多源数据驱动下基于涌现分析的产品创新机会识别

作     者：王金凤 王正起 张珂 冯立杰 刘鹏 Wang Jinfeng;Wang Zhengqi;Zhang Ke;Feng Lijie;Liu Peng

作者机构：郑州大学管理学院郑州450001 上海海事大学中国(上海)自贸区供应链研究院上海201306 郑州大学信息管理学院郑州450001 郑州市数据科学研究中心郑州450001 上海海事大学物流工程学院上海201306 

出 版 物：《情报杂志》 (Journal of Intelligence)

年 卷 期：2025年第44卷第3期

页      面：160-169页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目“多维度-多法则耦合的关键核心技术创新区域识别与创新路径选择研究”(编号:72371155) 2024年度国家资助博士后研究人员计划C档资助(编号:GZC20241539) 中国博士后科学基金第75批面上资助(编号:2024M752968) 河南省高等学校重点科研项目资助计划“数智驱动的矿井智能排水装备关键核心技术创新路径及应用研究”(编号:24A630033) 河南省2024年科技发展计划-河南省软科学研究“创新驱动高质量发展下河南省专精特新企业核心技术突破机制及创新路径研究”(编号:242400410330)研究成果 

主　　题：产品创新机会识别 多源数据 涌现分析 多维技术创新地图 

摘      要：[研究目的]瞬息万变的市场环境,使得精准识别用户需求以引导企业高效开展产品创新显得愈发重要。开展多源数据驱动下基于涌现分析的产品创新机会识别研究,为企业精准高效开展产品创新提供可资借鉴的创新方法支持。[研究方法]首先,基于LDA主题模型,从非结构化社交媒体数据中挖掘主题,进而利用GLMM模型分析用户投诉主题的涌现水平,筛选出亟待改进的用户投诉主题;其次,基于语义相似度分析,使用产品描述文本,嵌入制造商偏好对用户投诉主题进行分类;最后,依托专利涌现分析甄别产品改进主题,并利用多维技术创新地图为企业探索更为明晰的产品创新机会。[研究结果/结论]案例应用结果表明,该文所提研究框架基于涌现分析并融合多源数据,可以帮助企业全面挖掘产品创新潜力,精准锁定创新需求,优化资源配置,进而做出科学合理的产品研发决策。