摘要：基于在线社区的协同创新作为一种汲取用户智慧的有效机制，有利于企业发掘其产品创新方向．然而大数据时代下，信息过载及失真为社区中的知识获取带来了诸多挑战，且已有研究主要聚焦于利用价值较低的高频知识的提取．因此，为了充分挖掘用户经验与创新知识，本文基于社区知识间的共现关系构建了知识超图模型，并利用超图划分算法hMETIS对知识超图进行了探索性分析，同时结合关联规则算法FP-Growth进一步研究了知识间的关联关系，以此获取不同领域的价值知识．最后，本文通过一个实例证明了该方法的有效性．本文的研究实现了对社区知识的深度挖掘与分析，提出的领域知识发现方法对企业社区管理和产品创新极具指导意义．

关键词：协同创新社区 领域知识 知识发现 hmetis 

单位：华南理工大学工商管理学院; 广州510640