Abstrakt. Konceptrekommendation är en allmänt använd teknik som syftar till att hjälpa användare att välja rätt taggar, förbättra deras webbsökning upplevelse och en mängd andra uppgifter. För att hitta potentiella problemlösare i Open Innovation (OI) scenarier är konceptrekommendationen av avgörande betydelse eftersom den kan bidra till att upptäcka rätt ämnen, direkt eller i sidled relaterade till ett innovationsproblem. Sådana ämnen skulle då kunna användas för att identifiera relevanta experter. Vi föreslår två länkade databaserade koncept rekommendationsmetoder för ämnesupptäckt. Den första, hyNärheten, utnyttjar endast särdragen hos länkade datastrukturer, medan den andra tillämpar en välkänd informationsinsamlingsmetod, Random Indexing, på de länkade uppgifterna. Vi jämför de två metoderna mot utgångsvärdet i de guldbaserade standard- och användarstudiebaserade utvärderingarna med hjälp av de verkliga problemen och lösningarna från ett OI-företag.
I Open Innovation (OI) scenarier, där företag outsourca uppgifter till ett nätverk av samarbetspartners, Damljanovic et al. REF presenterar en länkad databaserad konceptrekommendationsmetod för ämnesupptäckt som används för att matcha innovationsproblem och experter.
Linked data-based concept recommendation: comparison of different methods in open innovation scenario
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}