廖晓
- 作品数：7 被引量：48H指数：5
- 供职机构：华南理工大学工商管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理社会学自然科学总论更多>>
- 基于加权知识网络的企业社区用户创新知识建模及分析方法被引量：16
- 2016年
- 用户创新知识对企业改进产品和服务有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络(WKN)的企业社区用户创新知识建模及分析方法,对社区帖子进行文本挖掘,通过关注度算法依次计算帖子和知识点关注度,并以关注度和词频数为属性,构建节点具有两类属性的WKN模型,实现对用户创新知识整合及建模.利用模型的点、边、权等特性,进行核心创新知识识别、创新中心点及核心关联模式识别,以及基于点边权综合的WKN个体网分析、基于凝聚子群的创新知识类团分析等.从模型及实例可看出,模型的双重点权可以很好地适应用户创新知识的特点,基于模型提出的知识发现及分析方法,可对用户创新知识进行多种深入地定量分析,为企业获取和利用用户创新知识提供了更有效的工具.
- 廖晓李志宏席运江
- 关键词：知识发现
- 基于加权知识网络分析的企业社区创新用户专家知识发现方法被引量：8
- 2016年
- 企业社区中的用户专家对企业产品创新和改进具有重要作用,了解用户专家个人知识对于企业更好地利用用户创新具有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络分析的企业虚拟社区用户专家个人创新知识发现方法,以用户社区帖子为对象进行Web文本挖掘,以加权知识网络模型(WKN)对挖掘的碎片知识进行整合和建模,进而综合利用WKN模型中的点、边、权重,以及社会网络分析方法,识别出基于派系的基本型创新知识模式、基于非派系的成长型创新知识模式以及核心创新知识模式.从模型及实例可看出,该方法识别出的知识模式,包含了知识点之间的关系结构,因而比零散的知识点更系统、深入,更易理解和应用.
- 廖晓李志宏席运江
- 关键词：用户创新知识发现
- 基于多种知识网络建模的用户创新社区知识发现与分析方法
- 互联网时代,用户创新的形式主要是通过企业虚拟社区来进行。社区用户创新的知识是最贴近用户需求的创新知识资源,对企业改进产品和服务具有不可估量的价值。因此,如何有效地获取并利用用户创新知识是企业和研究者十分关注的问题。本文结...
- 廖晓
- 关键词：领先用户
- 文献传递
- 改进PageRank算法对微博用户交互行为的影响被引量：1
- 2015年
- 针对微博用户交互行为内容简单,传播速度快的特点,采用传统方法时由于用户活跃度与传递系数的关联性低,微博信息的检测目标不准确,导致微博用户交互行为确定不合理和无效的问题。提出基于交互行为的微博用户影响力改进算法。综合考虑了粉丝质量,以及关注、转发、评论等交互行为对用户影响力的影响。通过分析微博用户交互特征及其对用户影响力的作用,选取微博信息被接受率、用户活跃度、用户间交互强度、用户间影响强度及影响力传递系数等指标来度量交互行为对用户影响力的作用强度,进而依据PageRank算法原理构建新的改进算法。最后,利用腾讯微博用户数据,证明改进算法能较好反映用户转发、评论等交互行为,并能够削弱不活跃僵尸粉影响,更贴近人们对影响力的一般认知,因而更有效、合理。
- 席运江吴柯廖晓
- 关键词：交互行为
- 从商品主导逻辑到服务主导逻辑:起源、发展及未来研究展望被引量：9
- 2015年
- 从商品主导逻辑到服务主导逻辑的转换,是服务经济时代的核心理念。文章旨在对国内外关于服务主导逻辑的文献研究现状进行分析,从服务主导逻辑概念、内涵,与商品主导逻辑的比较分析,价值共创相关研究以及基于服务主导逻辑的应用研究等方面进行展开,最后指出服务主导逻辑现有研究存在的问题及未来可能的方向。
- 彭芬芬席运江廖晓李生泽
- 关键词：服务主导逻辑顾客参与
- 基于聚类的用户创新社区知识网络建模及分析被引量：3
- 2016年
- 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。
- 廖晓李志宏席运江
- 关键词：用户创新知识发现
- 基于LDA的企业微博主题传播超网络建模及分析方法被引量：10
- 2018年
- 综合利用微博内容及粉丝评论数据,对企业微博主题的传播效果进行研究。使用LDA主题模型发现微博内容及粉丝评论中的主题,在此基础上,通过建立内容关键词与粉丝评论关键词之间的映射,构建微博主题传播超网络(MTDSN)模型。基于MTDSN模型及各构成子网,分析微博传播重点主题、粉丝热点主题、有效传播热点词及有效传播核心词,并通过凝聚子群分析有效传播主题及其构成。以华为花粉俱乐部官微为实例,证明该模型及方法的有效性。
- 席运江赵燕廖晓刘晚军
- 关键词：LDA模型超网络企业微博
