SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Juell Skielse Gustaf)
 

Sökning: WFRF:(Juell Skielse Gustaf) > A Systematic Litera...

A Systematic Literature Review about Idea Mining : The Use of Machine-Driven Analytics to Generate Ideas

Ayele, Workneh Yilma (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap
Juell-Skielse, Gustaf (författare)
Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap
 (creator_code:org_t)
2021-04-16
2021
Engelska.
Ingår i: Advances in Information and Communication. - Cham : Springer. - 9783030731021 - 9783030731038 ; , s. 744-762
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Idea generation is the core activity of innovation. Digital data sources, which are sources of innovation, such as patents, publications, social media, websites, etc., are increasingly growing at unprecedented volume. Manual idea generation is time-consuming and is affected by the subjectivity of the individuals involved. Therefore, the use machine-driven data analytics techniques to analyze data to generate ideas and support idea generation by serving users is useful. The objective of this study is to study state-of the-art machine-driven analytics for idea generation and data sources, hence the result of this study will generally serve as a guideline for choosing techniques and data sources. A systematic literature review is conducted to identify relevant scholarly literature from IEEE, Scopus, Web of Science and Google Scholar. We selected a total of 71 articles and analyzed them thematically. The results of this study indicate that idea generation through machine-driven analytics applies text mining, information retrieval (IR), artificial intelligence (AI), deep learning, machine learning, statistical techniques, natural language processing (NLP), NLP-based morphological analysis, network analysis, and bibliometric to support idea generation. The results include a list of techniques and procedures in idea generation through machine-driven idea analytics. Additionally, characterization and heuristics used in idea generation are summarized. For the future, tools designed to generate ideas could be explored. 

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Idea mining
Idea generation
Idea elicitation
Text mining
Machine learning
Machine-driven analytics
Computer-assisted creativity
data- och systemvetenskap
Computer and Systems Sciences

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Ayele, Workneh Y ...
Juell-Skielse, G ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
Artiklar i publikationen
Advances in Info ...
Av lärosätet
Stockholms universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy