基于网络评论文本挖掘的技术预见方法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

1.中国科学院大学 经济与管理学院;2.中国科学院 数学与系统科学研究院

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

G250.73;G301

基金项目:

国家自然科学基金项目“基于知识图谱和链路预测的推荐系统及在设备健康管理中的应用研究”(72071194);中国科学院大学数字经济监测预测预警与政策仿真教育部哲学社会科学实验室(培育)基金项目“数字经济下产教融合协同育人模式创新研究”(E2810801)


Technology Foresight Method Study Based on Text Mining of Web Comments
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    在网络社区兴起的背景下,鉴于网络社区的海量评论数据中蕴含着大量专家用户群体智慧,本文提出基于网络评论文本挖掘的技术预见新型方法,以促进技术预见活动顺利实施并取得准确可信的最终结果。首先从多源数据中获得种子科技主题,并将其投放至开放网络社区,吸引专家用户进行充分讨论形成交互数据,经过数据爬取、清洗、存储等环节得到网络评论数据集,再利用情感分析、主题模型等方法对网络评论中蕴含的隐性知识进行显性化挖掘,并结合相关领域专家的研判,最终得到辅助技术预见决策的有价值信息。通过新型方法,可以使技术预见活动大幅降低成本、打破时空限制,便于大规模专家参与其中,并最大限度降低少数专家主观色彩浓厚的负面影响。

    Abstract:

    In the context of the rise of online communities, considering the massive comment data in online communities contains a large amount of collective intelligence, a new technology foresight method based on text mining of web comments is proposed, in order to promote the smooth implementation of technology foresight activities and obtain accurate and credible final results. Firstly, technology innovation topics are obtained from multi-source data and put into online communities, attracting experts and users to discuss to form interactive data, after data crawling, cleaning, storage and other procedures, web comment data sets can be obtained. Then, implicit knowledge contained in web comments is explicitly mined by sentiment analysis and topic model. And finally, valuable information is obtained after combining the judgment of experts in related fields. Through the new method, technology foresight activities can greatly save costs, break the time and space constraints, facilitate a large number of experts to participate, and minimize the negative impact of the subjective influence of a few experts.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

赵明辉,张玲玲,顾基发.基于网络评论文本挖掘的技术预见方法研究[J].,2022,(16).

复制
相关视频

分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2022-02-12
  • 最后修改日期:2022-08-23
  • 录用日期:2022-03-21
  • 在线发布日期: 2022-11-17
  • 出版日期:
文章二维码

联系电话:020-37635126(一、三、五)/83568469(二、四)(查稿)、37674300/82648174(编校)、37635521/82640284(财务)、83549092(传真)

联系地址:广东省广州市先烈中路100号大院60栋3楼302室(510070) 广东省广州市越秀区东风西路207-213星河亚洲金融中心A座8楼(510033)

邮箱:kjgl83568469@126.com kjgl@chinajournal.net.cn

科技管理研究 ® 2025 版权所有
技术支持:北京勤云科技发展有限公司
关闭
关闭