I denna uppsats studerar vi idéutvinning från crowdsourcing applikationer som uppmuntrar en grupp människor, som vanligtvis är odefinierade och mycket stora, att generera idéer för ny produktutveckling (NPD). För att isolera det relativt få antalet potentiella bland idéerna från mängden måste beslutsfattare inte bara identifiera den centrala textinformationen som representerar idéerna, utan de måste också ta hänsyn till åsikter online från personer som gav kommentarer och röster om idéerna. På grund av den extremt stora storleken av textdata som genereras av människor på Internet har identifieringen av textinformation utförts manuellt, och har ansetts vara mycket tidskrävande och kostsamt. För att övervinna ineffektiviteten införs i detta dokument en ny ram som kan hjälpa beslutsfattare att upptäcka idéer som kan användas i en NPD-process. För att uppnå detta föreslås en halvautomatisk textbrytningsteknik som hämtar användbara textmönster från idéer som publicerats på crowdsourcing-applikationen. Sedan tillhandahåller vi en online-lärande algoritm för att utvärdera om idén är potentiell eller inte. Slutligen för att verifiera effektiviteten av vår algoritm, utförde vi experiment på data, som samlas in från en befintlig crowd sourcing webbplats.
Författarna i REF antog en text mining teknik för att extrahera idéer genom att använda crowdsourcing ansökan.
A framework to discover potential ideas of new product development from crowdsourcing application
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}