0 引言

科技和信息化的发展使得企业边界重塑，突破边界的开放式创新模式逐步被企业认可。开放式创新社区基于群体智能等信息技术发展起来，为企业开放式创新提供了智能服务平台[1]，主要开展基于互联网的大众协同、大规模协作的知识资源管理与开放式创新共享活动。企业构建开放式创新社区的根本目的是鼓励用户参与企业产品创新与研发活动，并从中获取创新资源[2]。随着社区和用户的增多，信息超载导致企业无法有效全面获取用户创新知识。由于开放式创新社区用户和知识的独特性，如何挖掘用户生成内容为创新提供帮助成为企业面临的瓶颈问题。现有研究主要从用户关注点和知识模式角度对用户创新知识进行分析，大多数仅从用户需求角度开展研究，鲜有从企业创新迫切需要的外部用户、用户需求和解决方案角度综合地分析开放式创新社区知识，从而为企业创新提供更加全面和有效的支持。因此，本文提出基于知识网络的知识发现方法，从创新需求、创新方案、创新主体角度对开放式创新社区知识资源进行整合，缓解企业知识发现的复杂性问题。

目前开放式创新社区知识发现主要从用户需求角度进行研究，学者们提出不同知识发现方法分别从需求指标[3]、知识模型[4]、需求知识网络[5-6]等角度挖掘社区中核心知识和热点知识[7-9]，主要将高频词和热点词看作是创新知识。然而，简单地将知识以高频词等形式进行表达无法真正满足企业创新对大量原创性、专业性、多维性和复杂性知识的需要。因此如何从更加全面的角度发现和分析开放式创新社区知识成为企业迫切需要解决的问题。

知识发现是获取知识的有效手段，知识网络是目前开放式创新社区进行知识发现的常用方法，它是一种由知识节点及关联关系组成的网状结构[10]，通过知识网络将机器难以理解的文本以知识的形式表现出来。知识网络主要通过社会网络、加权网络、超网络和本体4种方式进行构建，每种方式的特点和适用性各不相同。社会网络侧重通过中心性、中心度指标，研究知识与社会行动者[11]之间的相互关系，分析网络结构对关系形成的影响，主要用于发现领域知识。加权知识网络WKN模型[5,12]侧重度量知识点的重要程度和知识间关系强度，能够直观地分析知识结构和联系特征，一般用于热点知识和关联模式的发现。超网络主要从异质性的角度将知识划分为用户主体、文本和知识元3种要素[4]，主要特点是将知识主体引入网络以发现专家用户[13]。本体为知识网络的可视化提供了工具[14-15]，可以使用多种语言以机器可读的方式描述知识领域内概念、关系、属性[16-17]，将异质性知识以结构化方式进行表示，具有可操作性强的特点，本体中特有“类”的概念使得将不同类型知识结合成为可能，多应用于产品设计和创新知识的管理。

综上所述，目前对于开放式创新社区知识发现的研究存在以下不足：第一，知识发现仅片面地关注用户需求，但是有效的创新不仅需要来自于用户对产品偏好和期望需求的拉动，而且需要用户灵感和创意的推动，以及创新主体的能动性和潜力，只有将三者有效整合才能实现对社区创新知识的充分利用。第二，现有的开放式创新社区知识发现方法，如社会网络、超网络、加权网络，其知识表达方式难以将不同维度的知识有机整合到同一框架，不利于创新社区中碎片化知识的集成和分析。本文从知识类型的角度出发，基于开放式创新社区的用户生成内容提出利用本体构建知识网络的方法，将创新需求、创新方案和创新主体知识进行多维分析和整合，帮助企业发现用户产品需求，突破解决方案瓶颈，筛选外部创新人才，对企业开展开放式创新和知识管理具有重要意义。

1 开放式创新社区知识网络构建

1.1 开放式创新社区知识特征

与一般在线虚拟社区不同，开放式创新社区在知识主体、知识和知识发现过程上具有特殊性，为其知识发现和应用带来了挑战。

1)开放式创新社区知识主体是外部用户：根据知识创造理论，在新产品开发过程中开放式创新社区内的知识主体是企业外部用户[11]，用户在参与开放式创新社区活动时所创造的用户生成内容是企业重要的资源输入。创新社区中用户行业专业背景广泛，很多用户是相关领域的专家，拥有丰富的隐性创新知识，能够为不同领域的产品研发提供创意，具有较强的创新性和专业性。将用户进行分类管理能够最大化知识主体的集体智慧以增加企业创新的预期收益。

文章来源：《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/qikandaodu/2021/0409/923.html

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