| 薛水晶,郭伟,连文涛,张静.基于机器学习的开放创新社区创意识别方法研究[J].包装工程,2023,44(8):72-80. |
| 基于机器学习的开放创新社区创意识别方法研究 |
| Machine Learning-based Method of Creative Identification in Open Innovation Community |
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| DOI：10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.08.007 |
| 中文关键词: 开放创新 创新社区 创意识别 机器学习 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:天津市教委科研计划项目(2021KJ082) |
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| 中文摘要: |
| 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。 |
| 英文摘要: |
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