分析过程如图12。

首先,本文运用“章鱼”收集器收集post数据红米注意5/5A / 4 x面板3月17日,2018年,不包括无用的和重复的帖子,帖子的浏览数量小于300。三种类型的数据收集后如下:(1)共同创造用户行为数据,包括文章作者ID,评论家ID,帖子浏览数和评论数(2)共同创造文本数据,包括文章标题、文本和评论(3)官方产品数据,包括产品列表和文本数据发布的官方运营团队

然后,python的jieba分割工具包和nltk自然语言处理工具箱用于处理文本数据。和三个子网分别构造了根据收集和处理数据。最后,共同创造网络集成为小米企业来支持它的用户管理、知识管理和产品创新。

4.1。共同创造用户网络建设

为共同创造用户网络建设,本研究首先编码的用户id MIUI社区通过建立一套共同创造用户” ”然后使用excel软件屏幕用户之间的协作和交互关系,发生不少于两次。根据节3所示。1,一套协作关系的共同创造用户” “与其体重组”“和一组交互关系的共同创造用户” “与其体重组””可以获得。此外,共同创造用户按降序排名的节点度和用户共同创造最高60节点度如表所示4。

共同创造用户网络的可视化Gephi 0.9.2软件在图13。Fruchterman Reingold算法Gephi布局函数被用来重新排列网络,和Gephi的社区检测算法被用来集团的主要节点,节点的大小正比于节点度的大小。这意味着用户节点越大,程度越大。与此同时,如果节点是靠近中心,用户的行为有更多的社会影响和重要性。在这个可视化共同创造用户网络”,“是最大的用户节点,表明他与其他用户进行交互。此外,““在共同创造用户网络的中心,这意味着他有很多影响其他用户。因此,““很明显是意见领袖。小米企业需要更加关注他,采取激励措施鼓励他改善创新率和利用他的大影响激励其他用户共同创造。类似地,“”和““小米的用户是企业需要更加注意。此外,在可视化共同创造网络,用户节点相同的颜色意味着这些用户更紧密的社会关系。小米的用户分为小组,这样企业可以更有效地管理他们基于每组的特点。

4.2。共同创造知识网络建设

共同创造知识网络建设,本研究首先使用pyltp, jieba分割,和自然语言工具在python执行句子分割,分词,词性标注和词频统计数据,文本内容的帖子。与频率的计算重量,注意体重,体重和性格对知识关键字,一套初步知识的点集和它的重量。提取的知识与前15点关键词频率权重如表所示5带着他们的关注体重和体重。

在表55,“注意”是关键词频率最大的体重,这意味着它是知识主题关键字提到大多数社区的用户。它也有一个大的关注体重,这意味着它是知识主题关键字,许多社区用户浏览和回应。除此之外,它还有大重量,词性重量,以及跨越重量,这意味着它是一个重要的关键字的文章。同样,“粉丝”、“系统”,电池,”和“屏幕”的知识一点关键词大重量。

此外,本研究使用了大学pyltp Tongyici Cilin扩张来计算关键字和合并高度相似知识的相似点共同创造知识的获得一套修改点。同时,知识点体重组和知识同现关系、重组和点构造一组相似关系的知识。一些同义知识点关键词表所示6,合并后的知识关键字及其权重如表所示7。表中使用中国的原因6是一些知识的翻译点1和点2是相同的词在英语知识,而这两个词和他们在中国的含义是不同的。

后的知识关键字合并,表7表明“摄影”是合并后的知识关键字频率最大的重量和字符重量,显示不同的结果与表5。因此,它证明了重复和知识之间的相似点会扰乱热知识发现。

共同创造知识网络的可视化Gephi 0.9.2软件在图14和Gephi Fruchterman Reingold算法函数用于重新排列布局网络。因此,节点是集群的知识并使用Gephi分裂自己的社区检测算法,在知识节点的大小正比于它的重量。节点的名称自动生成Gephi软件基于中国的帖子在MIUI社区收集的数据,并为更好地理解他们翻译成英文。知识节点越大,重量越大就越关注它接收的用户共同创造社区。和更紧密的知识节点是网络的中心,更重要的是知识的用户。在可视化共同创造知识网络,“摄影”是最大的知识节点,表明它是知识的用户主要关注。除此之外,“摄影”知识的一点是共同创造绿色知识网络的中心,这意味着它是核心知识点连接其他知识点,所以它是一个非常重要的知识产品创新。同样,知识节点,如“性价比”,“屏幕”、“电池”和“存储”更大,因此,小米企业应该更加关注这些知识产品创新点。此外,可视化共同创造知识网络、知识点节点使用相同的颜色意味着这些知识分有更紧密的共生和类似的关系。知识分分为小组,小米企业可以更有效地管理共同创造知识。

4.3。共同创造产品网络建设

共同创造产品的网络建设,本研究从产品列表中提取和过滤器产品名称,然后获得产品名称集。经常提到的产品特性从文章中提取文本的基础上,改进先验的算法获得的初步产品特性集和PMI阈值。然后,类似于共同创造知识网络的有关计算指标,本研究(1)计算每个产品特性的频率重量和关注重量关键字如表所示8,(2)计算产品之间的相似性特征关键词基于Tongyici Cilin,和(3)最终合并的产品功能关键词和建构产品特性集。

在表8,“价格”、“版”、“功能”,“数控”和“CPU”大频率的产品特性和关注权重,这意味着这些产品功能社区用户最前面提到的,浏览和回应。因此,小米企业应该更加注意这些产品特性为产品创新。

共同创造产品网络可视化的Gephi 0.9.2软件在图15。说明,比如共同创造知识网络,产品功能节点的大小正比于节点的不同权重。然而,节点的名称自动生成Gephi软件基于中国的帖子在MIUI社区收集的数据,并为更好地理解他们翻译成英文。产品功能节点越大,重量越大就越关注它接收的用户共同创造社区。和产品功能节点是网络的中心,更重要的是这个产品功能的用户。可视化产品网络,共同创造“DPI,”“双芯的,”“模块”和“光”附近的节点网络的中心,表明它们是用户最关心的重要的产品特性。因此,小米企业应该更加注意这些产品特性和产品创新的相关知识。此外,可视化网络共同创造产品,产品功能节点使用相同的颜色意味着这些产品特性有更紧密的共生和类似的关系。产品特性分为小组,小米企业可以更有效地管理这些产品特性。

4.4。为产品创新建设共同创造网络模型

最后,通过计算关键词的频率提到每个用户共同创造用户的发布,专注,转发,回答说,评论说,这项研究结构之间的映射关系设置用户网络和共同创造知识网络,共同创造和共同创造之间的映射关系设置用户网络和共同创造产品网络,分别。此外,考虑到关系共同创造知识和产品特性之间的关系,共同创造知识网络之间的一组映射关系和共同创造产品网络构造。共同创造知识的集成建设网络网络空间产品创新模型可视化图16。

在图16、用户共同创造、知识、产品和产品功能集成网络模型联系在一起。再一次,当我们使用中国的帖子在MIUI社区收集的数据,Gephi名称自动生成的软件在中国和他们为更好地理解翻译成英语。灰色节点代表共同创造用户,杏节点代表共同创造知识,紫色的节点代表共同创造产品特性和橙色节点代表共同创造产品。在该集成模型,共同创造的知识及其相关的用户,产品,和产品特性可以管理系统和每个用户的共同创造知识和每个产品可以被追踪,分别。因此,小米企业可以根据相关产品创新共同创造知识的重点产品和激励中相应的用户共同创造积极MIUI社区。例如,如果小米企业想做一些产品创新红米注5手机的“性能”,它应该关注产品功能“枭龙”和“性能”连接共同创造知识试图激励共同创造用户连接到“枭龙”,如用户“U151”和“U94”,共同创造更积极。

5。讨论和结论

现有研究的一些研究已经表明重视产品创新中知识管理和应用程序的共同创造社区。然而,大多数现有的研究只考虑用户共同创造和知识网络,未能准确地图共同创造知识与产品创新。除此之外,每个共同创造网络建设时,重量和用户的关系和知识没有考虑全面。因此,本文构造一个“user-knowledge-product”共同创造网络超级网络模型来解决这些局限性。贡献理论和工业和的局限性本文详细讨论如下。

5.1。对理论的贡献

针对现有研究的局限性,本文有助于理论从三个不同角度与相关文献进行比较,见表9。首先,共同创造更好的用户管理,共同创造用户网络提高了进一步考虑共同创造用户之间的交互关系。社会选择造成的协作网络和交互网络构造造成的社会影响。第二,共同创造一个全面的知识网络进一步考虑到相似关系和构造特征权重,避免信息过载,使热共同创造知识识别更准确。第三,两层共同创造网络构造一个共同创造的产品,扩大网络映射与他们每个人更有效的产品创新。此外,共同创造用户、知识和产品集成到一个共同创造网络超级网络模型系统的管理。

5.2。对行业的贡献

共同创造一个著名的社区在中国被选中为例来验证提出的共同创造网络超级网络模型的可行性和有效性。该模型可以为企业提供更全面和详细的集成框架,用户发现,知识挖掘、产品创新和应用共同创造的社区。通过识别用户和热知识与产品功能,企业可以:(1)掌握的主要消费产品和客户需求和期望响应这些需求在时间和适当的质量更高的客户满意度。(2)让客户参与产品开发和改进过程和受益于他们的创新知识的想法,建议,对他们的消费产品和解决方案。然而,客户参与可以减少时间和资源产品创新和意念是外包给最主要的用户可能是最好的资源来执行这个任务。(3)消除不必要的和不受欢迎的产品从市场上基于从客户接收到的实际数据;这将导致产品/过程显著减少复杂性和成本节约。(4)构建一个动态的创新知识地下室和预测热点趋势获得主动权在产品或服务设计。

5.3。这项研究的限制和威胁的有效性

本研究的范围只解释了为什么那些重要但被忽视的关系、重量、尺寸是必要的相关文献基础上,并使用一个案例研究来证明我们提出的模型的可用性。然而,比较分析以证明我们的模型的优先级的价值进一步投资于未来的这种性质的项目。此外,一个单独的对比研究和报告其他可用的方法共同创造未来网络建设应考虑。此外,由于时间和资源的限制,构建共同创造网络空间,本文不考虑与时间的动态演化。在未来,网络的动态研究和动态网络指标的使用后将被应用到该模型的进一步研究。此外,在共同创造社区,用户上下文不仅是文本形式的,而且照片的形式,链接和视频。未来的研究可以考虑不同类型的用户生成内容和我共同创造知识全面。最后,本文仅从MIUI社区收集的数据和中国只考虑文本的形式。这将是有趣的考虑复制本研究不同语言背景下共同创造与其他社区。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

信息披露

任何意见、发现、结论或建议本文中表达的是作者的,不一定反映上述资助机构的观点。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

作者的贡献

于王负责概念化,项目管理和监督。Jiacong吴表现形式分析和审查,修改和编辑文章。俄文张负责方法论、数据管理和初稿的手稿。莎拉Shafiee回顾了手稿。李成进行讨论和格式编辑。

确认

这项研究部分在暨南大学的支持下,中国的国家自然科学基金在批准号。71772075,71302153,和71672074,广州的技术研发基础,中国,在批准号201607010012,广州的社会科学基础,中国,在批准号2018 gzyb31,中国政府奖学金的基础没有。201806785010。

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