| 摘要: |
| 目的 探索基于机器学习的开放创新创意识别方法，解决创意识别过程中存在的耗时长、效率低、成本高等问题。方法 从用户特征、用户参与度和创意内容特征三个方面构建评估模型，以OpenIDEO社区为研究对象，采集数据并进行数据清洗和数据转化映射，最后进行多种机器学习算法的参数优化，并以F1值为选择标准，选择分类效果最佳的算法作为分类模型。结果 运用KNN、SVM、决策树、随机森林四种机器学习算法分析OpenIDEO数据，随机森林算法通过参数优化取得了最大的F1值(0.919 09)，同时对于验证数据，该算法同样可以取得较好的分类效果。结论 应用机器学习方法对开放式创新社区中的创意进行识别，具有较高的可行性和有效性，可以大大降低社区在创意筛选中的投入，提高创新效率，优化社区生态。 |
| 关键词: 开放创新 创新社区 创意识别 机器学习 |
| DOI：10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.08.007 |
| 分类号: |
| 基金项目:天津市教委科研计划项目(2021KJ082) |
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| Machine Learning-based Method of Creative Identification in Open Innovation Community |
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XUE Shui-jing1, GUO Wei1,2, LIAN Wen-tao1, ZHANG Jing2
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(1.Tianjin Key Laboratory of Equipment Design and Manufacturing Technology, Tianjin University, Tianjin 300350, China;2.Tianjin Ren'ai College, Tianjin 301636, China)
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| Abstract: |
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| Key words: |
渝公网安备 50010702501716号