考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法

为提高需求获取的准确性,提出一种考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法。首先,采用基于层次主题模型的半监督方法挖掘大量文本评论数据,得到产品属性层次结构树。其次,基于依存句法分析抽取产品属性对应的情感极性相关词,并对其量化表示为情感极性值,再基于属性间的加权层次关系对缺失的情感极性值进行补充。最后,计算每个产品属性的平均用户满意度,并分析确定下一代产品的开发需求。通过挖掘汽车之家口碑数据获取用户需求的案例,证明了所提方法的有效性。     

基于在线评论挖掘的产品感性评价方法研究

为了快速获取用户感性评价并用于产品的改进设计,提出一种基于在线评论挖掘的产品感性评价方法.采用爬虫技术从网络平台获取用户对产品的在线评论数据,构建在线评论原始语料库;通过分词技术和词向量技术预处理数据,将文本评论转化为词向量表达形式;挖掘在线评论数据,构建用户极性词典并获取产品特征;分析用户关注特征和在线评论数据,为制造企业提出产品改进措施.最后以笔记本电脑为例,基于在线评论和产品规格说明书,构建在线评论原始语料库并进行数据预处理,获取产品特征,分析用户评价,验证所提理论与方法的可行性和有效性,为改进产品设计提供依据.     

关于深度学习的在线评论挖掘及需求获取方法

针对传统用户需求获取方法数据量少、实时性差、成本过高等问题,提出一种基于深度学习获取用户生成内容(User-Generated Content,UGC)有效数据的在线评论挖掘及需求获取方法.以电子商务平台在线评论信息为数据源构建UGC在线评论语料集,并提出了一种结合机器学习与人工审查的需求获取方式,通过卷积神经网络过滤大型UGC在线评论语句的非信息性内容,并利用数据分析工具对用户需求嵌入密集的相似性语句进行聚类分析,以避免对重复性内容进行采样.最后由专业分析人员对机器学习所提取的用户需求进行有效审查以提升需求信息准确率.通过老年代步车设计需求获取过程为案例验证模型,证明了所研究方法的高效性和准确性.利用对用户反馈信息的分析,为企业新产品研发提供了理论支持与技术支撑.     

基于Web和专利统计分析的用户需求获取及预测方法研究

针对用户需求获取及预测模糊性、抽象性等问题,提出基于Web评论数据和专利知识获取及预测用户需求的方法。首先,采用SAS软件基于特征提取技术获取用户显性需求;然后,通过结构方程模型(SEM)分析显性需求与马斯洛需求层次的潜在关系,并确定需求权重;最后,挖掘专利知识单元结合需求等级,挖掘用户隐性需求;依据Kano属性对用户需求分类,结合需求进化定律确定用户需求进化方向。以儿童用双轮智能平衡车为例,论证此方法的可行性。     

通过动态QFD实现需求驱动的产品族设计方法研究

通过对动态的用户需求分析及动态QFD方法的应用，提出面向需求驱动的产品族设计方法。针对目前在产品族设计中缺乏对动态的用户需求分析及响应的情况，导出了多目标约束环境下的产品族设计方法，同时利用动态QFD方法实现了产品族的构成对用户需求的响应。通过相似性和差异性的考虑，实现模块化的产品族结构。本方法的应用有助于实现柔性产品族结构设计以响应动态变化的用户需求。     

基于文本挖掘-结构方程模型-TRIZ的智能蔬菜种植机改进设计

为改善城市居民对家庭种植设备的满意度，提高产品功能性与实用性，以用户核心需求为导向，提出一种融合文本挖掘、结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)和TRIZ的设计方法。以种植机用户在线评论文本为来源，通过文本挖掘快速获取产品的用户需求；采用SEM探讨用户需求的层次结构，并确定其主次关系，找出其创新点和矛盾点，将其描述成相应的物理矛盾与技术矛盾，根据TRIZ理论发明原理对矛盾问题进行解耦；对家庭智能蔬菜种植机进行改进设计。将评论文本挖掘、SEM与TRIZ理论进行创新性结合，可得到产品的潜在需求，设计出的种植机符合使用环境要求，为该类产品提供新的设计思路。     

基于用户分类的参与式交互方法研究

针对有时传统产品设计难满足市场意愿的问题,对产品在线评论的价值及筛选进行了研究,对数据内容的处理进行了归纳和创新,提出了一种基于用户分类的参与式交互方法。依照数据目标对用户的在线产品评论进行了有效性判断,选择并提取出了表达用户需求的产品关键设计属性;基于关键属性和在线评论内容挖掘定量计算用户的专业程度并将用户分类;针对不同专业类别的用户对应建立了交互反馈机制,激励用户结合产品体验提出了改进建议并转化成可行的设计方案;以目前关注度最高的家用车型为例对该方法进行了测试。研究结果表明:该方法能对不同专业程度的用户进行分类,对复杂设计目标进行需求分解,提高了产品设计的用户参与度和市场针对性。     

在线评论中的用户需求识别及其演化趋势挖掘

Web2.0环境下，越来越多的消费者在网络平台上购买商品，且将使用感受通过在线评论的形式表现出来，大量的在线评论数据蕴含着很多有价值的信息，企业可以利用在线评论来识别和分析用户需求，以便于后续的产品改进。本文以联想笔记本电脑的评论数据为研究对象，提出基于在线评论挖掘的用户需求识别与演化分析模型，利用SnowNLP模型、Kano模型与LDA模型，对用户评论进行分类、识别、特征情感对分析以及时间序列分析。结果表明：根据情感趋势预测，顾客对类型一、类型二和类型三的情感值呈上升趋势，类型四的情感值呈下降趋势；此外，用户对产品外观与游戏体验的关注较多。研究从时间的角度对在线评论的研究方法和模型进行了改进，可为分析用户对产品需求以及预测用户对于产品的情感趋势等研究提供参考价值。     

机械产品CAD系统设计需求动态响应法研究

介绍一种机械产品ＣＡＤ系统初步设计的新方法－需求动态响应地。该方法以面向 系统分析和设计方法为指导思想，针对机械产品ＣＡＤ系统用户的需求特征及动态变化的共性，结合成组技术的核心思想，通过建立用户需求分析模型，完成需求特征的分类和确定；建立了用户需求与软件开发目标的映射模型，实现用户需求向软件功能目标的映射，再通过需求与软件目标对象的动态偶联，实现机械产品ＣＡＤ系统设计对用户需求的动态响应。     

基于产品性能词典的评论数据驱动客户需求模型研究

利用数据驱动手段快速准确地从客户行为数据中获取客户需求信息是产品开发中亟待解决的问题,为此对客户需求模型进行研究,提出了评论数据驱动下客户需求建模的方法。首先,针对基于主题聚类的评论分析中主题数目不易确定的问题,提出了产品性能词典,用以确定聚类主题,对TF-IDF方法进行了改进,用于词典创建,并基于产品性能词典完成了客户需求挖掘。其次,针对现有产品评论研究缺乏需求分析过程的问题,提出基于产品评论数据的Kano分析方法,在此基础上引入物元表示法对客户需求模型进行量化表达。最后通过实例研究验证了所提方法的可行性与有效性。     

面向相似认知用户集群的TRIZ超系统资源需求获取模型

为解决用户认知差异性及局限性所导致的需求获取不充分的问题,提出一种面向相似认知用户集群的TRIZ系统资源需求获取模型.该模型通过模糊卡诺方法对产品用户需求进行分类优化,使用K-modes算法对用户进行聚类分析,获取具有相似认知类型的用户集群;分析集群中已存在的用户属性、使用环境属性等超系统资源并进行拓展演化,获取潜在超系统资源;根据新资源特性得到产品潜在需求与产品设计目标.以自走式圆捆机为例证明了该方法的有效性.     

基于用户需求建模的血压计造型设计

针对血压计设计中的用户需求,结合质量功能展开、卡诺模型等思想,对血压计用户需求的获取和需求建模方法进行研究。通过对用户需求的重要度计算,构建了血压计用户需求权重矩阵和质量屋的结构特征矩阵,给出了外观与结构设计方案,实现了用户需求到产品结构要素的有效映射,验证了该研究方法的可行性,为该类产品的创新设计提供参考。     

需求进化和技术进化集成的产品用户需求获取研究

需求设计是产品设计的起点,决定产品创新设计的目标。全面、准确地获取并分析用户需求信息,开发出满足用户需求的产品,是企业进行产品创新设计与开发成功的关键。通过分析需求的层次性和进化性本质,将需求进化定律与发明问题解决理论(TRIZ)中的技术进化理论相融合,从宏观、微观两个层次上定性把握产品的用户需求进化方向,进而提出了用户需求获取的原理过程。然后综合运用TRIZ工具,建立了需求进化和技术进化集成的未来产品开发和现有产品改进设计的用户需求获取过程模型。以带式输送机断带保护装置为例验证了模型的有效性。     

面向老年人群的参与式产品设计方法

由于老年用户身体机能和认知能力的限制,往往对新技术具有一定的排斥心理,参与设计的积极性不高。为获取和满足老年用户需求,提出一种面向老年人群的参与式产品设计方法。借助随行观察法、访谈法和数据分析法获取老年用户需求,通过协同设计和拼贴法让老年用户充分地表述自己的创意。通过设计实例表明该创新性方法组合能增加老年人参与设计的热情,真实高效地获取老年用户的需求和设计见解,满足老年用户对智能穿戴产品的需求,有助于增强用户体验及产品和服务的商业潜力。     

基于本体映射的产品配置模型自动获取

在研究和分析现有用户需求理解方法的不足的基础上，提出了一种基于本体映射的用户需求知识向产品配置知识自动转换的方法。讨论了用户需求本体和产品配置本体，给出了基于本体的用户需求模型和产品配置模型，建立了本体映射规则，提出了以本体映射、知识映射、模型映射三层映射模式为核心的产品配置模型建模框架，并给出了产品配置模型获取算法。     

在线评论数据驱动的客户感性需求识别及向设计特征映射方法

为提升客户对产品的认可度,针对传统概念设计阶段未充分考虑客户感性需求偏好及客户感性需求获取困难的问题,提出一种在线评论数据驱动的客户感性需求识别及向设计特征映射方法。首先,基于形态学分析法,通过构建能量材料信号(Energy Material Signal, EMS)模型试图从产品中发现所有设计特征,并基于在线评论数据从所有设计特征中筛选出用户关注的核心特征;其次,从在线评论数据中提取形容词组成感性词对,以感性词作为中心词并利用词向量技术获得非中心词,基于情感词典,利用所给方法计算产品感性词对的感性评价值;然后,基于数量化理论Ⅰ(Quantitative TheoryⅠ,QTⅠ)建立客户感性评价与产品设计元素之间的映射模型,并为改进产品设计提供依据;最后,通过实例验证所提方法的可行性和有效性。     

产品需求获取及其结构化建模方法

产品需求源自于产品生命周期的各个阶段,而经过明确定义和分解的产品需求,又是产品开发各个活动的设计目标。研究了产品需求的获取方法,通过对用户需求、产品开发过程及其各个应用系统的相关活动和数据的分析,建立设计系统和产品本身之间的联系,获取产品开发活动的设计需求信息;探讨了基于产品结构和产品开发过程的产品需求结构化建模方法;采用形式化描述语言EXPRESS－G,建立了一种相对通用的产品需求信息模型,以及产品、产品需求与设计活动之间的联系。     

基于遗传算法的个性化服务型产品设计

针对目前用户难以准确获取个性化产品需求的问题,提出一种基于遗传算法的服务型个性化产品设计方法。该方法利用服务型平台精准获取用户原始意愿数据,通过服务型制造平台偏好设置对原始数据进行分类细化,使用户获得符合其初始期望的产品模型。以初始产品适应度值为满意度指标,利用遗传算法对服务型目标函数迭代502次产生稳定适应度值的近似虚拟目标产品。通过与服务平台交互,使用户参与到最终产品的定制、后期维修、更新升级及回收入库等每个服务环节中,从而满足用户在产品全生命周期中每个环节的精准服务需求。通过用户产品设计实例表明,该方法能更精准地满足用户个性化需求。     

一种基于用户偏好的定制优先级判定方法

针对大多数传统的定制服务中忽略产品定制特征优先级的问题,对产品特征的类别、客户需求、用户情感偏好等方面进行了分析,并建立了产品特征与用户需求关系的映射模型,提出了一种应用于个性化定制服务中的定制优先级的判定方法。首先,进行了定制产品特征分类,通过获取客户需求偏好并采用定量的方法建立了偏好度模型;然后,结合用户情感偏好度模型和产品特征矩阵进行了定制特征优先级的排序;最后,以汽车产品为案例对此方法进行测试。测试结果表明:该方法能对不同的用户需求给出不同产品特征的定制顺序,提高用户满意度和定制服务的引导性。     

基于用户需求的产品概念设计原理与方法

产品概念设计是产品开发阶段中的重要环节,根据产品开发的需求,提出了一种从用户需求建立最终产品概念的过程原理与方法,确保概念设计的准确性、多样性与可实施性。采用用户面谈法获取用户需求,采用近似图表法进行用户需求分析,提取用户群体重要度,利用功能分解法研究从用户需求到设计需求的转换,通过搜索设计需求的解决方案建立众多产品概念,生成概念选择树,并以投票数据确定深入发展更具潜力的设计概念,最后以用户需求检验设计概念的正确性。以插座概念设计为例验证了该原理与方法对创新产品概念,贴近用户需求,符合生产要求,缩短设计时间都具有重要的作用。